主要观点总结
生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题引发了诸多争议，学者们主张采用合理使用制度或法定许可制度予以规制。不同场景下的GAI机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定。为了平衡版权保护和技术创新，应构建多层次、体系化的规制方案，包括增设非营利性GAI机器学习的合理使用情形，设置营利性GAI机器学习的法定许可情形，为GAI服务提供者设定适当的注意义务，以及探索商业实践中的自治手段。
关键观点总结
关键观点1: 生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题
生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题引发了争议，学者们提出了不同的解决方案，包括采用合理使用制度或法定许可制度。
关键观点2: 合理使用和法定许可制度的争议
对于GAI机器学习的版权合法性，学者们存在争议，一部分支持合理使用制度，另一部分主张适用法定许可制度。
关键观点3: 个案判定原则
由于不同场景下的GAI机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定，不能为市场主体提供明确的免责信号。
关键观点4: 多层次、体系化的规制方案
为了平衡版权保护和技术创新，应构建多层次、体系化的规制方案，包括增设非营利性GAI机器学习的合理使用情形，设置营利性GAI机器学习的法定许可情形，为GAI服务提供者设定适当的注意义务，以及探索商业实践中的自治手段。
文章预览
原文刊载于《版权理论与实务》2024年第9期（第44-53页）、2024年第10期（第41-58页） 文/ 胡开忠 中南财经政法大学知识产权研究中心教授 江璐迪 中南财经政法大学知识产权学院博士研究生 内容提要 生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题是人工智能时代亟待解决的重要议题，引发了诸多争议。多数学者主张采用合理使用制度予以规制，少数学者则认为应当适用法定许可制度。经“四要素测试法”分析可得，不同场景下的GAI机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定，不能为市场主体提供明确的免责信号。为了维系版权保护和技术创新的平衡，应构建多层次、体系化的规制方案：一是增设非营利性 GAI机器学习的合理使用情形，并引入开放、灵活的兜底条款；二是设置营利性GAI机器学习的法定许可情形，
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