人工智能機器學習內容的著作權合法性基礎

【摘 要】為激活人工智能機器學習來源的合法基礎，文本與數(shù)據(jù)挖掘行為能否適用于著作權合理使用制度，成為利用這一技術的法律難題。針對學界提出的“單獨設置合理使用條款”“概括性解釋合理使用一般條款”等觀點，相關規(guī)范具備合理性的同時也面臨條款話語體系不周延、概括性適用具有不確定性以及沖擊現(xiàn)有規(guī)范框架導致釋法不穩(wěn)定等難題。對于文本與數(shù)據(jù)挖掘技術的利用，應關注未來科技發(fā)展與該技術納入著作權法中角色定位的協(xié)調統(tǒng)一趨勢，在現(xiàn)行著作權法框架下，法律規(guī)范在應對技術創(chuàng)新時，應保持穩(wěn)定并注重平衡，把握法律條文變動的邏輯趨勢以及權利義務的控制思維，為科技發(fā)展提供靈活的法律空間，以實現(xiàn)技術發(fā)展與法律規(guī)制的動態(tài)平衡。

【關 鍵 詞】人工智能；機器學習；文本與數(shù)據(jù)挖掘；合理使用

【作者單位】辜凌云，北京大學法學院。

【基金項目】教育部人文社會科學研究規(guī)劃青年基金項目“智能創(chuàng)作時代數(shù)據(jù)挖掘的版權豁免理論調試與制度構建”（23YJCZH109）的階段性成果。

【中圖分類號】D923.41 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.15.009

文本與數(shù)據(jù)挖掘技術（Text and Data Mining，以下簡稱“TDM技術”）已被廣泛應用于生成式人工智能內容輸入提取的各個環(huán)節(jié)，其意在通過對大量數(shù)據(jù)的收集與分析以發(fā)現(xiàn)新知識。不同于其他代碼層技術，TDM技術的應用在極大促進數(shù)據(jù)挖掘與生成式人工智能發(fā)展的同時，還大幅度地影響與限制著作權人的權利預期和權利實施范圍。生成式人工智能技術與一般人工智能技術的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的應用，獨立且單一的數(shù)據(jù)文本難以產生價值，數(shù)據(jù)的價值在于對其內容與深層次內涵的挖掘分析［1］，并在此基礎上持續(xù)供給有效的高質量數(shù)據(jù)。TDM技術作為生成式人工智能數(shù)據(jù)獲取的底層技術，通過數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)收集，為生成式人工智能的創(chuàng)造性內容輸出提供基礎的數(shù)據(jù)支撐。

在純人工無法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的背景下，TDM技術基于所獲取的數(shù)據(jù)實現(xiàn)內容的自動化篩選分析，并依據(jù)用戶需求實現(xiàn)內容的有效輸出。然而，該技術實施所獲取的高質量數(shù)據(jù)大部分都來自處于著作權保護期的作品，因此，對數(shù)據(jù)的處理必然涉及著作權人對作品控制專有權利的范圍，不可避免地存在侵權風險。客觀而言，生成式人工智能技術的發(fā)展需求與著作權人的權利實施之間存在矛盾，且該矛盾還伴隨作品利用的增多呈現(xiàn)加劇趨勢。如何化解這類矛盾成為當下法律制度面臨的現(xiàn)實問題，就著作權法律體系而言，權利限制制度常年被當作破除技術與法律協(xié)同發(fā)展壁壘的有力武器，可無論是美國的合理使用判斷“四要件”，還是傳統(tǒng)的“三步檢驗法”思路，對TDM技術納入著作權限制制度的考量范圍都存在適用與銜接難題。如何設計一套既能促進TDM技術和諧發(fā)展又能真正實現(xiàn)科技與法律自洽的權利限制模式，是當前人工智能機器學習時代著作權法必須面對的問題。

