本文原载于《版权理论与实务》2024年第9期（第44-53页），2024年第10期（第41-58页），原标题为《生成式人工智能机器学习的版权争议及应对》（上、下），注释与参考文献从略，完整原文请见《版权理论与实务》纸质版。

本文作者胡开忠系中南财经政法大学知识产权研究中心教授、博士研究生导师；江璐迪系中南财经政法大学知识产权学院博士研究生。

摘要：生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题是人工智能时代亟待解决的重要议题，引发了诸多争议。多数学者主张采用合理使用制度予以规制，少数学者则认为应当适用法定许可制度。经“四要素测试法”分析可得，不同场景下的 GAI 机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定，不能为市场主体提供明确的免责信号。为了维系版权保护和技术创新的平衡，应构建多层次、体系化的规制方案：一是增设非营利性 GAI 机器学习的合理使用情形，并引入开放、灵活的兜底条款；二是设置营利性 GAI 机器学习的法定许可情形，在保障著作权人利益的同时，降低作品的交易成本；三是借鉴“避风港规则”为 GAI 服务提供者设定适当的注意义务，以降低生成版权侵权内容的风险；四是探寻商业实践中的自治手段，用户协议、知识共享协议、版权保险等措施，为构建宽松的市场环境提供更灵活的解决方案。

关键词：生成式人工智能；机器学习；合理使用；法定许可；多元治

目录：

一、问题的提出

二、生成式人工智能机器学习的法律特征

（一）生成式人工智能机器学习的技术原理

（二）生成式人工智能机器学习的主要类型

（三）生成式人工智能机器学习的行为特点

三、生成式人工智能机器学习引发的著作权争议

（一）“合理使用说” 

（二）“法定许可说” 

四、生成式人工智能机器学习的合法性分析

（一）使用作品的目的和性质

（二）被使用作品的性质

（三）被使用部分的数量和质量

（四）使用对原作品潜在市场或价值的影响

五、规制生成式人工智能机器学习的思路

（一）完善利于开展机器学习的合理使用制度

（二）构建符合利益平衡原则的法定许可机制

（三）借鉴遵循动态规制逻辑的避风港规则

（四）补充超越著作权制度的多元治理措施

六、结语