AI时代软著申请：代码相似度风险与合规策略

在人工智能技术飞速迭代的2026年，以GPT-4o、CodeLlama 3等为代表的AI代码生成工具已成为开发者的标配。这些工具能快速输出符合需求的代码片段，大幅提升开发效率，但随之而来的软件著作权申请中的代码相似度问题，正成为越来越多开发者的“拦路虎”。

据全国版权保护中心最新数据显示，2025年我国软著申请量突破320万件，其中近42%的申请涉及AI生成代码的使用，而因代码相似度问题被要求补正或驳回的申请占比达到21%，较2023年增长15个百分点。这一趋势背后，是AI代码生成的固有特性与软著原创性要求之间的矛盾。

代码相似度问题的核心诱因主要有三点：其一，AI模型的训练数据多来自公开开源代码库与已授权软件作品，生成的代码不可避免带有训练数据的“基因”，与已获软著的代码产生重复片段；其二，部分开发者过度依赖AI工具，直接将生成代码原封不动植入项目，未做任何原创性修改；其三，不同开发者针对相同业务需求使用同一AI模型时，模型可能输出结构、逻辑高度趋同的代码，导致多份申请出现相似性。

在软著申请的审查流程中，代码相似度的判定并非简单看重复率数值，而是聚焦“实质性相似”判断。版权中心采用“机器初筛+人工复核”模式：机器扫描申请代码与已有软著代码的重复片段，重复率超30%则进入人工环节；人工审查重点关注核心算法、业务逻辑、代码结构与个性化注释，判断相似部分是通用代码（如排序算法、标准API）还是独创性专属代码，若为后者且无原创证明，申请大概率会被补正或驳回。

面对这一挑战，开发者需构建系统的AI生成代码合规体系。首先，必须对AI生成代码进行深度原创改造：修改变量名、调整代码结构、重构函数逻辑，为AI代码注入个性化元素。例如将AI生成的同步代码改造成异步非阻塞模式，添加符合自身业务的错误处理与日志模块，既能降低相似度，又能提升代码实用性。

其次，提前开展代码相似度核查是关键。开发者可借助CodeCompare、Simian等工具自查，或委托第三方机构预审查，及时修改风险片段。同时要保留完整创作记录：AI生成的原始prompt、代码修改的版本日志、业务需求文档等，这些在审查时可作为原创性证明，解释代码相似的合理性。

从法律层面看，我国《著作权法》明确作品需是“具有独创性的智力成果”，AI生成代码只有融入人类创造性劳动，才能成为受保护的作品。开发者应将AI作为辅助工具，而非“代笔”，在生成代码基础上加入自身业务逻辑与创意，实现原创性转化。

某 SaaS 企业的开发团队曾遭遇过类似困境：为赶项目周期，直接用AI生成75%的核心代码提交软著申请，结果因相似度达48%被驳回。随后团队对代码全面重构：拆分单一函数为模块化结构，添加企业专属的多租户权限控制逻辑，修改所有变量名与注释风格，并补充完整Git版本记录。重新提交后，申请顺利通过审查，成功获得软著登记证书。

随着AI在软件开发中的应用深化，版权保护机构也在优化审查机制。未来针对AI生成代码的软著申请，可能要求开发者提供AI工具使用记录、代码修改轨迹等更多材料，以明确人类创造性劳动的参与程度。开发者需提前适应这一趋势，建立AI代码创作管理流程，确保每段代码都体现原创价值。

总之，AI代码生成工具是效率利器，但绝非软著申请的“万能钥匙”。在软件著作权申请过程中，代码相似度问题是不可忽视的核心风险。通过深度改造AI代码、提前核查相似度、保留创作记录并遵守著作权法，开发者既能发挥AI价值，又能规避申请障碍，实现技术效率与知识产权保护的双赢。