［摘要］當(dāng)前，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中對作品的使用落入著作權(quán)法專有權(quán)利的控制范圍，數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中存在侵權(quán)風(fēng)險卻難以運用現(xiàn)有著作權(quán)例外制度為其開脫。為順應(yīng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要，相關(guān)部門亟待為生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練創(chuàng)設(shè)侵權(quán)例外?，F(xiàn)有路徑中，法定許可和“選擇退出”默示許可在適用上存在弊端，市場失靈理論、轉(zhuǎn)換性使用理論以及從技術(shù)層面分析表明，將生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練納入合理使用是化解數(shù)據(jù)訓(xùn)練侵權(quán)風(fēng)險的最優(yōu)選擇。在制度設(shè)計上，相關(guān)部門要創(chuàng)設(shè)“人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練”的合理使用例外，對主體要件、目的要件、行為要件以及結(jié)果要件做出限定，并為人工智能研發(fā)者設(shè)置安全保護(hù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)披露、定期審查的義務(wù)。

［關(guān)鍵詞］生成式AI；數(shù)據(jù)訓(xùn)練；合理使用；利益平衡

2022年底，ChatGPT的橫空出世引起了全世界的關(guān)注。目前，生成式AI已被成功地應(yīng)用在編曲、繪畫、新聞撰寫等領(lǐng)域，并取得了顯著的成就。數(shù)據(jù)是生成式AI發(fā)展的基石，數(shù)據(jù)之于生成式AI，猶如文字之于一部鴻篇巨制。生成式AI基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成文學(xué)作品，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)往往是受著作權(quán)法保護(hù)的，無論生成式AI的模型技術(shù)含量有多高，現(xiàn)階段技術(shù)條件下數(shù)據(jù)質(zhì)量對AI性能具有決定性的影響。然而，傳統(tǒng)著作權(quán)法“作者中心主義”的強(qiáng)保護(hù)形式以及“一對一”的交易和授權(quán)模式難以滿足生成式AI應(yīng)用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的需求，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為面臨著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險。著作權(quán)法是傳播技術(shù)的產(chǎn)物，新的傳播技術(shù)的出現(xiàn)，都會打破權(quán)利人和使用者之間的平衡，并最終產(chǎn)生新的法律標(biāo)準(zhǔn)［1］。因此，明確生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為侵權(quán)與侵權(quán)例外的邊界，化解產(chǎn)業(yè)發(fā)展與著作權(quán)保護(hù)之間的矛盾，成為相關(guān)部門亟待解決的問題。

一、問題緣起：生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練的版權(quán)困境

美國學(xué)者Sobel將人工智能以是否有表達(dá)性內(nèi)容輸出分為表達(dá)型人工智能和非表達(dá)型人工智能［2］，表達(dá)型人工智能的典型代表是ChatGPT等生成式AI，非表達(dá)型人工智能的典型代表是人臉識別系統(tǒng)。我們在著作權(quán)法意義上使用作品，是將該作品當(dāng)作作品去使用，而人臉識別系統(tǒng)在使用作品時只提取人物照片中的生理性特征，并非使用人物照片中的表達(dá)性要素，因此不是在著作權(quán)法意義上使用作品，基于此，非表達(dá)型人工智能不在文章討論范圍內(nèi)。與人臉識別系統(tǒng)不同，表達(dá)型人工智能在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中會直接使用到作品的表達(dá)性內(nèi)容，如ChatGPT會分析文本的字詞搭配、遣詞造句，Midjourney會分析畫作的線條色彩，這些都是作品中的表達(dá)性內(nèi)容，而非僅僅是事實性信息。表達(dá)型人工智能在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中使用作品是在著作權(quán)法意義上使用作品，落入著作權(quán)專有權(quán)控制范圍內(nèi)，未經(jīng)著作權(quán)人許可表達(dá)型人工智能使用其作品進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練將會面臨侵權(quán)風(fēng)險4wwPaDYgciQKtP9kFGiYgwWw8FV5+KV9+sOY7T4J2bI=。

（一）人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練的侵權(quán)風(fēng)險分析

傳統(tǒng)人工智能大多通過程序代碼賦予機(jī)器以人類的思維方式或思維結(jié)構(gòu)來完成某種作品的創(chuàng)作，這種創(chuàng)作的實現(xiàn)依賴于代碼定義［3］，創(chuàng)作的結(jié)果為人類思維和意志的體現(xiàn)。而以ChatGPT為代表的生成式AI，在預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）階段是運用數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法的技術(shù)路徑，通過對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析和數(shù)學(xué)建模，自己尋找到正確的函式（基石模型，F(xiàn)oundation Model），這個過程被稱為“自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)（Self-supervised Learning）”，而人類介入的督導(dǎo)式學(xué)習(xí)（Supervised Learning）僅起到對基石模型進(jìn)行微調(diào)（Finetune）從而優(yōu)化函式的作用。

生成式AI的技術(shù)運行過程分為數(shù)據(jù)輸入、機(jī)器學(xué)習(xí)、結(jié)果輸出三個階段，數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的侵權(quán)風(fēng)險，不僅可能存在于數(shù)據(jù)輸入和機(jī)器學(xué)習(xí)階段，也可能涉及生成式AI的輸出結(jié)果。