一、解構：TDM技術與著作權法規(guī)范回應

1．TDM技術行為引發(fā)的著作權侵權風險

TDM技術應用在最初階段是對樣本數(shù)據(jù)的選擇，在對樣本數(shù)據(jù)篩選與接觸時，難免會受到權利方設置的技術保護措施限制，因而此階段存在的侵權風險主要表現(xiàn)為對技術措施的規(guī)避或破壞性訪問。不同于其他國家的規(guī)定，我國著作權法禁止此類“直接規(guī)避行為”，技術措施的存在使得TDM技術在最初的樣本數(shù)據(jù)接觸環(huán)節(jié)便可能存在此類風險。同時，在機器學習樣本數(shù)據(jù)預處理階段，TDM技術的實施過程同樣可能存在侵犯技術保護措施的風險。樣本數(shù)據(jù)的預處理階段是后續(xù)文本與數(shù)據(jù)挖掘分析的客觀基礎，具體包括數(shù)字化和文本提取、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)清理以及元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)注釋等四個環(huán)節(jié)［2］。值得注意的是，在樣本數(shù)據(jù)的數(shù)字化和文本提取環(huán)節(jié)，容易因規(guī)避著作權保護措施而侵犯著作權人復制權等權利。造成該風險的因素包括兩個方面：一方面，由于樣本數(shù)據(jù)在大規(guī)模采集時難以繞開版權保護措施屏障，實施相關的爬蟲技術容易造成對著作權保護措施的規(guī)避或破壞；另一方面，由于樣本數(shù)據(jù)在提取采集時需完成對所提取圖像、文檔等整部作品內容的數(shù)字化掃描，并將所采集的樣本數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定且持久地留存于服務器中，以便后續(xù)的分析處理，在未經著作權人許可的情況下，此種行為難以脫離著作權人復制權控制的范疇。

為保證后續(xù)文本與數(shù)據(jù)挖掘分析具備現(xiàn)實可行的基礎，還需要在預處理階段對采集的樣本數(shù)據(jù)進行清理，使最終的數(shù)據(jù)集具有機器可讀性和可搜索性。在具體實操中，樣本數(shù)據(jù)的清理涉及對數(shù)據(jù)內容的修改，針對作品內容的變更或局部文字、用語的變動無疑屬于著作權人的權利控制范疇。預處理階段還涉及對目標樣本數(shù)據(jù)的“轉碼”行為與“注釋”行為。一方面，轉碼行為在原有作品內容的基礎上，將其目標樣本數(shù)據(jù)轉化為機器可讀的形式，所轉化的內容并未脫離原有作品的實質表達范圍，此階段所涉及的轉碼行為顯然構成對原有作品的演繹［3］。另一方面，“注釋”行為對樣本數(shù)據(jù)增添附加信息的行為難免因行為主體自身主觀的數(shù)據(jù)訓練意愿，而出現(xiàn)與原來樣本數(shù)據(jù)內容有偏差的風險。一旦“注釋”行為所形成的附加信息歪曲或篡改原有樣本數(shù)據(jù)內容，很有可能侵犯著作權人保護作品完整的權利。在后續(xù)對樣本數(shù)據(jù)內容分析與輸出的環(huán)節(jié)中，如果需要傳播所分析的內容，在傳播內容涉及原本作品內容的情況下，經由線上傳播渠道輸出內容容易產生侵犯信息網(wǎng)絡傳播權的風險。

2．著作權法權利限制規(guī)則對TDM技術行為的適用邏輯

著作權法通過創(chuàng)設權利限制規(guī)則在確保維護著作權人合法正當權益的同時，還給予社會文化、科學事業(yè)、公共利益一定的發(fā)展空間，使得著作權法能夠有效平衡著作權人利益與公共利益，進而促進社會文化和科學事業(yè)的發(fā)展與繁榮。就TDM技術的發(fā)展與應用而言，由于其是人工智能技術發(fā)展的底層輔助技術，有必要考慮納入著作權限制規(guī)則的范圍內，以實現(xiàn)不同利益之間的相互平衡，推進社會文化、科學事業(yè)的發(fā)展。

