開欄的話

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本期分享全國法院第三十七屆學術討論會優秀獎論文《AI“數據訓練”背景下著作權合理使用認定之規則重塑》。

吳廣強

福建省高級人民法院民事審判第三庭三級高級法官

AI“數據訓練”離不開受版權保護的海量作品，版權保護與數據合理使用激烈對抗，當前“封閉例舉式”合理使用規則及標準模糊的“三步檢驗法”難以對“數據訓練”作出法律定性。通過重塑失衡的“權利保護與合理使用”結構，擴張合理使用權能，探索以“三步檢驗法”“四要素法”融合重塑AI“數據訓練”合理使用規則，以期對司法實踐有所裨益。

現行合理使用認定規則的適用困境

版權法維持“版權保護與合理使用”動態調整，現行“版權保護與合理使用”結構難以適應新技術發展。

（一）“版權保護與合理使用”結構失衡。傳統版權法秉持“作者中心主義”，奉行“利益延伸原則”，復制權過度擴張，“版權保護與合理使用”處于“主從”關系。司法實踐普遍適用“侵權行為要件+三步檢驗排除”，“侵權行為認定”置于主導地位，“三步檢驗法”標準模糊難以厘定“版權保護與合理使用”利益平衡點。AI技術迅猛發展，創新主體將分化為人類與類人智能“二維創新”主體，從一元“人類獨立創新”到二元“人類獨立創新+人機協同創新”再到三元“人類獨立創新+人機協同創新+人工智能創新”演變，“作者中心主義”逐漸式微，作者權利將受更多限制，現行合理使用認定規則難以調和“人退機進”矛盾。

（二）“合理使用與版權保護”激烈對抗。較以往作品使用情形，“數據訓練”涉及大量作品復制、數據標注、標準化處理、特征提取等，存在侵害作品復制權、改編權等風險。大量未經授權使用作品行為，可能破壞現有的、新興的、待開發的作品許可市場。若模型輸出物與訓練作品構成實質相似，會直接替代原作品市場；若輸出物與原作品風格相似，亦可能稀釋作品市場，影響人類作者創作激勵。“數據訓練”糾紛普遍訴求“禁令救濟”，本質是技術創新背景下版權人與創新主體利益失衡引發的集體對抗，權利保護思維下法院極可能判決刪除訓練數據。若要將原始訓練數據與訓練模型剝離，除非整體禁止模型；若訓練作品均需權利人許可，版權許可成本巨大，將導致技術創新“寒蟬效應”，現實矛盾使得“合理使用與版權保護”強烈對抗。

（三）“具體法律規則”滯后新技術發展。著作權法“封閉式例舉”著作權例外制度，司法實踐混亂適用“侵權行為要件+三步檢驗法排除”“轉換性使用”“四要素法”“非表達性使用”等規則。例舉的十二項情形僅第六項“為科研目的的使用”與“數據訓練”較相關，但“數據訓練”主體及海量使用作品均難滿足“供科研人員使用”“少量復制已發表作品”。著作權法第二十四條雖移植《伯爾尼公約》規定的“三步檢驗法”，但文本表述抽離合理使用制度蘊含的倫理基礎、價值理性，未提供具體操作規則，規定的“正常使用”“合法權益”等概念內涵及外延模糊，在“數據訓練”領域存在“利益延伸原則”與“利益適度原則”的適用分歧。

重塑合理使用認定規則的正當思辨

AI技術發展依賴內生于版權法的合理使用原則，現行版權法失衡的“版權保護與合理使用”結構應予變革，加之域外經驗及合理使用制度自身優勢，使重塑合理使用認定規則具備正當性與必要性。

（一）重塑合理使用規則契合實際。人工智能作品創作中“人”的要素呈下降趨勢，版權制度應平衡激勵創新與公共利益保障。人工智能大幅提升創作力，作品稀缺性大幅稀釋，智力創造對價的版權保護亦應相應減弱，將AI“數據訓練”納入重塑的合理使用規則評價范疇，是對新技術發展的理性回應。下一步出臺的著作權司法解釋可就重塑規則作出規定：“根據著作權法第二十四條第一款第十三項規定，為技術開發、技術創新在必要范圍內使用受版權保護的作品進行信息分析、信息處理的，考慮作品使用行為的性質和目的、被使用作品的性質、被使用部分的數量和質量、使用對作品潛在市場或價值的影響等因素，如果該使用行為既不與作品的正常使用相沖突，也不至于不合理地損害作者的正當利益，可以認定為合理使用。”

（二）域外實踐傾向合理使用路徑。域外實踐普遍選擇適用合理使用路徑規制“數據訓練”行為。美國版權法規定的全開放式“四要素法”，為人工智能所需的變革性、新型使用作品行為供給強大制度空間。《歐盟數字單一市場版權指令》規定“文本與數據挖掘例外（TDM）”，即以數字形式分析文本和數據，包括但不限于模式、趨勢、相關性自動分析技術，利用作品方式限于復制、提取。《日本著作權法修正案》引入“柔性合理使用條款”，為技術開發、科學研究目的對作品進行信息分析，而非享受作品思想、情感，是非表達性使用，不會損害著作權人利益，得以涵蓋“數據訓練”行為，為新技術發展預留充分空間。