在數(shù)據(jù)輸入階段，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的使用包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征提?。?］。首先，人工智能研發(fā)者為收集數(shù)據(jù)，會將相關(guān)訓(xùn)練作品復(fù)制或者下載到自己所有或者第三方服務(wù)器中便于使用。其次，在機(jī)器學(xué)習(xí)之前，人工智能研發(fā)者需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將內(nèi)容庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為“人工智能可讀”的標(biāo)準(zhǔn)格式。最后，在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，人工智能研發(fā)者還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和特征提取，形成用于本次學(xué)習(xí)的內(nèi)容庫。人工智能研發(fā)者為訓(xùn)練人工智能將作品下載到自己所有或第三方服務(wù)器的行為，屬于我國著作權(quán)法規(guī)定的數(shù)字化復(fù)制行為，涉嫌侵犯復(fù)制權(quán)。而人工智能研發(fā)者將數(shù)字化作品格式轉(zhuǎn)換為“人工智能可讀”格式的行為，僅僅涉及格式的轉(zhuǎn)換，不構(gòu)成對復(fù)制權(quán)的侵害，但監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注以及數(shù)據(jù)選擇、整理、匯總等行為可能會有侵犯改編權(quán)和匯編權(quán)的風(fēng)險［5］。

在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，生成式AI通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類，提煉不同類型作品的數(shù)據(jù)特征，“找出”訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的規(guī)律，“理解”訓(xùn)練數(shù)據(jù)的內(nèi)容。這一過程中，計算機(jī)會對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行暫時存儲和短暫再現(xiàn)，這種臨時復(fù)制通常伴隨著計算機(jī)的關(guān)閉而自動消除［6］。臨時復(fù)制不符合著作權(quán)法意義上復(fù)制的特性，無法滿足“固定”在物質(zhì)載體中的要求，相關(guān)部門將臨時復(fù)制納入復(fù)制權(quán)內(nèi)也會造成對著作權(quán)不合理地擴(kuò)張［7］。因此，生成式AI在機(jī)器學(xué)習(xí)階段的侵權(quán)風(fēng)險并不明顯。

在結(jié)果輸出階段，生成式AI的輸出結(jié)果理論上有侵犯復(fù)制權(quán)、改編權(quán)的可能性，也有很多觀點認(rèn)為生成式AI是拼接已有作品，但生成式AI不是為了復(fù)制原作品而學(xué)習(xí)，而是為了掌握訓(xùn)練數(shù)據(jù)在技術(shù)分析意義上的特征而學(xué)習(xí)。生成式AI巨大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量使得單個作品的片段出現(xiàn)在輸出結(jié)果中的概率非常低，輸出內(nèi)容全部或部分復(fù)制原作品的情形只在訓(xùn)練數(shù)據(jù)極少或算法出錯的情況下才可能發(fā)生，正常情況下不存在侵犯復(fù)制權(quán)的可能性。此外，改編是以原作品的表達(dá)性內(nèi)容為基礎(chǔ)，通過改變原作品創(chuàng)作出具有獨創(chuàng)性的新作品的行為，以原作品為基礎(chǔ)進(jìn)行改編產(chǎn)生的新作品是以原作為基礎(chǔ)進(jìn)行的創(chuàng)作，在內(nèi)容上與原作存在高度關(guān)聯(lián)。而生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程雖然是對原作品表達(dá)性內(nèi)容的分析，但只要訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模足夠龐大，其輸出的內(nèi)容構(gòu)成全新的作品，并不以某個或某些作品的表達(dá)性內(nèi)容為基礎(chǔ)，內(nèi)容也并不與訓(xùn)練作品存在關(guān)聯(lián)，因此不構(gòu)成對改編權(quán)的侵權(quán)。

綜上，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的侵權(quán)風(fēng)險主要集中在數(shù)據(jù)輸入階段，具體而言，有可能構(gòu)成對原作品復(fù)制權(quán)、改編權(quán)以及匯編權(quán)的侵犯。

（二）人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的制度困境

在分析生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中的侵權(quán)風(fēng)險之外，我們還需對相關(guān)侵權(quán)行為是否構(gòu)成著作權(quán)例外進(jìn)行討論。只有落入專有權(quán)控制范圍內(nèi)，且不符合著作權(quán)例外的行為，才應(yīng)當(dāng)承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。我國著作權(quán)例外規(guī)則包括合理使用和法定許可，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為顯然無法被納入法律明確列舉的法定許可之中，因此合理使用成為分析的焦點。

我國著作權(quán)法第24條通過窮盡式列舉的方式規(guī)定了12種合理使用的情形，2020年著作權(quán)法第三次修訂確立了“總括式一般條款—具體合理使用情形列舉條款—兜底式一般條款”的三層規(guī)范結(jié)構(gòu)［8］。無論是修改前還是修改后，我國合理使用制度均為權(quán)利限制的立法模式［9］。從著作權(quán)法第24條“在下列情況下使用作品”以及《中華人民共和國著作權(quán)法實施條例》第21條“依照著作權(quán)法有關(guān)規(guī)定”的表述中可以看出，法院無權(quán)在法定列舉的情形之外自行認(rèn)定一種未經(jīng)授權(quán)使用作品的行為構(gòu)成合理使用。另外，“法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他情形”這一兜底條款也因其增加數(shù)量的有限性而不會對現(xiàn)有立法模式產(chǎn)生影響。至于被納入著作權(quán)法第24條第1款的“三步檢驗法”中的后兩步，即“不得影響該作品的正常使用”和“不得不合理地?fù)p害著作權(quán)人的合法權(quán)益”則是在法定類型范圍內(nèi)賦予法官的自由裁量權(quán)。

