从四个案例看五项应对AIGC版权侵权的抗辩思路

AI大模型的快速崛起，为版权制度带来了新挑战及思考。无论是AIGC可版权性问题，还是AI模型“训练端”及“使用端”所涉及的著作权侵权问题，均在理论界及司法实务界引起了广泛的讨论。“春风图”案、“伴心图”案，引发了对AIGC可版权性的讨论；“奥特曼”案件，引发了对AIGC平台侵权责任界定，特别是注意义务的讨论；而正在审理的AI绘画大模型训练库著作权侵权案，引发了AI模型“训练端”侵权认定的思考。

除了公众探讨诸多的AIGC可版权性问题外，我们认为与AI模型训练端和生成端相关的版权侵权风险及应对也值得探讨，这也是诸多AI服务提供方和使用者面临的实践难题。AI模型“黑箱”特性，意味着公众难以知悉AI模型及运行过程，是否仍应当依照传统的“接触+实质性相似”原理认定侵权，是否仍应当适用无过错原则认定侵权？AIGC场景下，如何认定“接触”，训练端的接触是否可以传导到使用端？除了传统的侵权抗辩理由外，是否有其他可考虑的突破点？……

本文将以近期中国AIGC版权侵权案例为切入点，从AI模型“使用端”、“训练端”等AIGC侵权高发区，探讨可能的版权侵权抗辩理由。

一、四个案例的简要评述（从侵权抗辩角度）

1、文生图第一案：“春风送来了温柔”

在北京互联网法院审理的“春风送来了温柔”一案¹中，原告主张被告未经许可，在发布的文章中使用了原告应用Stable Diffusion软件生成的图片构成侵权。被告的抗辩理由为其不具有侵权故意；且由于使用AI技术生成的图片市场价格较低，原告主张的赔偿金额过高。但是，在该案中，被告并未从AIGC是否符合作品特性、是否具有可版权性角度进行抗辩。北京互联网法院在判决书中对涉案图片的作品属性进行了论述，并认为被告提交的交易图片与涉案图片在独创性与使用方式上不具有可比性，未采纳被告要求适用其提交的交易图片授权价格的抗辩。而是根据涉案图片情况以及侵权使用情节酌定了赔偿金额。

从该案庭审过程以及被告的答辩看，被告并未充分进行抗辩，仅是从赔偿金额角度提出了抗辩以降低赔偿金额。法院的判决也是从平衡利益角度出发，对创作者利益进行了保护。但正如诸多学术界观点所述，用户指令究竟是思想还是表达，用户指令对AI表达的控制力等问题，还亟需后续司法实践甚至法律规范予以明确。如果认为用户只需要输入看似复杂的指令，生成内容就可以获得版权保护，则将对版权制度体系产生冲击，出现“反公地悲剧”。

2、文生图第二案：“伴心”

在江苏省常熟市人民法院审理的“文生图”第二案²中，原告使用Midjourney以及Photoshop生成并编辑图片，使用Midjourney软件键入关键词生成夜晚黄浦江边爱心气球的夜景图片，再使用Photoshop软件进行编辑，形成一张深色的江边都市夜景图片，图片中心的水面上浮有尖头朝右的半颗暗红色爱心。原告主张被告未经许可，在其店铺中销售“爱心气膜”产品，并在产品宣传页面、宣传报道中使用涉案图片构成侵权。被告的抗辩以及法院的回应如下：

（1）涉案图片由AI生成、无法体现个性化表达：

ž被告抗辩：原告创作的内容由AI生成，其所输入Midjourney的描述词为公有领域的日常表达，后续使用Photoshop的调整为常规拓展方式，无法体现原告的个性化表达，不构成著作权法意义上的作品。

法院观点：不同于“文生图”第一案法院对AIGC是否构成作品的详细论述，本案中法院仅提及原告“对提示词的修改、图片的迭代以及具体表达进行了个性化修改与选择”，案涉图片构成著作权法项下的美术作品。

（2）   案涉图片不具有独创性

被告抗辩：在案涉图片发表之前，网络上已经存在与案涉图片实质性相似的作品，因此案涉图片不具有独创性，不构成作品。

法院观点：法院认可半颗爱心本身不具有独创性，但认为案涉图片以城市、水面、建筑、爱心及水中倒影为主要元素，在场景、环境、色彩、光影、角度及其排列组合等方面，体现了作者的选择与安排，具有独创性。

