□ 李建忠（湖北民族大學(xué)法學(xué)院講師）

隨著生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用引發(fā)的復(fù)制權(quán)侵權(quán)認(rèn)定困境日益凸顯。當(dāng)前，實(shí)踐中仍采用傳統(tǒng)著作權(quán)法的“接觸+實(shí)質(zhì)性相似”標(biāo)準(zhǔn)，忽視了AI技術(shù)通過向量化處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)碎片化存儲(chǔ)的本質(zhì)特征。筆者旨在分析現(xiàn)行法律制度與生成式AI技術(shù)特征的結(jié)構(gòu)性矛盾，從立法創(chuàng)新、監(jiān)管協(xié)同與責(zé)任分層三個(gè)維度，構(gòu)建適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的法治調(diào)適路徑，為平衡著作權(quán)保護(hù)與AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供理論支撐。

生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練中復(fù)制權(quán)侵權(quán)認(rèn)定困境分析

一、技術(shù)特征與法律定性的爭(zhēng)議

生成式AI在數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)引發(fā)的復(fù)制權(quán)侵權(quán)認(rèn)定困境，本質(zhì)上是其技術(shù)特點(diǎn)與現(xiàn)有法律體系之間出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)位。從技術(shù)角度看，AI訓(xùn)練通過算法把文本向量進(jìn)行數(shù)學(xué)上的表征處理，最終形成碎片化、不連續(xù)的分布式存儲(chǔ)方式。這種方式與著作權(quán)法上完整表達(dá)形式固定的復(fù)制概念存在差異，著作權(quán)法對(duì)復(fù)制權(quán)的定義是以機(jī)械化復(fù)制的時(shí)代為基礎(chǔ)，難以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)現(xiàn)狀，導(dǎo)致實(shí)踐中“功能等同論”和“技術(shù)例外論”存在分歧。處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目的是對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，是技術(shù)實(shí)現(xiàn)的必要環(huán)節(jié)，與以傳播為目的的內(nèi)容復(fù)制存在根本區(qū)別。但是，法律的滯后性讓司法認(rèn)定直接套用“接觸+實(shí)質(zhì)性相似”標(biāo)準(zhǔn)，未考慮AI系統(tǒng)是通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)抽象的特征，而不是復(fù)制具體表達(dá)內(nèi)容這個(gè)運(yùn)行邏輯。

二、現(xiàn)行法律制度適應(yīng)困境

生成式AI在數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)引發(fā)的復(fù)制權(quán)侵權(quán)認(rèn)定困境，暴露出現(xiàn)行法律制度和技術(shù)發(fā)展之間存在深層的脫節(jié)，我國(guó)著作權(quán)法對(duì)復(fù)制權(quán)的界定以傳統(tǒng)復(fù)制行為作為基準(zhǔn)，無法覆蓋AI訓(xùn)練中數(shù)據(jù)碎片化存儲(chǔ)、向量化處理等新型技術(shù)特點(diǎn)。實(shí)踐中機(jī)械適用“接觸+實(shí)質(zhì)性相似”標(biāo)準(zhǔn)，未考慮AI系統(tǒng)是通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)抽象特征而不是復(fù)制具體表達(dá)內(nèi)容的運(yùn)行邏輯，導(dǎo)致裁判尺度不一、證據(jù)規(guī)則體系也面臨挑戰(zhàn)。AI訓(xùn)練的“黑箱”特點(diǎn)讓權(quán)利人很難獲得完整的證據(jù)鏈，而且舉證責(zé)任分配機(jī)制未適配技術(shù)特性，導(dǎo)致維權(quán)成本較高。