在我國著作權(quán)限制“法定主義”立法模式下，著作權(quán)保護(hù)為原則，權(quán)利限制為例外。是否屬于法定列舉的情形，成為判斷某一行為是否符合合理使用的首要條件，即凡權(quán)利限制必經(jīng)明文規(guī)定。因此，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的行為很難被定性為合理使用。有學(xué)者主張從法律解釋的角度入手，盡量將部分情形落入現(xiàn)有的合理使用立法文本之內(nèi)［10］，但筆者認(rèn)為將生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的行為解釋為任何一種法定列舉情形都超出了法條原本的文義射程范圍，會造成對法律可預(yù)期性的破壞?，F(xiàn)有合理使用法定列舉情形中，具有解釋可能性的只有第一項“個人使用”和第六項“為學(xué)校課堂教學(xué)或者科學(xué)研究使用”兩類情形。但數(shù)據(jù)訓(xùn)練在主體和使用作品的數(shù)量上便與這兩類情形格格不入。

2023年7月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、國家發(fā)展和改革委員會等七部門共同發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），《辦法》第4條規(guī)定，提供和使用生成式人工智能服務(wù)，應(yīng)當(dāng)尊重知識產(chǎn)權(quán)；第7條規(guī)定，生成式人工智能服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)依法開展預(yù)訓(xùn)練、優(yōu)化訓(xùn)練等訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理活動，使用具有合法來源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型，不得侵害他人依法享有的知識產(chǎn)權(quán)?！掇k法》對訓(xùn)練數(shù)據(jù)“來源合法”的要求表明生成式人工智能服務(wù)提供者使用他人受著作權(quán)法保護(hù)的作品進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練應(yīng)當(dāng)取得著作權(quán)人同意，這幾乎封閉了人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練適用合理使用以及其他著作權(quán)保護(hù)例外的可能。

綜上所述，生成式人工智能服務(wù)提供者為訓(xùn)練人工智能而使用作品屬于在著作權(quán)法意義上使用作品的行為，該行為在著作權(quán)控制范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中存在侵犯原作品著作權(quán)的風(fēng)險，并且生成式人工智能服務(wù)提供者無法運用現(xiàn)有著作權(quán)例外制度為自身開脫?！掇k法》對生成式AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)苛的監(jiān)管要求也使得數(shù)據(jù)訓(xùn)練深陷版權(quán)侵權(quán)的囹圄，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練在現(xiàn)行著作權(quán)法中無法找到其合法性來源。

二、路徑檢討：現(xiàn)有路徑之否定

在制度選擇中，合理使用、法定許可作為著作權(quán)法的兩大權(quán)利限制制度，成為眾多學(xué)者討論的焦點。多數(shù)學(xué)者主張生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練構(gòu)成合理使用，也有部分學(xué)者認(rèn)為法定許可制度能兼顧各方利益， 實現(xiàn)技術(shù)發(fā)展與文化創(chuàng)新的平衡［11］。另外，還有少數(shù)學(xué)者主張構(gòu)建義務(wù)規(guī)則下的“選擇退出”制度，其具有法經(jīng)濟(jì)價值的合理性和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代底層邏輯的合理性［12］。筆者認(rèn)為，法定許可和“選擇退出”默示許可均不是化解生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練侵權(quán)風(fēng)險的有效路徑。

（一）法定許可

法定許可與合理使用同為著作權(quán)權(quán)利限制制度，二者均有克服市場失靈，解決作者專有權(quán)和使用者使用權(quán)沖突的作用［13］。二者的區(qū)別在于對著作權(quán)限制的強(qiáng)弱程度，法定許可對著作權(quán)的限制相較于合理使用稍弱，它將著作權(quán)人對作品的絕對支配權(quán)弱化為一種僅僅獲取報酬的權(quán)利［14］。法定許可的制度設(shè)置是出于這樣一種考慮：給予著作權(quán)人排他的權(quán)利可能會阻礙社會對該作品的重要使用，尤其是由當(dāng)事人進(jìn)行協(xié)商的成本將會過于高昂；同時，若把這一行為定為合理使用，又會損害著作權(quán)人應(yīng)得到的利益［15］。

從這一角度看，相較于授權(quán)許可和合理使用，將生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練納入作為“中間制度”的法定許可似乎更加合理，因為若將數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品納入專有權(quán)范圍內(nèi)，人工智能研發(fā)者使用作品必須經(jīng)過著作權(quán)人許可，這將會產(chǎn)生極高的交易成本；若將數(shù)據(jù)訓(xùn)練納入合理使用，又將使著作權(quán)人完全喪失在生成式AI領(lǐng)域的收益。但生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的特殊性使得相關(guān)部門在應(yīng)對其產(chǎn)生問題的制度選擇上不能再遵循以上思維方式，正如上文提及，相較于傳統(tǒng)使用作品行為，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練需要使用海量數(shù)據(jù)，且其數(shù)據(jù)需求量是上述錄音制品制作者使用作品的需求量無法比擬的。生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練以“千億”為單位的數(shù)據(jù)需求量使得向每一位著作權(quán)人付費成為阻礙人工智能發(fā)展的巨大絆腳石。在生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練上，法定許可克服市場失靈、降低交易成本的作用并不突出。只有極少數(shù)人工智能研發(fā)企業(yè)有能力支付如此巨額的使用費，這將會造成實力雄厚的大型企業(yè)壟斷生成式AI領(lǐng)域的局面，中小企業(yè)幾乎被排除在創(chuàng)新領(lǐng)域之外。另外，相關(guān)部門將數(shù)據(jù)訓(xùn)練納入法定許可需要構(gòu)建與法定許可配套的法律規(guī)范、技術(shù)措施以及實施路徑［3］，如可能需要引入延伸性集體管理組織、運用區(qū)塊鏈技術(shù)等，這在實踐中的落實存在較大難度。因此，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的特殊性使得利益天平更多地向作品使用者傾斜，相關(guān)部門適用法定許可在實踐中不具有可操作性，也會對生成式AI行業(yè)的發(fā)展造成影響。