從行為規(guī)制的視角展開，TDM技術應用過程中所產生相應行為必然納入著作權人權利控制范圍內，在未獲得合法許可的前提下，實施TDM技術的行為易構成對著作權人精神權利與經濟權利的侵犯［4］。然而，基于著作權法立法宗旨的實際考慮，著作權法不僅應保護著作權人合法、正當?shù)臋嗬?，還應有效推進社會文化、科學事業(yè)、公共利益等多元價值發(fā)展。TDM技術應用并非純粹的挖掘工作，而是對數(shù)據(jù)本身價值的深層次發(fā)現(xiàn)，其展現(xiàn)的是人工智能技術應用與發(fā)展的有效實現(xiàn)，是機器學習、大數(shù)據(jù)分析等技術運用的底層基礎。不可否認的是，數(shù)據(jù)產生的價值是決定人工智能現(xiàn)在和未來的關鍵因素［5］，因此，在現(xiàn)今經濟社會與科學事業(yè)激烈競爭的背景下，有必要關注TDM技術的應用與發(fā)展，并在現(xiàn)有著作權法規(guī)制范圍內給予一定的例外空間，通過著作權法權利限制規(guī)則有條件地給予豁免，實現(xiàn)TDM技術應用發(fā)展乃至生成式人工智能技術的發(fā)展與繁榮。

從創(chuàng)新激勵的視角展開，TDM技術憑借數(shù)據(jù)挖掘及價值分析的巨大潛力，已經成為人工智能技術發(fā)展中不可或缺的一環(huán)，有必要給予一定的著作權侵權豁免空間以更好地鼓勵創(chuàng)新投入，刺激市場和產業(yè)發(fā)展［6］，激勵科技火花的深度碰撞。就技術的實踐應用價值潛力而言，2016年蒙特大學的安德魯?shù)热诉\用TDM技術將馮內古特在1995年提出的“情感弧線”理論（Emotional Arcs）以數(shù)字化、圖表化的形式充分展示，并運用TDM技術基于1700多個故事的情感弧線構建了最常見的情感弧線模型，該研究啟發(fā)了人工智能模型研究人員和開發(fā)人員的思維，并證明TDM技術可用于訓練機器學習［7］。毫無疑問，TDM技術作為知識挖掘與發(fā)現(xiàn)的關鍵技術，不是簡單的數(shù)據(jù)采集技術，其還能為機器學習提供充分且有效的結構化數(shù)據(jù)，以此作為生成式人工智能技術發(fā)展的基礎，推動科技的發(fā)展應用。本質上，人工智能的創(chuàng)造力為數(shù)據(jù)可用性不斷提升所驅動［8］，如果人工智能技術不通過TDM技術的幫助不斷訓練數(shù)據(jù)與試驗算法模型，那么它的發(fā)展便如無根之木、無源之水，相關產業(yè)會因為技術合規(guī)問題而遭受重創(chuàng)。如果僅因為法律規(guī)范的僵化而造成技術實踐和產業(yè)發(fā)展“雙輸”的局面，那需要反向思考對法律規(guī)范進行修改的必要性。

