中國社會科學(xué)院大學(xué)法學(xué)院劉曉春在《法學(xué)論壇》2024年第3期上發(fā)表題為《生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練中的“非作品性使用”及其合法性證成》的文章中指出：

生成式人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的代表，為內(nèi)容生產(chǎn)提供了強大的技術(shù)工具的同時，也在深刻改變著內(nèi)容生產(chǎn)的相關(guān)利益關(guān)系，推動內(nèi)容生產(chǎn)模式的縱深變革。生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練中對作品的使用，一方面，呈現(xiàn)完全不同于著作權(quán)法視野下原有作品使用行為的特征、功能和效果，另一方面，對于數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的著作權(quán)法定性，也深入牽動著各方主體的利益分配變動格局。

生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練中對于作品的使用，屬于通過計算機進行信息處理的范疇，與典型的人類使用存在明顯的差異。相較于一般的計算機信息處理如廣義的文本挖掘等行為，生成式人工智能所使用的大語言模型具有更加明顯的“非特定性”特征，亦即對于作品的使用并非基于對其獨立、特定表達的使用，作品并非作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可區(qū)別的獨立對象而使用。通過比較著作權(quán)法下典型的作品使用行為，可以識別出“非特定性”作為生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程構(gòu)成“非作品性使用”的基礎(chǔ)要件。

通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練產(chǎn)生的生成式人工智能工具，其生成物對于作品的市場替代效應(yīng)和激勵削弱，不需要通過將著作權(quán)延伸到訓(xùn)練數(shù)據(jù)行為來彌補。整體上，生成式人工智能對于人類創(chuàng)作者的影響，并非體現(xiàn)在總體激勵的削弱，而是在于激勵結(jié)構(gòu)上的調(diào)整。面向人工智能時代，著作權(quán)法提供的激勵結(jié)構(gòu)，目標應(yīng)為促進人們積極面對、適應(yīng)、擁抱人工智能工具革新及其帶來的新型生產(chǎn)方式，快速融入新質(zhì)生產(chǎn)力的創(chuàng)新和發(fā)展。

就排除對于特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為的保護而言，“直接排除”方案和“先進后出”方案很可能不存在實質(zhì)上的差別。但是，就規(guī)則的應(yīng)用擴展性而言，第一種“直接排除”方案的體系擴展可能性更高，可以適用于其他“非作品性使用”的情形，而第二種“先進后出”方案則更多局限于數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為問題的精準解決。從權(quán)利范圍看，“直接排除”保護的方案總體上優(yōu)于“先進后出”的合理使用方案。