（二）“選擇退出”默示許可

默示許可制度是一種介于財產(chǎn)規(guī)則和責(zé)任規(guī)則之間的特殊許可制度［16］，“選擇退出”是默示許可的一種形式，其要求權(quán)利人做出選擇退出的決定，如果權(quán)利人沒有拒絕授權(quán)，即意味著許可［17］。有學(xué)者認(rèn)為，“選擇退出”制度通過犧牲權(quán)利人的部分行動自由來促進(jìn)訓(xùn)練作品授權(quán)機(jī)制的順暢運行，更加符合生成式AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢［18］。在生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練需要使用海量作品的情況下，“選擇退出”制度在保障權(quán)利人獲得報酬和意思自治的同時可以節(jié)約作品使用者搜索、確定版權(quán)人偏好和談判等成本，具有理論上的合理性和優(yōu)越性，但筆者認(rèn)為，“選擇退出”制度在規(guī)則適用上并非易事。

“選擇退出”制度包括兩種形式：一是權(quán)利人在事前作出“權(quán)利保留”聲明，明確拒絕對作品的某種使用行為；二是在權(quán)利人知悉其作品被使用后，通知使用者停止對其作品的使用。在生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的情況下，權(quán)利人無論是采取事前權(quán)利保留還是事后退出，均存在一定的困難。若權(quán)利人一開始便不希望自己的作品被使用，想提出權(quán)利保留，卻無提出權(quán)利保留的具體方式。搜索引擎領(lǐng)域之所以能適用“選擇退出”制度，是因為搜索引擎領(lǐng)域可以提供一種“選擇退出”機(jī)制，網(wǎng)頁經(jīng)營者可以通過添加“元標(biāo)記”的方式輕松排除搜索引擎對網(wǎng)頁內(nèi)容的復(fù)制，但作品的權(quán)利人無法像網(wǎng)頁經(jīng)營者一樣采取一定的措施排除人工智能研發(fā)企業(yè)對其作品的復(fù)制。即便權(quán)利人一開始未作出權(quán)利保留，也享有中途退出的權(quán)利，而要保障此項權(quán)利的實現(xiàn)，前提便是權(quán)利人必須能夠得知其作品已經(jīng)被使用，但人工智能研發(fā)企業(yè)往往僅采取公告的方式將使用作品清單和作品的利用情況告知權(quán)利人，如Stability AI公司訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中作品的權(quán)利人可以在一個叫作“Have I Been Trained”的網(wǎng)站上搜索自己的作品，并選擇退出［18］。在作品使用公告眾多的情況下，權(quán)利人也許無法看完每一條公告，從而也就難以知悉自己的作品被使用。綜上所述，筆者認(rèn)為“選擇退出”默示許可在適用上存在難以探知權(quán)利人真實意圖和權(quán)利人難以知悉其作品被使用的問題，并不適合應(yīng)用于生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練領(lǐng)域。

三、制度對策：數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的合理使用證成

相較于授權(quán)使用和法定許可所需要的巨額使用費，相關(guān)部門采用合理使用制度是大勢所趨，這為新興人工智能研發(fā)企業(yè)減輕了經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，將數(shù)據(jù)訓(xùn)練納入合理使用符合市場失靈的底層原理，契合轉(zhuǎn)換性使用的理論邏輯，也是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)要求。相關(guān)部門在為人工智能研發(fā)企業(yè)提供免費獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)法律支持的同時，也應(yīng)當(dāng)為其設(shè)置限制條件，包括適用合理使用的限制條件以及對人工智能研發(fā)者施加的義務(wù)。

（一）市場失靈理論

通常情況下，在版權(quán)市場正常運作時，市場主體可以識別版權(quán)所有者并與之交易，如果行為人未經(jīng)許可復(fù)制受版權(quán)保護(hù)的作品，該行為就難以落入了著作權(quán)法規(guī)定的復(fù)制權(quán)保護(hù)范圍。然而，版權(quán)市場并不總是能充分發(fā)揮作用，戈丁教授在他的文章中指出，交易成本高昂、對侵權(quán)者強(qiáng)制執(zhí)行難等市場失靈可能會阻礙達(dá)成可信賴的合意交易，此時合理使用就應(yīng)當(dāng)適用，其還列出了判定合理使用的三個要素：第一，存在市場失靈；第二，使用作品對社會是有益的；第三，認(rèn)定被告的行為屬于合理使用不會對版權(quán)人的激勵措施造成實質(zhì)性損害［19］。那么，生成式AI研發(fā)者與訓(xùn)練作品版權(quán)人的交易是否符合戈丁教授提出的三個要素，進(jìn)而適用合理使用制度？

第一個要素是必須存在市場失靈。這是判斷生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為是否適用合理使用制度的關(guān)鍵。只有在所需的資源使用權(quán)轉(zhuǎn)讓不可能自行發(fā)生，或因市場規(guī)律等特殊情況損害了市場資源的正常分配時，才有經(jīng)濟(jì)上的需要允許非自愿轉(zhuǎn)讓（合理使用）。授權(quán)許可機(jī)制在面對生成式AI訓(xùn)練作品授權(quán)市場時，顯得有些捉襟見肘，生成式AI研發(fā)者事實上不可能和每一位版權(quán)人進(jìn)行接觸、談判從而達(dá)成授權(quán)許可協(xié)議，如此高昂的交易成本使得版權(quán)市場自身的資源分配機(jī)制無法正常運轉(zhuǎn)，市場失靈出現(xiàn)。