（3）   原告主张的判赔金额过高

被告抗辩：案涉图片商业价值较低、热度较低，且与诸多在先美术作品构成实质性相似。

法院观点：尽管法律不禁止AIGC在具备独创性时受到著作权保护，但AIGC的独创性高低仍应结合具体案情综合判断。案涉图片虽经过不断更换提示词或PS修改，但修改的主要部分为水中半个爱心的形状，而黄浦江、夜晚、无人、4K等其他提示词几乎没有变化，且其他提示词生成的元素较为雷同，因此案涉图片独创性较低。

该案中被告重点从AIGC可版权性以及赔偿金额角度进行了抗辩。在AIGC是否具备可版权性问题上，法院部分支持了被告抗辩，认为涉案图片中的爱心本身不具有独创性，不构成作品，并进而认定“爱心气膜”产品的生产、装置不构成侵权。

我们认为，该案判决存在一些矛盾与模糊之处。法院一方面认为案涉图片中的半颗爱心不具有独创性，独创性体现在半颗爱心之外的其他元素；而原告使用PS软件主要修改的内容为半颗爱心，对于其他元素几乎未进行修改；另一方面却并未以爱心以外的其他元素未经多轮提示词、参数调整修正而否认该部分元素的独创性，仅认定案涉图片独创性较低。法院对于提示词部分的认定，以及基于提示词可以保护的表达范围，其论述亦显欠缺。

3、文生图平台奥特曼著作权侵权案

在广州互联网法院审理的“文生图”平台侵犯奥特曼著作权一案³中，被告经营的网站在用户要求其生成奥特曼相关图片时，会输出与原告享有著作权的奥特曼形象作品实质性相似的图片。在该案中，被告主要从网站AI绘图功能由第三方服务商提供（即未实施侵权行为）、被告未实际收取费用等角度进行抗辩。

法院未采纳被告的抗辩，并最终认定被告的行为构成对原告著作权的侵权（复制权及改编权），要求被告采取关键词过滤措施，防范其服务继续生成与奥特曼作品实质性相似的图片，且防范程度应达到“用户正常使用与奥特曼相关的提示词，不能生成与案涉奥特曼作品实质性相似的图片”。此外，被告作为服务提供者，没有尽到合理注意义务，应承担赔偿责任。

我们认为，本案有如下方面值得特别思考：

(1)  本案中，法院以传统“接触+实质性相似”规则为判定标准，认为案涉作品知名度较高，被告存在接触的可能性，案涉图片也确实构成实质性相似，故构成侵权。但值得思考的是，本案的被诉方并非是模型训练主体，而是平台运营方。如果按照该传统推定“接触”标准认定侵权，后续所有的使用者（普通用户），即使不参与模型训练、无法控制前端行为，只要结果上实质相似，就一定构成侵权？本案所涉IP奥特曼具有极高知名度，但如果争议IP知名度稍弱，仍按照较低的推定“接触”标准是否公平？

(2) 法院一方面使用直接侵权的逻辑（“接触+实质性相似”规则）认定侵权，但另一方面又按照间接侵权的逻辑（是否尽到合理注意义务）评估平台责任，并不自洽。如果法院认为是否尽到合理注意义务仅是为了论述赔偿责任，那么仅按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》认定被告具有主观过错，似乎也略有牵强，《生成式人工智能服务管理暂行办法》下规定的标注义务、风险提示义务似乎与“明知/应知”的认定也无直接关联。

4、全国首例涉及AI绘画大模型训练著作权侵权案⁴

2024年6月20日，北京互联网法院审理了四起画师起诉AI绘画软件开发运营者的著作权侵权案件。四起案件的原告认为被告未经允许，将原告作品用于训练AI模型并应用于商业用途，已经远超合理使用范畴。就原告的该等主张，被告抗辩称原告主张权利的作品与案涉侵权作品不存在实质性相似，被告使用原告作品进行大模型训练的行为构成合理使用。目前该案件正在进一步审理中。

