主要观点总结
本文主要讨论机器学习是否属于著作权法中的复制，未经允许复制他人作品是否一定侵权，以及数据训练的合理使用空间等问题，同时介绍了德国和美国关于机器学习侵犯版权的相关案例，并探讨了合理使用的判断标准和适用范围。
关键观点总结
关键观点1: 机器学习是否属于著作权法中的复制
机器学习本质上是对参数的不断调整，使得输入能够经过模型加工得到预期的输出。这种加工过程并不构成原样复制，因此是否属于著作权法中的复制仍有争议。
关键观点2: 未经允许复制他人作品是否一定侵权
未经允许复制他人作品不一定就是侵权，需要结合著作权规范和民法原理进行体系化的分析和归纳。包括法定许可、合理使用以及损害赔偿责任等要素。
关键观点3: 数据训练的合理使用空间
利用已有版权作品进行机器学习和内容生成，其合理使用空间的大小取决于具体情境。非营利性研究机构和商业机构在数据训练方面的合理使用空间有所不同。
文章预览
目次 · 引言 一、机器学习属于著作权法意义上的“复制”吗？ 二、未经允许复制他人作品就一定侵权吗？ 三、数据训练的合理使用空间有多大？ 四、结语： 对中国的启示 引 言 真是千呼万唤始出来！近日，围绕生成式人工智能抓取海量数据用于大模型训练是否侵犯作品版权的纠纷，德国和美国的地方法院先后公布了两起案件的一审判决，且均驳回了原告的诉请，即便两案相关事实和说理并不完全相同。这一结果恐怕并不被全世界众多版权人所喜闻乐见。值得一提的是，围绕生成式人工智能技术和产业所引发的版权问题， 有一个非常鲜明的特点，即早在发生真实的案件纠纷之前，就已经被著作权法理论界和实务界所构想、拟制及翻来覆去地反复讨论 ，各种观点精彩纷呈，而当现实的裁判结果（无论中国还是境外）出来时，又似乎都超出
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