第二個要素是被告使用作品的行為對社會是有利的。如果存在市場失靈，接下來法院應(yīng)判斷被告使用作品是否會為社會帶來價值。美國高盛研究公司認(rèn)為，人工智能的突破有可能給全球經(jīng)濟(jì)帶來翻天覆地的變化。“隨著使用自然語言處理技術(shù)的工具進(jìn)入企業(yè)和社會，它們將推動全球GDP增長7%（或近7萬億美元）并在10年內(nèi)將生產(chǎn)率提高1.5個百分點”［20］。生成式AI在提升自動化水平、提升工作效率、促進(jìn)創(chuàng)新、推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。

第三個要素是被告使用作品的行為不會對版權(quán)人的激勵措施造成實質(zhì)性損害。對普通表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)來說，其程序是在“包含版權(quán)作品的大型數(shù)據(jù)集”上進(jìn)行訓(xùn)練的，這些版權(quán)作品來自眾多作者，人工智能利用現(xiàn)有作品進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，分析字詞搭配，從而獲得理想的函式，其學(xué)習(xí)的并非某一作品的獨創(chuàng)性表達(dá)，生成內(nèi)容是獨立于現(xiàn)有作品的新作品，并不會直接復(fù)制擁有版權(quán)的作品。加之ChatGPT等生成式AI相比于人類有著更為驚人的學(xué)習(xí)能力，能結(jié)合用戶提問內(nèi)容和所提供材料進(jìn)行有針對性的回復(fù)，即便生成式AI直接對作品中的詞語、語句進(jìn)行分析處理，也幾乎不會在生成物中出現(xiàn)訓(xùn)練過程中使用過的語料，甚至構(gòu)成實質(zhì)性相似的概率都非常低。因此，普通表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)生成內(nèi)容并不會對原作品的版權(quán)市場產(chǎn)生替代效果，也不會對版權(quán)人的激勵措施造成實質(zhì)性損害。但諸如“下一個倫勃朗”等特殊表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)，其訓(xùn)練作品全部來自同一創(chuàng)作者，該類機(jī)器學(xué)習(xí)生成內(nèi)容會與原作品構(gòu)成實質(zhì)性相似，或與原作品的風(fēng)格、手法等高度一致，使得他人將生成物誤認(rèn)為某一特定作者創(chuàng)作的作品。另外，訓(xùn)練作品來源于同一作者的機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能研發(fā)企業(yè)只需獲得一位權(quán)利人的授權(quán)，并不會產(chǎn)生很高的交易成本，也并未出現(xiàn)其他市場失靈的情況，因此人工智能研發(fā)企業(yè)未經(jīng)授權(quán)將版權(quán)作品運用到特殊表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)中將會構(gòu)成侵權(quán)。

（二）轉(zhuǎn)換性使用理論

我國著作權(quán)合理使用隱含著“非商業(yè)性使用”的限制性條件，雖并未明確規(guī)定，但在已列舉的12種合理使用類型中，諸如“為個人學(xué)習(xí)”“為介紹評論”“為新聞報道”等均為非商業(yè)性使用。美國版權(quán)法傳統(tǒng)“四要素”的第一項對使用目的的考察也使得商業(yè)性使用排除在合理使用之外。但轉(zhuǎn)換性使用注重考察新作品的轉(zhuǎn)換性，新作品轉(zhuǎn)換性越強(qiáng)，其他諸如商業(yè)性等不利于判定合理使用的考量因素的重要性就越弱，這為生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的正當(dāng)性提供了重要支撐。

轉(zhuǎn)換性使用發(fā)端于美國聯(lián)邦最高法院的Campbell案，由美國版權(quán)法合理使用四要素中的第一要素“使用的目的和特點”衍生而來。轉(zhuǎn)換性使用指對原作品的使用并非為了單純地再現(xiàn)原作品本身的文學(xué)、藝術(shù)價值或者實現(xiàn)其內(nèi)在功能或目的，其以不同于原作品的方式或出于不同的目的在原作品的基礎(chǔ)上進(jìn)行使用?！稗D(zhuǎn)換性使用”包括內(nèi)容轉(zhuǎn)換和目的轉(zhuǎn)換，內(nèi)容轉(zhuǎn)換指在原作品中增加了新的內(nèi)容，使原作品在創(chuàng)造新信息、新美學(xué)、新見解和新理解的過程中發(fā)生了變化；目的轉(zhuǎn)換則是在保留原作品內(nèi)容的情況下，出于其他目的使用原作品，使用目的越是不同，對原作品的影響越?。?1］。

內(nèi)容轉(zhuǎn)換要求以原作為基礎(chǔ)，在原作上增添新的內(nèi)容，新作在一定程度上能體現(xiàn)原作，而生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練雖然學(xué)習(xí)了原作的表達(dá)，但生成物與原作并無直接聯(lián)系，社會公眾也并不會產(chǎn)生生成物與某一特定作品有一定關(guān)聯(lián)的聯(lián)想，不構(gòu)成內(nèi)容的轉(zhuǎn)換。生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練符合目的轉(zhuǎn)換的特征，人工智能開發(fā)者對作品中的表達(dá)性內(nèi)容并不感興趣，他們關(guān)注的是作品蘊(yùn)含的可用于模型訓(xùn)練的功能性內(nèi)容［22］，人工智能開發(fā)者不會將受著作權(quán)保護(hù)的圖像重新分發(fā)或傳播給公眾，而是使用它們來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型［23］，生成式AI生成的內(nèi)容也不會直接體現(xiàn)訓(xùn)練作品的具體表達(dá)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模夠大的情況下也不會與訓(xùn)練作品構(gòu)成實質(zhì)性相似。正如在AuthorsGuild v. Google案中，即使谷歌全文復(fù)制了版權(quán)作品，法院仍認(rèn)為出于搜索目的創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫在使用目的和性質(zhì)上具有高度的轉(zhuǎn)換性，從而構(gòu)成合理使用。同樣，人工智能開發(fā)者使用作品的目的是訓(xùn)練通用模型，而不是簡單復(fù)制并使用原作品，數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品的目的發(fā)生了顯著變化，同時原作品也不會因此而喪失其目標(biāo)受眾。

