大模型数据训练中著作权法“复制”规范的适用性反思

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归属学者:

张惠彬

作者:

张惠彬 ; 何嘉怡

摘要:

大模型数据训练是否属于著作权法意义上的复制,是当前理论界和实务界争论最激烈的问题之一。这场争论的根源在于,大模型训练行为在本质上与传统的复制行为存在巨大差异,这使得现有的法律框架难以直接适用。但这并不意味着著作权法系统性“失灵”,只是因其滞后性而导致复制规范出现了失衡后果:控制权配置失衡、利益分配机制的失效及权利诉求困境。面对技术特性带来的新型作品利用方式,可在民法典的公平原则基础上,构建作品数据财产许可与管理机制、创新获酬机制,更新举证责任倒置规则。在尊重技术创新的同时,重新平衡权利人与人工智能公司之间的利益关系,确保数字时代的公平与正义。

语种:

中文

出版日期:

2025-09-20

学科:

民商法学

收录:

北大核心期刊; CSSCI; AMI核心

提交日期

2025-11-17

引用参考

张惠彬; 何嘉怡. 大模型数据训练中著作权法“复制”规范的适用性反思[J]. 科技与法律(中英文),2025(05):26-36.

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  • dc.title
  • 大模型数据训练中著作权法“复制”规范的适用性反思
  • dc.contributor.author
  • 张惠彬; 何嘉怡
  • dc.contributor.affiliation
  • 西南政法大学民商法学院;
  • dc.publisher
  • 科技与法律(中英文)
  • dc.identifier.year
  • 2025
  • dc.identifier.issue
  • 05
  • dc.identifier.page
  • 26-36
  • dc.date.issued
  • 2025-09-20
  • dc.language.iso
  • 中文
  • dc.subject
  • 大模型数据训练;;复制权;;著作权法失灵;;公平原则
  • dc.description.abstract
  • 大模型数据训练是否属于著作权法意义上的复制,是当前理论界和实务界争论最激烈的问题之一。这场争论的根源在于,大模型训练行为在本质上与传统的复制行为存在巨大差异,这使得现有的法律框架难以直接适用。但这并不意味着著作权法系统性“失灵”,只是因其滞后性而导致复制规范出现了失衡后果:控制权配置失衡、利益分配机制的失效及权利诉求困境。面对技术特性带来的新型作品利用方式,可在民法典的公平原则基础上,构建作品数据财产许可与管理机制、创新获酬机制,更新举证责任倒置规则。在尊重技术创新的同时,重新平衡权利人与人工智能公司之间的利益关系,确保数字时代的公平与正义。
  • dc.description.sponsorship
  • 国家社会科学基金后期资助项目“从训练到生成:生成式人工智能的著作权问题研究”(24FFXB055);; 西南政法大学知识产权保护协同创新中心科研创新项目“大模型数据训练的“复制”难题及其求解”(25IP013)
  • dc.identifier.issn
  • 2096-9783
  • dc.identifier.if
  • 1.545
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