法治調(diào)適的系統(tǒng)性建構(gòu)路徑

一、立法層面的創(chuàng)新突破

立法層面的創(chuàng)新突破是破解生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練復(fù)制權(quán)侵權(quán)認(rèn)定困境的關(guān)鍵。需構(gòu)建“技術(shù)性復(fù)制”與“傳播性復(fù)制”的二元立法框架：前者明確訓(xùn)練數(shù)據(jù)必要處理行為的合法性邊界，后者規(guī)范內(nèi)容傳播環(huán)節(jié)的侵權(quán)責(zé)任。應(yīng)借鑒《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的監(jiān)管思路，在著作權(quán)法中增設(shè)“算法透明度”條款，要求AI企業(yè)披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源及處理方式。同時(shí)，建立著作權(quán)補(bǔ)償金制度，按訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模由AI企業(yè)繳納專項(xiàng)基金，通過集體管理組織分配收益；需明確“合理使用”的適用標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)非營(yíng)利性研究、文化遺產(chǎn)保護(hù)等場(chǎng)景給予特別豁免。這些創(chuàng)新突破需與司法實(shí)踐、行業(yè)自律形成合力，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與權(quán)利保護(hù)的動(dòng)態(tài)平衡。

二、監(jiān)管機(jī)制的協(xié)同配套

生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練的法治調(diào)適需構(gòu)建監(jiān)管協(xié)同機(jī)制。當(dāng)前《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》確立的備案制與算法備案制度，為監(jiān)管協(xié)同提供了制度基礎(chǔ)。需建立“技術(shù)—法律—行業(yè)”三維監(jiān)管框架：技術(shù)層面推行區(qū)塊鏈存證系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)全流程可追溯；法律層面完善“通知—?jiǎng)h除”規(guī)則，要求平臺(tái)建立侵權(quán)內(nèi)容過濾機(jī)制；行業(yè)層面推動(dòng)成立AI數(shù)據(jù)合規(guī)聯(lián)盟，制定數(shù)據(jù)使用白名單。針對(duì)監(jiān)管主體碎片化問題，可構(gòu)建多部門參與的聯(lián)合監(jiān)管模式，建立跨部門數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。在責(zé)任分配上，應(yīng)區(qū)分基礎(chǔ)模型提供商與垂直應(yīng)用開發(fā)商的責(zé)任邊界，對(duì)開源模型實(shí)施差異化監(jiān)管。通過監(jiān)管沙盒機(jī)制，在保障安全的前提下促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)應(yīng)對(duì)到主動(dòng)治理的轉(zhuǎn)變。

三、責(zé)任認(rèn)定的分層機(jī)制

現(xiàn)行侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定機(jī)制在應(yīng)對(duì)生成式AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)面臨主體模糊困境，亟須構(gòu)建分層責(zé)任體系。根據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，應(yīng)以“控制力+獲益程度”標(biāo)準(zhǔn)劃分責(zé)任。AI模型開發(fā)者作為核心控制方，承擔(dān)數(shù)據(jù)來源合法性審查義務(wù)，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)侵權(quán)負(fù)首要責(zé)任；數(shù)據(jù)提供者若明知侵權(quán)仍參與的，應(yīng)承擔(dān)連帶責(zé)任；平臺(tái)運(yùn)營(yíng)者需履行“通知—?jiǎng)h除”義務(wù)，可基于技術(shù)中立性獲得責(zé)任豁免。

在責(zé)任認(rèn)定程序上，應(yīng)建立“技術(shù)溯源+過錯(cuò)推定”機(jī)制。通過區(qū)塊鏈存證固定訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)用路徑，對(duì)無法自證清白的開發(fā)者推定過錯(cuò)。同時(shí)，引入“避風(fēng)港規(guī)則”的升級(jí)版，要求開發(fā)者建立數(shù)據(jù)過濾系統(tǒng)，對(duì)明顯侵權(quán)內(nèi)容自動(dòng)攔截。這種分層機(jī)制既符合民法典侵權(quán)責(zé)任編的立法精神，又能適應(yīng)AI產(chǎn)業(yè)快速迭代的特性，為司法實(shí)踐提供可操作的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景下，通過構(gòu)建科學(xué)合理的法治調(diào)適體系，能夠在保護(hù)著作權(quán)人合法權(quán)益與促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展之間找到平衡點(diǎn)，為生成式人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展保駕護(hù)航。