雖然我國是成文法國家，法官在著作權(quán)立法和司法解釋中均未明文規(guī)定轉(zhuǎn)換性使用，但近年來我國法院在著作權(quán)法未賦予轉(zhuǎn)換性使用規(guī)則合法地位的情況下，根據(jù)最高人民法院的司法審判意見運用該規(guī)則審理的著作權(quán)案件已達(dá)數(shù)十起［24］，如上海美術(shù)電影制片廠訴新影年代文化傳播有限公司案?？梢?，在我國合理使用限制立法模式下，轉(zhuǎn)換性使用規(guī)則能夠為諸如數(shù)據(jù)訓(xùn)練等一些不屬于法律明文列舉的合理使用但應(yīng)當(dāng)予以侵權(quán)豁免的情形提供理論支撐。

四、具體構(gòu)造：生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練侵權(quán)風(fēng)險化解的規(guī)則設(shè)計

（一）合理使用規(guī)則設(shè)計

域外大多數(shù)國家在應(yīng)對TDM的作品使用需求時，都會借助合理使用制度。為化解生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為所帶來的侵權(quán)風(fēng)險，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展掃清侵權(quán)阻礙，將特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為納入著作權(quán)法第24條，為其創(chuàng)設(shè)不侵權(quán)例外，是最優(yōu)選擇。在具體制度設(shè)計上，相關(guān)部門可以參考?xì)W盟2019年發(fā)布的《數(shù)字化單一市場版權(quán)指令》（以下簡稱《指令》）中文本與數(shù)據(jù)挖掘例外（TDM例外）的規(guī)定，設(shè)置“人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練例外”條款，并結(jié)合我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際、以及兼顧著作權(quán)人和公共利益的原則，對適用合理使用的條件進(jìn)行限定。

第一是主體要件?！吨噶睢返?條、第4條規(guī)定了“科學(xué)研究”和“數(shù)字分析”兩種版權(quán)例外情形。《指令》第3條的“科學(xué)研究例外”將適用主體僅限于“研究組織”和“文化遺產(chǎn)機(jī)構(gòu)”，但《指令》第4條的“數(shù)字分析例外”并未明確限定適用主體，這為科學(xué)研究以外的文本與數(shù)據(jù)挖掘敞開了通道。相較于美國、日本立法，歐盟的《指令》在巨大的利益博弈面前，采取了較為保守的立法策略［25］。實際上，從事人工智能研發(fā)的都是諸如OpenAI、百度、科大訊飛等商業(yè)公司，這些商業(yè)性互聯(lián)網(wǎng)公司對人工智能技術(shù)研究起著非常重要的作用，如果相關(guān)部門仍將適用主體限制在“研究組織和文化遺產(chǎn)機(jī)構(gòu)”，會使得主體范圍過于狹窄，無法涵蓋大部分人工智能研發(fā)主體，這既不符合現(xiàn)實狀況，也會阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，就我國立法而言，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)將主體要件擴(kuò)張至商業(yè)性企業(yè)。

第二是目的要件。與主體要件一樣，《指令》第3條、第4條同樣采取“雙軌制”模式來規(guī)定文本與數(shù)據(jù)挖掘條款的適用目的，《指令》第3條將適用目的限于“科學(xué)研究”，第4條則并未將適用目的限定在“科學(xué)研究”范圍內(nèi)，而是從行為方式上對適用條件進(jìn)行了規(guī)定。實際上，適用目的有“利用版權(quán)作品的目的”和“研發(fā)人工智能的目的”之分，現(xiàn)有文獻(xiàn)在合理使用規(guī)則設(shè)計中，往往將例外規(guī)則中的目的要件默認(rèn)為研發(fā)人工智能的目的，并主張應(yīng)當(dāng)將適用目的擴(kuò)大到商業(yè)目的，即不以非營利作為適用條件?！度毡局鳈?quán)法》中的“計算機(jī)信息分析”條款和美國司法也均未將商業(yè)目的排除在外。研發(fā)人工智能的目的是否為商業(yè)目的已在前述“主體要件”中討論，筆者贊同將人工智能研發(fā)目的擴(kuò)張到商業(yè)目的，但同時也應(yīng)當(dāng)將利用版權(quán)作品的目的僅限于數(shù)據(jù)訓(xùn)練，即排除為訓(xùn)練人工智能目的以外的作品使用行為，如禁止對作品在信息網(wǎng)絡(luò)上傳播、禁止展覽等。

