张平：底线之上允许弹性，底线之下不可退让。有三条底线无论如何不能突破：一是原创作品的基础权利——凡实质性利用原创表达、对原作品市场形成替代效应的行为，都应受到法律约束；二是肖像权、声音权等人身权益，不因技术效率而让步；三是源头侵权的可追责性必须守住——利用AI进行的侵权行为，无论发生在哪个阶段，都应当被追究。

　　规则落地，先补哪一块

　　主持人：规则缺位、执行乏力、行业自律不足，这三个问题同时存在。如果只能先补一块，各位会把票投给哪里？

　　张平：最应优先落地的，是可实操的收益分配机制。这不能停在原则层面，必须转化为具体工具：税收手段可对AI训练和生成环节设立特定税目，用于反哺原创者；补偿金制度可参照私人复制补偿金的经验，对特定训练数据使用设立法定补偿；版税基金可由平台和模型方共同出资，用于结算分散权利人的对价。训练数据使用规则和利用AI技术自动生成内容的权利属性，则必须在著作权法修订中明确回应，不宜长期停留于司法个案。平台义务边界则可交由司法实践和行业自律逐步探索完善。

　　郑宁：我的票投在技术溯源和跨平台协同处置机制上。首先，应明确过错推定原则：权利人完成初步举证后，由平台和模型方披露训练数据来源和算法逻辑，打开“技术黑箱”，把举证责任适度转移到更有能力承担的一方。在此基础上，建立统一的AI侵权内容数据库，权利人完成一次投诉后，所有接入平台自动识别、拦截侵权内容，实现“一处投诉、全网下架”。内容标识解决“让人看见”，溯源机制解决“追得上、查得清”，两者缺一不可。