产业和公共利益维度下的生成式人工智能版权问题研究  

作　　者：孔祥俊[1] 魏奕荧 

机构地区：[1]上海交通大学凯原法学院

出　　处：《中国编辑》2024年第9期34-43,共10页

摘　　要：在人的创作因素更少的生成式人工智能背景下,生成物可版权性问题更需要基于产业利益和公共利益考量。在生成端,生成物具有不可避免的财产化倾向。可版权性问题并非纯粹的理论问题,需基于公共利益进行反思,并以实践的真实需求为最终取舍标准。不同赋权方案下,投资原则的适用应回归激励创作的版权目标,创作原则的质疑可以通过产业激励解决。在输入端,人工智能机器训练构成合理使用主要以产业利益为推手,但仍存在充分的公共利益正外部性。技术发展下产业利益和公共利益更多表现出一致性,公共利益的实现依托于前沿技术的突破,以产业发展为媒介而间接得到满足。在来源端,模型训练核心在于高质量数据,更涉及产业利益上的争夺,成为竞争法上的数据权益问题,需要构建版权与数据权益衔接的利益体系。整体上应明确版权的功能和局限,非依赖于单一的版权框架解决全部问题。

关 键 词：生成式人工智能 版权 产业利益 公共利益 生成端 输入端 来源端 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] D923.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]