第三是行為要件。有學(xué)者認(rèn)為合理使用規(guī)則所適用的行為應(yīng)屬于著作權(quán)法規(guī)制的行為［26］，實則不然，被納入合理使用的作品利用方式并不拘泥于著作權(quán)法第10條的表述形式，如著作權(quán)法第24條第1款第2項規(guī)定了“引用”，第5項使用了“刊登和播放”，第6項規(guī)定了“翻譯和播放”，第10項規(guī)定了“臨摹、繪畫、攝影、錄像”?！吨噶睢返?條、第4條將行為要件限定為“復(fù)制與提取”，2009年，《日本著作權(quán)法》將行為要件規(guī)定為“提取、改編、記錄”三種［27］。上文提及，生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的侵權(quán)風(fēng)險主要集中在數(shù)據(jù)輸入階段，生成式AI研發(fā)者收集數(shù)據(jù)會將作品保存至用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的語料庫，這涉及對作品的復(fù)制。監(jiān)督學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注行為會涉及對數(shù)據(jù)的選擇、整理、匯編、改編，在機(jī)器翻譯技術(shù)中，訓(xùn)練機(jī)器翻譯算法還涉及對作品的翻譯。這些行為落入復(fù)制權(quán)、匯編權(quán)、改編權(quán)的控制范圍內(nèi)。因此，在行為要件上，筆者建議將生成式AI使用作品的行為規(guī)定為復(fù)制、整理、匯編、改編、翻譯。

第四是結(jié)果要件。國內(nèi)學(xué)者李安將表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)分為“普通表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”和“特殊表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”［27］?！疤厥獗磉_(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”與“普通表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”的區(qū)別在于用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的作品是否來自特定作者?！捌胀ū磉_(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的作品來自眾多作者，只要訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模夠大，其生成內(nèi)容會是區(qū)別于原作品的新作品，甚至與原作品構(gòu)成“實質(zhì)性相似”的概率都非常低，不會對原作品的版權(quán)市場產(chǎn)生替代效果，應(yīng)當(dāng)被納入合理使用。而“特殊表達(dá)型機(jī)器學(xué)習(xí)”用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的作品來自特定作者，該類使用行為會生成與原作品題材、風(fēng)格相似的作品，會形成對原作品的替代市場，該類未經(jīng)授權(quán)的使用行為應(yīng)當(dāng)被認(rèn)定為侵權(quán)行為，不宜被納入合理使用。因此，在結(jié)果要件上，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)要求生成式AI的輸出結(jié)果不會對原作品形成替代性效果，這與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源有著直接關(guān)聯(lián)。

（二）人工智能研發(fā)企業(yè)的義務(wù)和責(zé)任

為防止生成式AI研發(fā)者在訓(xùn)練人工智能過程中對作品的不當(dāng)使用，對著作權(quán)人的權(quán)利造成損害，相關(guān)部門除了對合理使用的適用條件作出限定，還應(yīng)當(dāng)為其設(shè)置相應(yīng)的義務(wù)，并對未履行義務(wù)給權(quán)利人造成的損害承擔(dān)責(zé)任。人工智能研發(fā)者在使用作品的過程中應(yīng)當(dāng)履行“善良管理人”的義務(wù)，建立健全訓(xùn)練作品的企業(yè)管理制度，嚴(yán)格遵循使用作品的目的要件和行為要件，不能在法定使用目的（數(shù)據(jù)訓(xùn)練）之外使用作品，也不能以法律規(guī)定以外的使用方式使用作品。

第一，為防止作品的泄漏，人工智能研發(fā)者應(yīng)當(dāng)采取相應(yīng)的安全保護(hù)措施，如與技術(shù)人員簽訂保密協(xié)議，禁止與訓(xùn)練作品有直接接觸的技術(shù)人員將作品用于其他用途，禁止將作品有償或無償?shù)厥跈?quán)給他人使用，以有效防范語料庫中的作品外泄。

第二，為保證著作權(quán)人的知情權(quán)，保障著作權(quán)人的救濟(jì)性權(quán)利，人工智能研發(fā)者需要履行披露義務(wù)。隨著人工智能學(xué)習(xí)越來越智能化，很多時候權(quán)利人無法在維權(quán)之初就能確定其智力成果被用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練，若沒有知情權(quán)作為前提性的保障，著作權(quán)人的維權(quán)可行性將會大大降低。美國眾議員提出的《生成式人工智能版權(quán)披露法案》中要求生成式AI研發(fā)者需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行披露，否則將面臨經(jīng)濟(jì)上的處罰。歐盟《人工智能法案》也要求生成式AI研發(fā)者按照規(guī)定模版披露生成式AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)信息摘要并公之于眾。可見，在全球范圍內(nèi)，AI相關(guān)立法對這一問題也逐漸達(dá)成共識。

第三，人工智能研發(fā)者負(fù)有對人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練使用作品以及輸出內(nèi)容是否侵權(quán)的定期審查義務(wù)。人工智能研發(fā)者應(yīng)當(dāng)指定相關(guān)技術(shù)人員對數(shù)據(jù)訓(xùn)練階段使用作品的方式、用途以及測試階段輸出內(nèi)容是否侵權(quán)進(jìn)行定期的審查。

人工智能研發(fā)者未履行上述設(shè)置技術(shù)保護(hù)措施、披露和審查義務(wù)，給權(quán)利人造成損害的，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)賠償責(zé)任，人工智能研發(fā)者可以向有過錯的工作人員追償。

五、結(jié)語

生成式AI的出現(xiàn)使我們的工作、生活發(fā)生了翻天覆地的變化，同時也給法律制度，尤其是著作權(quán)法帶來了挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)是生成式AI發(fā)展的基石，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)大多都是受著作權(quán)保護(hù)的作品，這就使得為生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練創(chuàng)設(shè)不侵權(quán)例外成為亟待解決的問題。法定許可制度和“選擇退出”默示許可制度在應(yīng)對生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練時存在弊端，市場失靈理論、轉(zhuǎn)換性使用理論以及從技術(shù)層面分析表明，合理使用是化解生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練侵權(quán)風(fēng)險的最優(yōu)選擇。相關(guān)部門應(yīng)將生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為納入著作權(quán)法第24條，為其創(chuàng)設(shè)“人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練例外”條款，其適用主體限于不以營利為目的的科研機(jī)構(gòu)，使用目的限于數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在行為要件上，建議將使用作品的行為規(guī)定為復(fù)制、整理、匯編、改編、翻譯，在結(jié)果要件上，應(yīng)當(dāng)要求生成式AI的輸出結(jié)果不會對原作品造成替代性影響。另外，為防止人工智能研發(fā)者對訓(xùn)練作品的不當(dāng)使用，損害著作權(quán)人的利益，人工智能研發(fā)者在數(shù)據(jù)訓(xùn)練的過程中應(yīng)當(dāng)履行設(shè)置安全保護(hù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)披露、定期審查的義務(wù)，并對未履行義務(wù)給權(quán)利人造成的損失承擔(dān)責(zé)任。

