类型化视角下机器学习的合理使用制度研究

摘要：

机器学习的版权合法性是人工智能时代亟待解决的重要议题.在规范价值层面,机器学习对社会福利的增进效益是多维度的,且具有市场失灵情形下免于承担著作权侵权责任的经济理性.在事实认定层面,技术类合理使用案件为机器学习的合理使用定性提供了重要启示:应关注不同类型的机器学习在输出结果上的差异,从系列结果的整体效果认定合理使用.在对机器学习进行分类讨论时,应采用"现实可能性"标准和"理性可感知"标准,为技术创新保留"可喘息的空间".具体来说,一般推定"非表达型"和"通用表达型"机器学习构成合理使用,但在后者的情形下应为著作权人设定"退出-选择"机制和利益分享机制;特定作者表达型机器学习所输出的结果使用了特定作者的个性化表达,不构成合理使用;非营利性机器学习因内在的公益价值构成合理使用.

关键词：人工智能、机器学习、合理使用、技术创新、分类讨论

分类号：D923.41;G250.76;TP393.4

资助基金：国家社会科学基金23&ZD161

在线出版日期：2024-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：3-19