AI数据训练行为在著作权法上的定性

一、AI研发者利益v著作权人利益？

当前，AI数据训练在著作权法上的定性及其是否构成著作权侵权的问题，引发了激烈的讨论。AI训练需要依赖大量的作品和非作品内容，这一点已成为共识。对此，版权人持有坚定的立场：训练材料很重要，若缺乏高质量的作品和非作品内容，AI训练的质量将受到很大影响。未经许可使用版权人的作品进行AI训练且未支付相应费用，当然构成侵权。

由此就面临一个艰难抉择——利益天平是倾向于AI产业，还是倾向于著作权人，抑或是试图在两者之间寻找某种平衡？ 著作权的重要性是显而易见的，它不仅关系到文化的多样性，也关系到人的精神生活。然而，AI产业同样重要，它发展的深度和应用的广度未来将决定一个国家在国际上的竞争地位。如何在需要付出相当私人成本的创作保护和推动技术发展之间进行法政策选择，是摆在立法者和司法者面前的一项时代任务。

二、不同的法政策选择

从比较法的视野看，日本、欧盟和美国在AI数据训练和著作权法之间大致已作出了各自的选择。

日本著作权法第30条之四规定，非作品性使用，即不以享受作品思想或情感为目的的使用，不管出于商业还是非商业目的，原则上是允许的。除非根据作品的种类、用途以及使用方式，著作权人利益将遭受不当损害。显然，日本的利益天平原则上是倾向于AI研发者的。日本的法政策选择体现出其对于本国AI产业相对美国落后的强烈危机感。然而，日本立法者这种基本上是一边倒的法政策选择，受到了来自著作权人和部分学者的强烈批评。在此背景下，日本今年初对其著作权法提出了修正案，利益的天平往著作人这边拉了拉。草案明确禁止，使用特定个人作品、使用易于用于信息解析使用或者已经采取了防止用于进行AI数据训练的数据库作品、使用盗版作品进行AI数据训练，试图平衡AI研发者和著作权人之间的关系。

欧盟的法政策选择更为明确，其基本立场是，进行AI数据训练的行为必须经过权利人同意，除非是为了非商业性目的的科学实验。这是欧盟一向秉持的天赋人权哲学在著作权法领域的反应。事实上，自近代以来，尤其是自上世纪80年代和90年代以来，欧洲大陆国家的做法，欧盟成立以来发布的许多指令，基本上都贯彻了此种天赋人权哲学观念，倾向于保护著作权人的权利。虽然最近德国出现了一个特殊案件，被告的行为被认定为符合文本数据挖掘例外条款，因此没有被认定为侵害著作权行为，但该案可能并不代表德国的根本性立场。简而言之，尽管欧盟的数据库产业和AI产业相比美国较为落后，但欧盟选择倾向于保护著作权权利人，这并不令人意外，因为这与其产业状况和政策传统相一致。

美国的情况相对复杂。根据我的个人观察，从目前已知的判决结果来看，美国基本倾向于支持AI产业的发展。美国政府非常明确，必须确保其在全球AI研发水平中的世界绝对领先地位。特朗普上台后，这一政策趋势可能会变得更加明显。对于美国的政策选择，美国法院在做出判决时可能也不得不考虑。与欧盟和日本不同的是，美国版权法规定了非常灵活的合理使用四要素，因此不管其法院做出何种选择，结果都不令人意外。针对AI数据训练是否侵犯版权，美国法院未来的做法，大概率是进行个案认定。但即便如此，在未来相当长一段时间内，美国法院判决倾向于支持AI产业发展的做法，仍然是大概率。

三、产业政策视角下AI研发中的法政策选择

关键问题在于中国的选择：我们是要借鉴欧盟、日本还是美国的经验，或者是走出一条独特的道路？ 这是一个值得深思的问题。

对此，已有大量文献提出了各种应对方案。比如，有学者提出“限缩复制权”的方案，有学者提出借用美国“合理学习”的思路，还有学者提出借鉴日本“非作品性使用”的立法模式，也有学者提出针对AI训练进行场景式讨论的方案，否定全有或者全无的观点。我个人明确不支持借鉴欧盟和日本立法经验或者美国式做法的观点，也不赞成限缩复制权内涵以达到为AI数据训练行为进行合理使用的目的。欧盟的做法过度保护了著作权人利益，忽视了AI产业发展的需要。日本的做法存在核心概念界定不清晰、立法存在逻辑矛盾等问题。我国著作权法不存在美国式的合理使用四要素。将传播性要件塞入复制权，限缩复制权内涵，将导致著作权法规定的权利体系混乱，立法实践上也完全行不通。

中国到底该进行何种法政策选择？中国的法政策选择应该解决中国的问题。根据我个人对我国AI研发水平和应用状态的皮毛观察，以及未来国家之间竞争主要取决于AI研发和利用水平的竞争趋势，现阶段和未来相当长一段时间之内，我个人偏向于立法者、司法者和执法者做出有利于AI研发和利用的法政策选择。具体做法是，不管著作权许可市场是否失灵，对AI数据训练行为均不宜严监管，暂应当通过著作权法实施条例为AI数据训练行为规定合理使用例外条款，待该制度严重影响到高质量数据的产出和供应，以至于发展到了AI可能无数据可训练的地步时，再进行法政策调整，针对AI数据训练规定法定许可和集体管理制度，从而兼顾AI研发者和著作权人利益。特别要强调的是，反不正当竞争法立法者也应当与著作权法立法者保持同样的法政策选择思路。修改中的反不正当竞争法也应当增设相关条款规定，为了进行AI数据训练，在不突破他人管理措施抓取他人数据的行为，不构成不正当竞争行为，从而防止著作权人在著作权法之外，再利用反不正当竞争法打击数据训练行为。总之，我们应当站在国家利益这一更高的立场去看待这个问题，而不是仅仅盯住自己的一亩三分地。

另外，我注意到，当前我国的监管机构在某些方面表现得过于急躁。大量的法律法规、政策性文件都强调，在进行数据训练时必须确保合规性，其中包括知识产权合规和个人数据合规。然而，我认为这种做法可能并不合我国的时宜。AI所引发的第四次工业革命将引领我们走向何方，未来的世界将呈现何种面貌，这些问题我们尚无明确答案。但可以预见的是，几年后我们将认识和感受到这一变革所带来的令人难以想象的革命性变化。