（三）合理使用路徑比較優勢彰顯。“先授權后使用”“法定許可”若適用于“數據訓練”，將導致程序繁瑣、費用高昂，甚至形成“數據孤島”，相較而言，合理使用制度具備靈活制度優勢、豐富司法經驗，是更適宜的治理路徑。“先授權后使用”將導致數據數量斷崖式下降，從授權到使用的時間差將使數據滯后、喪失時效性，缺乏“數據投喂”及投喂“過時數據”的模型將產生“模型偏見”。合理使用與法定許可均賦予未獲授權情況下作品使用權，但法定許可范圍嚴格受限于著作權法規定的六種情形，若適用法定許可，需將“數據訓練”增設為新的法定許可情形，而現行合理使用制度僅需進行相應改造即可適用。

“數據訓練”合理使用認定之規則重塑

著作權法司法解釋若對新技術背景下合理使用規則作出條文安排，則可探索以“四要素法+三步檢驗法”融合重塑AI“數據訓練”合理使用規則。“三步檢驗法”第一步“特定情形”為“為技術開發、技術創新在必要范圍內使用受版權保護的作品進行信息分析、信息處理的”，將“四要素法”融合至第二、三步分析，將“轉換性使用”作為第一要素“作品使用行為的性質和目的”分析重點，綜合考慮對“數據訓練”是否構成合理使用作出認定。

（一）作品使用行為的性質和目的。若“數據訓練”目標并非取代原作品，且增添新內容，具備不同性質、目的，通過新信息、表達改變原作品，替代原作品市場可能性較低，“轉換性”程度越高，越可能構成合理使用。不以輸出表達為目的的自動駕駛、智能家居、人臉識別等“決策型模型”，“數據訓練”目的是提取數據中客觀事實信息而非表達性要素，最具“轉換性”；“數據訓練”不會輸出實質性相似內容的“非實質相似輸出模型”具備適度“轉換性”；模型訓練目的系為生成與訓練作品實質相似輸出的“實質相似輸出模型”，除非原作品系諷刺或評論的目標，則很難具有“轉換性”；輸出內容是根據用戶提示增強響應的“增強檢索功能模型”，目的是提供檢索到的受版權保護的作品的縮略版或總結，不太可能具有“轉換性”。此外，非法來源數據不利于被認定為合理使用，使用行為越具“轉換性”，合理使用判斷中商業性因素的重要性就越小。

（二）被使用作品的性質。第二要素僅是法院必須評估使用作品目的是否正當（要素一）、使用程度是否與目的一致（要素三）、可能對原作品市場或價值造成何種影響（要素四）的背景因素。“數據訓練”通常包含多種類型作品，這些作品中包含功能性作品、表達性作品、已發表作品、未發表作品等，合理使用的具體結論會因作品類型不同而異。創造性很高的小說、繪畫等，相較學術論文、計算機代碼等更具功能性、事實性的作品，更具表達性，更不利于合理使用的認定。此外，使用未發表作品難以構成合理使用。

（三）被使用部分的數量和質量。考察“數據訓練”整體使用的作品數量及實質性、與使用目的是否合理匹配、向公眾提供的數量。使用作品數據集、涉及作品全部或實質、使用數量越多，訓練輸出的作品越有可能替代原作品，不利于合理使用認定。與“數據訓練”所要達成的目的匹配程度越高，越有可能被認定為合理使用。為“數據訓練”制作完整作品復制件，但不向公眾傳播作品原創表達的中間分析步驟，可能被認為合理。若對“數據訓練”后可能輸出來自訓練作品的能力加以限制，如采取降低侵權輸出可能的訓練技術、指示模型不生成侵權內容的系統提示、阻止可能生成侵權內容的用戶提示、阻止侵權內容顯示的輸出過濾器等，則第三因素的不利影響會減少。

（四）使用對作品潛在市場或價值的影響。“數據訓練”對作品潛在市場或價值的影響主要分析銷售利潤損失、市場稀釋、許可機會損失等。“實質性相似輸出模型”輸出內容因與原作構成實質性相似，對原作替代程度最深；“增強檢索功能模型”輸出內容可能包含受版權保護的原作品，替代可能性高；“非實質性相似輸出模型”導致原作品市場替代可能性較低；“決策型模型”不輸出生成式內容，不會導致原作市場替代。“數據訓練”對潛在市場的影響，應結合具體案情，重點考察是否在同一市場提供競爭性產品并直接稀釋原作品市場。隨著數據產業快速發展，實際或潛在的許可市場收入損失也可能是市場損害考量要素。未來，當許可市場能夠滿足“數據訓練”時，未經許可的使用可能在第四要素下不利于合理使用認定。

供稿：法培處、民三庭

作者：吳廣強

編輯：羅泰敏