机器学习中作品利用的著作权补偿金制度研究  

作　　者：袁真富 夏子轩 

机构地区：[1]上海大学法学院知识产权学院,上海200444

出　　处：《科技与出版》2024年第7期28-36,共9页Science-Technology & Publication

基　　金：国家社会科学基金重大项目“新形势下我国参与知识产权全球治理的战略研究”(21&ZD165)的阶段性研究成果。

摘　　要：在ChatGPT等生成式人工智能的助推下,机器学习开启了超大规模预训练的浪潮。在机器学习的数据训练等场景中,作品素材的巨量使用导致权利许可机制失灵、单个作品的微量使用导致侵权判定机制失灵、作品资源的隐蔽使用导致侵权举证机制失灵、AI内容的海量输出导致创作激励机制失灵。作为一种利益平衡机制,著作权补偿金制度基于作品整体利用的共同价值回应,将适当恢复受到AIGC挤压的人类作者利益,并通过呼应权利弱化和利益分享理论,继续给予人类作者的有限垄断激励。相较于集体管理、法定许可等解决方案,补偿金制度回避了侵权判断难题、省略了许可谈判程序、解决了使用费分配难题、避免了使用费堆叠问题,且不影响专有权独立行使。在补偿金制度本土化过程中,可以从厘清支付补偿金的义务主体、明确补偿金的法定征收主体、采取比例费率的征收标准、确立面向公共利益的使用机制等方面构建适应AIGC时代的补偿金制度。

关 键 词：生成式人工智能 机器学习 著作权 补偿金制度 

分 类 号：D923.41[政治法律—民商法学]