二、反思：現(xiàn)行著作權法權利限制規(guī)則適用的困境

1．條款話語體系不周延加劇法律解釋的困難

針對TDM技術設置的合理使用條款的建議，大多以“科學研究目的”或“非商業(yè)性目的”作為豁免TDM技術侵權的適用條件。然而，并非簡單對條款規(guī)定以“科學研究為目的”便能豁免所有TDM技術的實施行為，法律制定同樣需要考慮其適用的可行性。一方面，TDM技術條款中的“科學研究目的”適用邊界較為模糊。歐盟《數(shù)字化單一市場版權指令》中并未明確“科學研究目的”的具體含義，僅在序言第12條規(guī)定“科學研究”一詞涵蓋自然科學以及人文科學領域。自然科學由于其作為“創(chuàng)新性科學”的本質屬性，能以定量為手段明確創(chuàng)新成果的產出與研究目的的設置，但是人文科學領域很大程度因其屬于“主體性科學”，更多關注人類主觀意識中獨特的價值觀［9］。這意味著，對于人文科學的研究容易因主觀意識的介入而使得“科學研究目的”變得模糊，相應TDM技術條款適用上便極有可能存在差異。另一方面，條款并未明確“非商業(yè)性”的適用節(jié)點。由于大部分TDM技術條款的設置均以“非商業(yè)性”作為適用的條件，相關大學研究機構進行的非營利性科學研究便有可能納入TDM技術條款合理使用的適用范圍，典型的如基礎理論研究，其不太可能產生具有市場價值的研究成果，符合TDM技術條款中“非商業(yè)性”的限制［10］。然而，如果開展的是應用型研究，那么此時極有可能因研究成果具備市場價值而不符合TDM技術條款的規(guī)定。如果將TDM技術條款中“非商業(yè)性目的”的適用節(jié)點設置為前置性條件，即進行研究的最初目的必須是“非商業(yè)性”，那么在后續(xù)研究的過程中研究成果意外獲得了市場價值抑或TDM技術行為人在后續(xù)有了主觀的營利目的，此時適用“非商業(yè)性目的”的節(jié)點便容易因這些因素而變得模糊，如果發(fā)生侵權糾紛，TDM技術行為人也很難舉證證明自身行為在最初并不具備“商業(yè)性”目的。

此外，“科學研究目的”或“非商業(yè)性目的”的判斷標準并不清晰?；诖?，如何判斷這兩種目的存在實踐困難。一方面，根據(jù)研究主體的性質判斷科學研究的性質并不妥當。對于企業(yè)中的研究機構所開展的科學研究或者第三方中立機構所開展的科學研究，很難僅因其主體的性質便認定該研究滿足“科學研究目的”。另一方面，如根據(jù)行為因素認定是否滿足“科學研究目的”或“非商業(yè)性目的”，同樣容易存在不恰當?shù)那樾?。具體而言，盡管研究主體利用TDM技術進行的科學研究并不存在任何營利空間且行為滿足規(guī)范的要求，但難以保證后續(xù)研究成果不產生市場盈利，以及研究主體不將研究成果應用于營利活動，此時僅根據(jù)行為因素來判定這兩種目的，難以應對后續(xù)的變化情況。

2．概括性適用的不確定性容易導致法官造法

從世界范圍來看，概括性適用的不確定性容易導致法官造法。美國法中的合理使用采取的是概括性適用模式，具體表現(xiàn)為美國版權法第107條中關于合理使用（Fair Use）的四要件認定方法。對TDM技術行為的法律適用思考中，直接使用域外關于合理使用的概念與認定要件難免存在脫離本土法源的問題，容易產生類似法官造法的風險［11］。這種風險主要是由概括性適用中不同要件認定的不確定性造成的。

概括性適用模式下認定行為是否構成合理使用存在不確定性，主要體現(xiàn)在以下四個方面。其一，對作品使用目的的認定以及是否構成“轉換性使用”。此種模式下要求考慮使用作品是否出于營利性目的或商業(yè)性目的。在Authors Guild， Inc. v. Google， Inc.案件中，法院認為谷歌通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術大規(guī)模推出數(shù)字化圖書的行為具有高度的轉換性，不僅提升了教育價值，還有助于作品的傳播并使得著作權人受益。然而，如果TDM技術最終得出的結果與原本作品的內容及其蘊含的價值相差無幾，甚至僅實現(xiàn)對作品內容的簡單復制，則仍有可能無法滿足合理使用判斷的要求。其二，對于TDM技術所處理作品的性質考量。此種考量以作品是否具備原創(chuàng)性作為判斷標準，如果作品的利用不區(qū)別于原作品則難以構成合理使用。由于TDM技術所處理的內容規(guī)模較大，實踐中無法對其處理內容一一識別，對于原創(chuàng)性較低的作品，TDM技術處理是否構成合理使用具有高度不確定性。其三，對于TDM技術所處理作品的數(shù)量和質量及其在整個作品中所占的比例?？陀^而言，這種因素的判斷較為主觀，TDM技術所處理的樣本數(shù)據(jù)量龐大，基于不同研究目的處理的樣本數(shù)據(jù)數(shù)量也存在差異；對所處理的作品質量而言，TDM技術利用作品內容更多是通過復制、轉碼成相應結構化數(shù)據(jù)以供給后續(xù)機器分析，對作品質量的利用程度不僅取決于技術層面的設置，還因研究目的與預期效果的不同存在不確定性。其四，使用作品對現(xiàn)實以及潛在市場價值的影響。該因素的考慮在上述谷歌的案件中已有論述，如假借TDM技術實現(xiàn)非科學研究目的，TDM技術對于作品內容僅為純粹的復制粘貼，并未產生相應高度轉換性價值，此時對原作品的市場無疑會產生替代效應，極有可能侵犯原有作品的市場份額以及著作權人的合法利益，不宜認定為構成合理使用。

