第762章 算法鉴原创，晶核定权属，AI版权争议的材料学破局（2 / 3）

‘机器成分’，通过算法量化两者占比，不就能界定独创性和权属了？”

元宝蹲在纸上，狗鼻子对着示意图嗅了嗅，意识传音兴奋：“我能帮你闻‘人类味’！就像闻材料里的杂质一样，我能分清哪些是AI写的，哪些是人加的！”

“好主意！”金一诺立刻打开电脑，“我们可以基于之前的反欺诈算法，开发‘AI版权分析模型’。”

“第一步，用自然语言处理技术提取内容特征，区分AI生成部分和人类补充部分；第二步，参考材料成分量化标准，给人类智力投入设定权重。”

“比如提示词复杂度占30%，参数调试占25%，内容修改占45%；第三步，只要人类贡献度超过50%，就认定具备独创性，归属用户；如果低于50%，就视为AI工具产出，不受版权保护。”

陆研新补充道：“还要加一个‘抄袭识别模块’，就像我们用Icp-mS测材料杂质含量一样，把AI训练数据里的海量作品建成‘版权数据库’，生成内容时实时比对，一旦发现实质性相似片段，自动标注来源和引用比例，解决侵权认定难的问题。”

说干就干，两人分工合作——金一诺负责搭建自然语言处理框架，陆研新编写贡献度量化算法，元宝则趴在旁边，时不时用意识传音标记“AI味过重”的文本片段。

三个小时后，“AI版权分析模型”初步成型，他们先用刚才那篇有争议的AI论文做测试：输入研究生的提示词记录、参数调试日志和补充数据，模型瞬间输出结果——人类贡献度67%，具备独创性，构成法定作品，版权归属用户。

“太准了！”金一诺看着屏幕上的分析报告，激动地拍了下手，“你看，模型还标注了AI生成部分占33%，属于工具使用范畴，不影响版权认定。而且里面引用的三篇文献，都自动标注了来源，不会构成隐形抄袭。”

元宝摇着尾巴，意识传音里满是骄傲：“我刚才标记了五处‘机器味’重的段落，模型都识别出来了！以后再也不会有人把AI的功劳全占了，也不会有人因为拿不出证据，丢了自己的版权！”

就在这时，实验室的电话突然响起，是王警官打来的：“研新，你们之前协助开发的反欺诈算法效果很好！现在有个棘手的案子，一家公司用AI生成了新材料专利文案，被另一家公司改了几个词就拿去申请专利，双方都说是自己的成果，法院没法判定，你们能不能帮忙？”

陆研新立刻让王警官发来相关材料，把两家公司的文案和创作过程记录输入模型。十分钟后，分析结果出来了：原公司人类贡献度72%，包含核心技术参数设计；侵权公司仅修改了15%的表述，人类贡献度不足20%，且核心内容与原文案实质性相似，构成侵权。

“搞定了！”陆研新把分析报告发给王警官，“这个模型能精准量化人类贡献度，还能识别隐形抄袭，正好解决AI版权的定性、权属和侵权认定三大争议。”

王警官在电话里连连道谢：“太及时了！现在AI版权案子越来越多，法院都愁没标准，你们这个模型简直是及时雨！”

傍晚，陆研新在实验记录上写下：“基于材料成分分析逻辑，开发‘AI版权分析模型’，通过量化人类贡献度界定独创性，建立版权数据库识别隐形抄袭；”

“成功解决AI生成内容的作品定性、作者身份、版权归属及侵权认定四大争议；科研的意义，不仅是突破材料卡脖子，更是用材料学思维破解跨领域难题。”

金一诺端来热咖啡，看着窗外渐暗的天色：“你说，这个模型能不能推广到整个行业？现在很多创作者、科研人员都被AI版权问题困扰，有了这个‘版权光谱仪’，他们就能像我们保护实验成果一样，保护自己的AI创作。”

“肯定能！”陆研新喝了口咖啡，目光落在屏幕上的模型界面，“