由于目前国内与AIGC侵权相关的案例数量有限，仅从已有案例来看，就AIGC权利人提起的著作权侵权案件而言，使用者常见的抗辩包括AIGC不具有可版权性、AIGC独创性较低因而判赔金额应相应降低等；就AI服务提供方因提供AIGC服务生成与在先作品相似的内容而被起诉的案件而言，AI服务提供方常见的抗辩包括未实施侵权行为、不存在过错故不承担赔偿责任；就AI模型训练方而言，常见的抗辩主要为构成合理使用；对于原作品权利人主张AI用户侵权情形，则缺少相关案例。

二、五项可行的抗辩思路

具体可适用的抗辩需要根据案件实际情况判断，且不同类型的案件，抗辩的侧重点也会有所不同。例如，训练端侵权可重点考虑合理使用抗辩。

(一)  抗辩一：AIGC不具有可版权性

1、内容并非由自然人创作，未体现自然人的个性化选择与安排

根据《中华人民共和国著作权法》（下称“《著作权法》”）第二条，著作权保护的是中国公民、法人或者非法人组织的作品，以及外国人首先在中国境内发表的作品，或者根据其所属国同中国签订的协议或共同参加的国际条约享有的著作权。因此，著作权的主体是应当自然人、法人或者非法人组织。《著作权法》第十一条规定，著作权的保护对象为具有独创性的“文学、艺术和科学领域”的智力成果。法律法规本身并未明确对AIGC的可版权性作出认定，但近年来中国的部分司法实践倾向于认为，若AIGC生成过程中体现了自然人的个性化选择与安排，相关AIGC构成《著作权法》所保护的作品，如第一部分所介绍的“春风送来了温柔”文生图第一案、“伴心”文生图第二案。尽管如此，对于是否认定由自然人创作，体现自然人的个性化选择与安排仍存在如下抗辩空间：

(1)  完全由AI生成的内容（不体现个性化选择与安排），不能受到《著作权法》保护

若相关内容完全由AI生成，AIGC使用者可主张由于该等内容未能体现人的个性化选择与安排，不能受到《著作权法》保护，使用该等内容自然不构成著作权侵权。如在菲林诉百度案⁵中，法院认为原告利用威科先行自动生成报告不构成作品，其理由为：“应用可视化功能自动生成的分析报告并非传递软件用户思想、感情的独创性表达”“涉案文章中的图形部分是菲林律师事务所基于收集的数据，利用相关软件制作完成，虽然会因数据变化呈现出不同的形状，但图形形状的不同是基于数据差异产生，而非基于创作产生”。

(2)  由于自然人无法控制具体生成的内容，即使AIGC生成过程中自然人付出了具有独创性的智力投入（体现个性化选择与安排），该等AIGC仍不应受到《著作权法》保护

尽管目前存在“春风送来了温柔”文生图第一案、“伴心”文生图第二案，但是，目前司法实践尚未形成统一裁判标准，学术界也存在较大的分歧。如我们前述讨论所提及，如果认为输入复杂指令，AIGC内容就可以获得保护，而不考虑指令与生成内容之间的关系（指令是否对生成内容有控制力、AIGC算法的随机性），将对版权制度产生冲击。

美国版权局在《版权登记指南:包含人工智能生成材料的作品》(Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence)⁶中也强调，用户对系统如何阐释指令和生成内容并不具有最终的控制力，而是由系统自己决定如何执行这些指令，并最终决定输出的表达性因素。

因此，我们认为，对于智能性较高的AI，使用AIGC被诉侵权的主体仍可考虑提出该抗辩，主张AIGC内容并非基于用户指令生成，虽然用户指令有一定影响力，但无法决定最终的生成内容，因此用户的行为不属于“直接产生”作品的创作行为。

2、输入指令的“思想与表达二分法”以及“有限表达”抗辩

类似地，不少学术界观点认为，AI用户输入提示词、参数和后续调校的过程，并非表达，而是典型的思想范畴。具体的“表达”完全是由AI生成的，自然人并不能控制、决定该过程以及后续形成的具体内容（与人利用相机拍摄的可控性完全不同）。由于核心的“表达”部分并非法律主体（自然人或拟制主体）的智力成果，因此AIGC不属于作品，不应当受到著作权保护。此外，即便用户输入诸多指令对AIGC进行调整，该等指令也无法将人工智能的内容生成机制从“暗箱模式”转变为“透明模式”，用户仍然无法决定所生成的内容。⁷⁸