3．機械地單獨設置條款沖擊現(xiàn)有規(guī)范的體系性邏輯

在設置新的TDM合理使用條款時，除了根據(jù)TDM技術特點作出相應安排，還應考慮新增條款與其他合理使用條款以及著作權法體系的協(xié)調。就著作權法關于合理使用制度的規(guī)定而言，新增的TDM技術條款極有可能與著作權法第二十四條第一款之規(guī)定“為個人學習、研究或者欣賞”以及第六款之規(guī)定“為學校課堂教學或者科學研究”這兩種情形產生規(guī)則解釋的沖突。具體而言，與“為個人學習、研究或者欣賞”情形不同的是，新增的TDM技術條款的適用主體通常為非個人主體，即法人或者非法人組織。事實上，就算個人主體承擔相應科學研究的TDM技術活動，其也無法脫離集體財產的支持，同時法律責任一般也由集體承擔［12］。然而，盡管第一款規(guī)定設置了主體要件與個人目的限制，但是大部分國家均承認公司中的科研人員為開展科學研究使用他人作品只具有間接的商業(yè)目的，仍然不排除構成合理使用的可能［13］。此時，新增的TDM技術條款難免會與第一款的情形重合，兩條款之間的適用界限存在模糊空間。

“為學校課堂教學或者科學研究”這一情形與TDM技術條款可能存在的差異主要體現(xiàn)為復制作品的數(shù)量。對于作品的數(shù)量認定，第六款的規(guī)定明確所復制作品的數(shù)量應為“少量”，這一點顯然與TDM技術特點大相徑庭。然而，正因第六款中對復制作品數(shù)量定量的要求，如果在新設的TDM技術條款中未明確規(guī)定使用作品的數(shù)量，此時在滿足“少量”及“少量以下”的范圍內應適用哪一條款便存在疑問?？陀^來看，盡管第六款存在“供教學或者科研人員使用，但不得出版發(fā)行”的用途限制，但由于該條款在目的上存在“科學研究”的空間，在未明確復制作品數(shù)量的情形下，新設置的TDM技術合理使用條款難免存在法律適用上的不確定性。

三、探索：著作權法權利限制規(guī)則體系變革應有的認知邏輯

1．穩(wěn)定與平衡：法律應對技術沖擊的理性態(tài)度

法律應對技術沖擊的處理并非單向度的，還應考慮制度建設自身的穩(wěn)定性與各方主體之間的利益平衡狀態(tài)。制度回應需為TDM技術發(fā)展提供法律空間以促進其創(chuàng)新發(fā)展，同時也應避免因給予較為靈活的條款表述而對權利人的專有權利造成過度限制，突破法律應對技術沖擊應有的靈活與公平的界限和范圍。因此，在靈活與公平成為著作權法應對TDM技術沖擊的規(guī)制思維時，理應在確保整體法律體系穩(wěn)定的前提下，平衡著作權人專有權利與權利限制之間的合理關系，摸準法律應對技術沖擊的本質內涵，為技術的發(fā)展留足適宜的法律空間。

