生成式人工智能训练数据使用的著作权困境及其破解

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[摘要]生成式人工智能训练数据作为技术创新的基础性资源，其合规使用对推动算法优化与产业迭代具有战略意义。然而，传统著作权框架下的授权使用、合理使用、法定许可等规则已捉襟见肘，生成式人工智能的海量数据需求与现行著作权制度形成冲突，并演变为制约人工智能产业创新的法律桎梏。文章通过规范分析与比较，详细阐述了生成式人工智能训练数据使用的著作权困境及原因;基于对美欧日制度实践的批判性考察，提出建构我国生成式人工智能训练数据著作权例外制度的三重路径：一是重构合理使用规则，将“信息分析型使用”纳入豁免范围并确立“无市场冲突”判断标准；二是创新准法定许可制度，通过“公告 + 异议排除”机制建立弹性授权路径；三是探索著作权集体管理组织路径，构建“默认许可 + 精准分润”的规模化授权体系。（剩余14665字）