另外，在只有有限选择甚或唯一选择的情况下，则基于思想和表达的合并理论（the merger doctrine），相关内容也应当被排除在著作权法的保护范围之外。例如，生成特定功能的代码几乎必然会使用的表达。

3、输出内容属“公有领域”与“思想”范畴抗辩

AIGC使用者可主张AIGC不具有独创性，落入公有领域，因而对AIGC的使用不构成侵权。如使用人工智能语言模型，输入指令要求其摘录出《红楼梦》中有关“黛玉葬花”的全部回合，由于《红楼梦》已过著作权保护期，使用AI所摘录出来的内容仍然落入公有领域，对该等AIGC的使用不构成侵权。又如，在“伴心”文生图第二案中，法院亦认为涉案图片中的爱心形状属于公有领域的表达。

AIGC使用者可主张AI所生成的内容属于“思想”范畴，而非具体的“表达”。如使用人工智能语言模型（以kimi为例），输入指令要求其以一句话简要介绍电影《肖申克的救赎》，生成的内容为“《肖申克的救赎》是一部描绘银行家安迪·杜佛兰在被冤枉谋杀妻子及其情人后，如何在肖申克监狱中寻求自由与救赎的经典电影”，该等内容属于抽象的“思想”范畴，对该等AIGC的使用不构成侵权。

其他常见的通用抗辩，如事实内容不应当获得保护，我们不再进行赘述。

(二)  抗辩二：合理使用抗辩

目前国内尚未有法院针对使用受版权保护作品训练AI模型是否构成著作权侵权作出判决，我们关注到一些画家/写手基于平台协议提出抗议的新闻报道⁹以及前文提及的四位画家起诉某AI使用其画作进行模型训练并已开庭的消息。另外，近期某视频平台也针对某AI提供方提起诉讼。美国亦已出现多例“训练端”侵权案例¹⁰¹¹。在该等案例中被告多以合理使用进行抗辩。

不同于美国的灵活适用，我国《著作权法》第二十四条以列举方式规定了12种构成合理使用的具体情形：就“个人使用”情形下的合理使用而言，该等合理使用仅限于纯粹为个人目的而进行的使用。由于AI模型开发基本具有直接商业动机，难以构成“个人使用”的合理使用。就“适当引用”情形下的合理使用而言，要求“为介绍、评论某一作品”或“为说明某一问题”，且均要求“适当引用”。然而，人工智能模型基于训练需要，往往需要投入大量数据，而且为了训练目的通常都是完整投入，似乎难以构成“适当引用”，在使用目的上也并非“为介绍、评论某一作品”或“为说明某一问题”。其他情形下的合理使用，包含新闻报道中的使用、对时事性文章的使用、对公众集会上讲话的使用、在课堂教学和科研中的使用等，在使用受版权保护的作品训练AI模型的场景均不适用。

除了前述情形外，《著作权法》第二十四条还有一项兜底性规定，即“法律、行政法规规定的其他情形”，对于审理AI训练端著作权侵权案件提供了适用“合理使用”的空间，但将希望寄托于《著作权法》以外的其他法律法规去规定新的权利限制可能并不现实。

实际上，根据最高院发布的《关于充分发挥知识产权审判职能作用推动社会主义文化大发展大繁荣和促进经济自主协调发展若干问题的意见》第8条，“妥当运用著作权的限制和例外规定，正确判定被诉侵权行为的合法性……在促进技术创新和商业发展确有必要的特殊情形下，考虑作品使用行为的性质和目的、被使用作品的性质、被使用部分的数量和质量、使用对作品潜在市场或价值的影响等因素，如果该使用行为既不与作品的正常使用相冲突，也不至于不合理地损害作者的正当利益，可以认定为合理使用”，上述规定对于突破《著作权法》认定的12种合理使用具体情形具有一定意义。但司法实践中，虽少量案件提及了“转换性使用”原则，但数量极少，且大部分“转换性使用”未获得法院认可，我们理解法院整体上的观点仍较为保守。