就法律應對技術沖擊的應有態(tài)度而言，不僅應關注著作權法權利限制規(guī)則體系變革中制度自身的穩(wěn)定與平衡狀態(tài)，還應將目光逡巡于變革過程中權利人的權利狀態(tài)與所應實現(xiàn)法律效果的穩(wěn)定與平衡。在尋找適合TDM技術發(fā)展的合理規(guī)制模式時，應謹慎設置相應條款話語，自上而下地考量所設置條款內容對原有制度體系的沖擊影響，并綜合評價條款設置所可能帶來的正面反饋以及負面效果。同時，不同的規(guī)制模式容易造成實施效果的差異化，設置TDM技術的規(guī)制模式時應考慮所設想模式下權利人自身的權利狀態(tài)。對于TDM技術規(guī)制模式的選擇還應謹慎考察所涉及權利的狀態(tài)變化，避免不同主體之間利益失衡。在為TDM技術選擇合適的制度模式時，囿于著作權法權利限制規(guī)則體系框架，在賦予合理使用條款更大的靈活性表述的前提下，應警惕此種靈活性表述可能給著作權法體系帶來的沖擊。面對現(xiàn)有法律體系無法完全規(guī)范新型技術時，要避免因過分重視技術的發(fā)展而忽略著作權法本身深層次的價值內涵需求，在靈活性與公平性之間尋找穩(wěn)定與平衡。

2．創(chuàng)新與保護：法律應對技術革新的規(guī)制理路

以創(chuàng)新的方式保護創(chuàng)新已成為當下知識產權司法實踐應對技術沖擊的主要思路，這是出于促進社會文化、科學事業(yè)發(fā)展和維護社會公共利益的需要。本質上，著作權作為維護市場競爭優(yōu)勢的工具之一，應滿足公共政策發(fā)展的需求，釋放作品供給價值，但這不能成為侵害著作權人合法權益的借口，應謹慎把握創(chuàng)新保護和法律條文變動的邏輯趨勢。

在選擇適當?shù)闹卫砟Ｊ揭赃m用TDM技術時，不可避免地會涉及著作權法權利限制規(guī)則的法律條文調整變動。在此過程中，應當準確把握創(chuàng)新與保護的邏輯走向，并以此為調整或變動的指導原則，以實現(xiàn)制度的和諧與完善。具體而言，應明確創(chuàng)新和保護的邊界以及平衡點，對于法律條文變動中創(chuàng)新和保護二者之間的平衡應注重本權與他權、私益與公益之間的價值衡量。在為TDM技術設置相應著作權法權利限制規(guī)則或制度模式時，應在法定范圍內兼顧各方當事人之間的利益［14］。同時，應注重所設置的法律規(guī)則與法律解釋的明確性和可落地性?？陀^來看，對于所設置TDM技術合理使用條款的話語，應明確“科學研究目的”或“非商業(yè)性目的”的界限，盡可能通過確定的話語給予司法實踐客觀的判斷指引。同時，如參考相關域外合理使用“四要件”的分析思路，則更應注重相關規(guī)則的指引和解釋［15］，發(fā)揮法律解釋的補充說明功能，保證利益主體對自身利益狀態(tài)的合理預期。此外，還應注重與著作權法其他規(guī)則的協(xié)調。在對TDM技術設置相應規(guī)制模式時，如涉及增設新條款，應當考慮與其他規(guī)則之間的協(xié)調統(tǒng)一。在確保維護作者權利和作品正常使用的情況下，注重與合理使用制度中其他情形之間沖突的解決，并及時完善相應TDM技術保護措施的例外規(guī)則，以防不同規(guī)則之間發(fā)生沖突，確保TDM技術法律責任豁免的明確性。

3．開放與限度：權利與義務的序貫思路

基于權利與義務的思維控制著作權法權利限制制度變革的開放邊界，其本質是通過權利義務的形式確立知識財產的分配模式、原則與具體內容，并以此模式實現(xiàn)市場資源的合理配置，促進社會財富與消費者福利的最大化［16］。反映到TDM技術的規(guī)制模式上，權利思維不僅要確保著作權人合法行使專有權利，還應有限度地控制相關專有權利的實施范圍，以實現(xiàn)技術發(fā)展的重要公共目的。義務思維要求使用人嚴格遵守合理使用中“三步檢驗法”所設置的義務性要求，尊重作者與作品的合法權益，避免對作者的合法權益及作品的正常使用造成非法侵害。簡而言之，通過平衡著作權人與其他相關利益主體之間的權利義務關系以實現(xiàn)分配正義。

