AI时代软件著作权：代码相似度判定的困境与破局路径

随着人工智能技术的迭代，AI代码生成工具如GitHub Copilot、CodeLlama、通义灵码等已成为开发者的“标配”。这些工具能基于自然语言提示快速生成功能完整的代码片段，大幅降低软件开发门槛，让更多非专业开发者也能参与到项目创作中。然而，AI生成代码的普及也在软件版权领域引发了新的挑战，其中最突出的便是软件著作权登记过程中的代码相似度判定难题。

在传统软件开发模式下，代码相似度高往往直接指向抄袭行为，审查人员可通过追溯开发时间、修改记录、创意来源等维度进行判定。但AI生成代码的出现打破了这一逻辑：不同开发者即便不存在抄袭行为，也可能因使用同一AI模型、输入相似的提示词，生成高度重合的代码片段。例如，两名独立开发者分别向AI工具提出“生成一个基于Python的用户登录验证模块”的需求，最终得到的代码在函数结构、变量命名、异常处理逻辑上可能存在70%以上的相似度——这种相似并非源于抄袭，而是AI模型基于训练数据中的通用代码范式生成的结果。

这种“无抄袭的高度相似”给代码相似度检测与软著审查带来了双重困境。其一，审查标准的模糊性。现行软件著作权审查侧重于“独创性”的判定，但AI生成代码的独创性边界难以界定：开发者仅输入提示词，AI完成核心代码生成，这种情况下代码的独创性如何归属？是属于开发者、AI工具提供商，还是因训练数据的公共性导致部分代码不受保护？其二，审查效率的局限性。人工审查仅能对比代码的表层结构，无法深入追溯代码的生成源头与创意脉络；而传统的代码相似度检测工具多基于字符串匹配、语法树对比，难以区分“AI同源生成”与“主动抄袭”，容易出现误判或漏判。

从行业实践来看，部分软著审查机构已开始尝试引入AI辅助审查系统，以应对这一挑战。这类系统不仅能完成代码的表层相似度对比，还能通过分析代码的生成特征（如AI模型的特有代码标记、prompt与输出的对应关系）、开发者的修改痕迹（如版本控制系统中的提交记录）、代码的创新点（如自定义算法、业务逻辑适配）等多维度信息，构建更全面的独创性判定模型。例如，某审查机构的AI辅助系统可识别出代码中属于AI生成的通用片段，并重点审查开发者自主修改的部分，若修改占比超过30%且具备业务适配性，则认可其独创性。

除了技术层面的升级，法律与行业标准的细化也是破局的关键。目前，全球范围内针对AI生成作品的版权归属尚未形成统一标准，但部分国家已开始探索针对性规则：如美国版权局要求AI生成作品需包含“人类作者的创造性贡献”才能获得版权保护；欧盟《人工智能法案》则明确了AI工具提供商的责任，要求其披露训练数据的来源与使用规则。在软件著作权领域，未来可进一步细化代码相似度的判定阈值：对于AI生成的通用片段，设定合理的“相似容忍度”；而对于涉及核心业务逻辑、自定义算法的部分，则严格审查独创性。

对于开发者而言，提升自身的版权保护意识同样重要。在使用AI生成代码时，应避免直接将AI输出作为最终代码提交软著申请，而是在此基础上进行二次创新：如修改核心算法逻辑、适配特定业务场景、添加自定义注释与测试用例等，并保留所有开发过程中的修改记录（如GitHub提交记录、本地版本备份）。此外，了解AI生成代码版权的相关规则，主动在软著申请中说明AI工具的使用情况，也能有效降低被驳回的风险。

AI技术为软件开发带来了效率革命，也为版权保护带来了新的课题。软件著作权审查中的代码相似度难题，本质是技术创新与版权规则之间的适配问题。只有通过技术工具的升级、法律标准的完善、开发者意识的提升三者协同，才能在鼓励AI技术应用的同时，有效保护软件开发者的合法权益，推动软件行业的健康可持续发展。未来，随着AI技术的进一步成熟与版权体系的逐步完善，AI生成代码的版权保护将形成更清晰的路径，为行业创新保驾护航。