我们认为，AI模型提供者在人工智能“训练端”著作权侵权纠纷中，可考虑通过“合理使用”进行抗辩：（1）从作品使用目的而言，将受版权保护作品用于训练数据，具有较强的“转换性”，其使用目的并非展示原作品的艺术价值和功能，而是学习原作品中的语言、表达方式，并在此基础上生成与原作品“表达”完全不同的内容；（2）从作品使用的具体情境而言，某一作者的作品在AI模型学习场景中所占比重极小，对某一AI生成内容的“贡献度”更是微乎其微。因此并不会影响原作品的潜在市场价值；（3）从使用的合理性角度而言，允许该等使用将有利于促进广大用户福祉。基于数字经济“开放、共享、效率”的主要价值取向及其“共生经济”的基本特质，数字经济条件下的竞争应允许在他人既有网络产品基础上创新性地开展自由竞争。AI对原作品的“学习”和“生成”即使与原作品存在一定的竞争关系，也属于在原作品基础上的创新性竞争。这一宗旨也符合著作权法促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣的最终目的。

尽管如此，在我国的司法环境下，该抗辩是否可以获得支持有较大的不确定性。

(三)  抗辩三：未接触作品抗辩

如前文评述案件时提及，传统著作权案件的处理过程中，对于“接触”的认定通常较为宽松，法院主要将关注点集中在“实质性相似”。具体而言，司法实践中存在大量推断构成“接触”的情况，包括：（1）作品具有比较高知名度、被广泛传播时，通常会推定构成接触；（2）实质性相似程度较高时，法院也会推定构成接触；（3）在一些案件中，甚至“发表”在先也会被认定构成接触。

我们认为，在AIGC相关处理案件中，特别是用户使用AI模型生成作品的情况下，有必要对“接触”要件进行更为严格的认定，回归该要件的本质（即：“接触”应当是事实上的“接触”），而不应当采用“推定”方式直接架空该要件。就AI模型“使用端”而言，由于AI用户在AIGC场景下并不知悉可能涉及的第三方作品，即使第三方作品在一定范围内被传播或者发表在先，由于其并不构成“接触”，不应当直接被认定为侵权。即使认为训练端构成接触，也应当由原告进行举证，而不适宜直接做出推定。

例如，如输入指令要求AI模型生成“巴黎雨夜图”，若AI模型生成的图片与某一已有摄影作品相似，由于用户此前并未“接触”该摄影作品，因此可以未接触摄影作品为由，主张不侵犯摄影作品的复制权、改编权、信息网络传播权（如后续涉及传播行为）等。如果原告认为用户或训练端构成接触，也应当进行举证。即使原告可以举证训练端构成接触，用户也可以进一步主张，不存在过错而不应当承担赔偿责任。尽管如此，如果生成内容/关键词涉及广为人知的知名作品，例如前文提及的“奥特曼”，则我们认为做出“接触”推定还是相对合理的。

(四)  抗辩四：不构成实质性相似抗辩

就AI模型“使用端”而言，AI模型通常不会直接“原样”呈现第三方作品，特别在AI用户输入的指令越多、生成轮次越多的情况下，与第三方作品构成完全相似的可能性越低。因此AI用户可以考虑主张AIGC与第三方作品不构成实质性相似，或者主张实质性相似部分属于公有领域元素。

(五)  抗辩五：赔偿金额抗辩

就AI模型“训练端”而言，由于AI模型用以训练的数据极其庞大，某一作品或某一作者/权利人所有的作品在训练数据中所占比重可能微乎其微，对某一具体输出内容的“贡献度”更可忽略不计。在此情形下，即使存在赔偿义务，AI服务提供方也可以抗辩赔偿金额应当极低。

