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人工智能数据训练著作权合理使用法律规则路径探究

Exploring Legal Pathways for Fair Use of Copyright for AI Data Training

作     者:刘水美 LIU Shuimei

作者机构:中国政法大学法律硕士学院 

出 版 物:《暨南学报(哲学社会科学版)》 (Jinan Journal(Philosophy and Social Sciences))

年 卷 期:2024年第46卷第11期

页      面:60-73页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 0301[法学-法学] 03[法学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:人工智能 著作权侵权 数据训练 合理使用 转换性使用 

摘      要:数据训练是影响人工智能最终功能与效果实现的决定性因素,亦是引发众多著作权纠纷的主要原因。被告时常以著作权合理使用为侵权抗辩理由,学界业界对此莫衷一是。通过对人工智能情境下数据训练著作权侵权规制路径主要模式的归纳与辨析后得出,著作权合理使用为数据训练著作权侵权规制路径的最优解。目前,我国著作权合理使用法律规则与人工智能数据训练的使用情形尚不能适配。美国“转换性使用标准作为扩大合理使用情形的一般判断规则,因存在理论与实践瑕疵,不适宜将其直接移植入我国法律中来。人工智能数据训练的合法化符合我国社会政策发展需要,有助于提升人工智能新质生产力并可促进人工智能产业国内外公平发展。以上可为我国设置具体的人工智能数据训练合理使用法律条款释疑及证成。

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