［參考文獻(xiàn)］

［1］梁志文. 變革中的版權(quán)制度研究［M］.北京：法律出版社，2018.

［2］SOBEL B.Artificial Intelligence’s Fair Use Crisis［J］.Columbia Journal of Law and the Arts， 2017（41）：45.

［3］吳漢東.人工智能生成作品的著作權(quán)法之問［J］.中外法學(xué)，2020（03）：653-673.

［4］YULIIA KNIAZIEVA. From data to dialogue： data annotation for training AI Chatbots like ChatGPT［EB/OL］.（2023-02-23）［2024-06-04］.https：//labelyourdata.com/art6225733fafec5d2cc47bd1e23453c8b1icles/data-annotation-for-training-chatgpt.

［5］徐龍.機(jī)器學(xué)習(xí)的著作權(quán)困境及制度方案［J］.東南學(xué)術(shù)，2020（02）：237-245.

［6］馮曉青，付繼存.著作權(quán)法中的復(fù)制權(quán)研究［J］.法學(xué)家，2011（03）：99-112.

［7］馮曉青.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下私人復(fù)制著作權(quán)問題研究［J］.法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報），2012（03）：103-112.

［8］宣喆.論分類保護(hù)視角下人工智能創(chuàng)作的著作權(quán)合理使用［J］.出版發(fā)行研究，2022（03）：81-87.

［9］王遷.《著作權(quán)法》修改：關(guān)鍵條款的解讀與分析（上）［J］.知識產(chǎn)權(quán)，2021（01）：20-35.

［10］萬勇，李亞蘭. 因應(yīng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的合理使用條款解釋論研究［J］.數(shù)字法治，2023（03）：83-92.

［11］劉友華，魏遠(yuǎn)山. 機(jī)器學(xué)習(xí)的著作權(quán)侵權(quán)問題及其解決［J］.華東政法大學(xué)學(xué)報，2019（02）：68-79.

［12］鄭飛，夏晨斌. 生成式人工智能的著作權(quán)困境與制度應(yīng)對：以ChatGPT和文心一言為例［J］.科技與法律（中英文），2023（05）：86-96.

［13］張曼. 著作權(quán)法定許可制度研究［M］.廈門：廈門大學(xué)出版社，2013.

［14］李照東，郭謙. 論著作權(quán)法定許可制度的完善：以《著作權(quán)法》第23條為例［J］.山東社會科學(xué)，2018（02）：159-163.

［15］李永明，曹興龍. 中美著作權(quán)法定許可制度比較研究［J］.浙江大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2005（04）：29-36.

［16］李建華，王國柱. 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下著作權(quán)默示許可與合理使用的制度比較與功能區(qū)分［J］.政治與法律，2013（11）：12-24.

［17］王國柱. 著作權(quán)“選擇退出”默示許可的制度解析與立法構(gòu)造［J］.當(dāng)代法學(xué)，2015（03）：106-112.

［18］邵紅紅. 生成式人工智能版權(quán)侵權(quán)治理研究［J］.出版發(fā)行研究，2023（06）：29-38.

［19］WENDY J. Fair Use as Market Failure： A Structural and Economic Analysis of the Betamax Case and its Predecessors［J］ . Columbia Law Review，1982（08）：1600-1657.

［20］GOLDMAN SACHS. Generative AI could raise global GDP by 7%［EB/OL］.（2023-04-05）［2024-06-04］. https：//www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html.

［21］黃匯，尹鵬旭.作品轉(zhuǎn)換性使用的規(guī)則重構(gòu)及其適用邏輯［J］.社會科學(xué)研究，2021（05）：95-104.

［22］顧男飛，方舟之. ChatGPT等生成式人工智能使用作品的合理邊界與侵權(quán)規(guī)制［J］. 數(shù)字圖書館論壇，2023（07）：1-8.

［23］QUANG JENNY. Does Training AI Violate Copyright Law？ ［J］ . Berkeley Technology Law Journal 2021（36）：1419-1420.

［24］韓偉. 數(shù)字圖書館建設(shè)中著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任風(fēng)險規(guī)避路徑研究：基于著作權(quán)案件司法審判引入轉(zhuǎn)換性使用規(guī)則的視角［J］.圖書館工作與研究，2023（03）：64-69.

［25］王楷文.人工智能數(shù)據(jù)輸入與著作權(quán)合理使用［J］.文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)學(xué)報，2021（03）：110-118.

［26］焦和平.人工智能創(chuàng)作中數(shù)據(jù)獲取與利用的著作權(quán)風(fēng)險及化解路徑［J］.當(dāng)代法學(xué)，2022（04）：128-140.

［27］李安.機(jī)器學(xué)習(xí)作品的著作權(quán)法分析：非作品性使用、合理使用與侵權(quán)使用［J］.電子知識產(chǎn)權(quán)，2020（06）：60-70.