就AI模型“使用端”而言，若确实构成侵权，仍可采用不存在主观过错进行抗辩。如法院采纳该等抗辩，则AI用户可能被判定仅承担停止侵权的责任，无需承担赔偿责任。

就使用AIGC内容，被AIGC相关权利人主张侵权而言，若有证据证明该等内容由AI模型“创作”，则使用者可抗辩该等内容的独创性程度较低，进而赔偿金额应相应减少。

(六)  其他

另外，在此前的奥特曼案件中，有部分观点认为数据接入方可以援引“合法来源”抗辩，但根据《著作权法》第五十九条，“复制品的出版者、制作者不能证明其出版、制作有合法授权的，复制品的发行者或者视听作品、计算机软件、录音录像制品的复制品的出租者不能证明其发行、出租的复制品有合法来源的，应当承担法律责任。在诉讼程序中，被诉侵权人主张其不承担侵权责任的，应当提供证据证明已经取得权利人的许可，或者具有本法规定的不经权利人许可而可以使用的情形”。基于此，“合法来源抗辩”的适用范围主要是复制品的发行和视听、软件、录音录像制品的出租，而使用AI模型生成内容的“使用端”侵权涉及单纯的侵犯复制权和各项传播权的行为，可能不能援引“合法来源抗辩”以免除赔偿责任。但从用户是否具有主观过错角度，仍可以考虑要求参照“合法来源抗辩”，主张不具有过错，进而主张不承担赔偿责任。

结语

随着AI应用的日益广泛，各类涉AI的版权纠纷层出不穷。各国立法机构和司法部门，都在不断寻求着妥善解决方案以平衡各方利益，从抗辩角度亦有不少观点值得参考。例如，欧盟的《人工智能法》即存在合理使用及适用2019/790号指令例外的规定。欧盟同时也关注作为AI提供者的中小型企业，包括初创企业，以及根据免费且开源许可向公众提供的人工智能模型的提供者利益，对此类主体做出更宽松的规定。又如，美国Concord Music Group, et al. v. Anthropic PBC案件¹²，近期法官要求Anthropic在未来AI模型的训练中维持防护措施（guardrails）（如果后续防护措施无法有效防止侵权内容时，版权方可以采取进一步措施），但并未直接禁止AI提供者的使用行为。从该角度，如果AI提供者可以采取有效措施管理输出内容，是否就可以进行有效抗辩（无论训练阶段是否使用了第三方版权内容）？

我们将继续保持对于AIGC侵权领域的关注，并及时与大家分享交流。

1. 北京互联网法院：(2023)京0491民初11279号民事判决书。

2. 江苏省常熟市人民法院：(2024)苏0581民初6697号民事判决书。

3. 广州互联网法院：（2024）粤0192民初113号。

4. 北京互联网法院：《北京互联网法院开庭审理全国首例涉及AI绘画大模型训练著作权侵权案》，https://mp.weixin.qq.com/s/cyskAz1cASBaNIYQpGpGsA。

5. 北京知识产权法院：（2019）京73民终2030号。

6. 参见https://www.copyright.gov/ai/ai_policy_guidance.pdf

7. 参见王迁：《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》。

8. 参见王迁：《三论人工智能生成的内容在著作权法中的定位》。

9. 例如，网文作者联合抵制番茄小说AI协议，质疑其侵犯作者权益和威胁创作自由。番茄小说被疑“签霸王合同”，作者联合抵制“AI协议”！回应：可解除...作家：或断更_腾讯新闻

10. Thomson Reuters诉ROSS案，Thomson Reuters于2020年5月起诉人工智能/法律研究公司ROSS Intelligence，主张其非法复制Reuters法律研究平台Westlaw的内容，以训练其人工智能平台。双方均提出即决判决动议，其中，被告方ROSS主张其对Westlaw资料的使用构成《美国版权法》项下的合理使用，因此不构成版权侵权。从法院的初步论述看，我们认为法官为论证模型训练适用合理使用的正当性提供了空间。参见：Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., 1:20-cv-00613, (D. Del.), https://www.govinfo.gov/content/pkg/USCOURTS-ded-1_20-cv-00613/pdf/USCOURTS-ded-1_20-cv-00613-1.pdf

11. Alter诉OpenAI案， Authors Guild、新闻机构Alter于2023年9月提起对Open AI的诉讼，主张Open AI将其受版权保护的作品用于训练大型语言模型ChatGPT，构成版权侵权。就该等主张，Open AI的抗辩称其使用作品训练语言模型的目的是从作品中提炼出信息（如句法模式、词频等），而非使用该等作品的表达，属于转换性合理使用。参见Authors Guild v. OpenAI Inc., 1:23-cv-08292, (S.D.N.Y.)https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.606655/gov.uscourts.nysd.606655.75.0.pdf

12. https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/01/Concord-Music-Group-v-Anthropic-Order-on-Preliminary-Injunction-Motion-1-2-24.pdf