在通過以權利義務思維設置法律條文以規(guī)制科技應用引發(fā)的問題時，還應注重所賦予權利的開放與限度，以合法行使權利人權利以及充分履行使用人義務的思維，處理不同主體間的問題，進行利益的合理劃分，并確保市場資源得到有效配置。具體而言，一方面，應對著作權人專有權利予以針對性的調整限制。通過調整法律規(guī)則給予技術發(fā)展的靈活空間成為現(xiàn)階段社會經濟發(fā)展與科技進步的必要舉措，以著作權限制規(guī)則體系為切口限制權利人的專有權利，使得技術發(fā)展進步成為可能。另一方面，對于除權利人之外的其他利益主體或使用人而言，應嚴格履行合理使用條款中“三步檢驗法”的義務性規(guī)定，避免對作品內容以及作者的合法權益造成侵害。此外，確保作品的正常使用和維護作者的合法權益應當成為TDM技術條款時的基本原則，必須嚴格遵守相關的義務性條款，通過在法律確定性與發(fā)展的開放性之間找到平衡，從而實現(xiàn)對創(chuàng)新的激勵。

四、結語

將TDM技術行為納入著作權合理使用條款，并為其提供一定的發(fā)展空間，已成為學界共識。然而，關于選擇何種制度模式，當前尚未形成統(tǒng)一的看法。需要明確的是，對于TDM技術的制度定位，并非簡單新增條款即可實現(xiàn)其技術價值，立法的滯后性意味著法律往往難以跟上技術發(fā)展的速度，也無法預知未來是否會有其他重要技術需要被納入考慮。據(jù)此，更應關注著作權法中權利限制規(guī)則的變動，確保其靈活性與公平性，在綜合考量技術自身的特點以及著作權激勵創(chuàng)新的特殊性后，審慎地評估科技沖擊可能帶來的影響，在為技術發(fā)展提供適度空間的同時，兼顧維護權利人的合法權益，并確保著作權法體系的協(xié)調統(tǒng)一，以便在體系性自洽的基礎上，動態(tài)解決技術實際應用中的問題。

｜參考文獻｜

［1］ ROSATI E. An EU text and data mining exception for the few： would it make sense？［J］. Journal of Intellectual Property Law & Practice，2018（6）：429-430.

［2］ KLEINKOPF F L. Text-und Data-Mining［M］. Baden-Baden：Nomos Verlagsgesellschaft mbH& Company KG，2022.

［3］ 馬治國，趙龍. 文本與數(shù)據(jù)挖掘對著作權例外體系的沖擊與應對［J］. 西北師大學報（社會科學版），2021（4）：107-115.

［4］ 姚葉. 論“文本與數(shù)據(jù)挖掘”的合理使用規(guī)則建構［J］. 科技與法律（中英文），2024（1）：32-42.

［5］ ANDREI POPESCU. The Value of Data From an Artificial Intelligence Perspective，Annals of the University of Craiova for Journalism［J］. Communication and Management，2019（5）：176.

［6］ 陶乾，董川. 文本與數(shù)據(jù)挖掘的法律障礙與化解路徑：以知識資源平iWzSUD/oeyftXlfLHW7aST2J+MXvZbSgrq1HnEy2w1Q=臺的數(shù)據(jù)再利用為研究視角［J］. 出版廣角，2023（6）：32-40.

［7］ REAGAN A J，MITCHELL L，KILEY D. The emotional arcs of stories are dominated by six basic shapes［J］. EPJ data science，2016（1）：1-12.

［8］ DERMAWAN A. Text and data mining exceptions in the development of generative AI models： What the EU member states could learn from the Japanese “nonenjoyment” purposes？［J］. The Journal of World Intellectual Property，2024（1）：44-68.

［9］自然科學與人文科學的區(qū)別［EB/OL］. （2022-

08-18）［2024-8-16］. https：//hr.edu.cn/xueshu/2022

08/t20220824_2242627.shtml.

［10］ DE WOLF & PARTNERS. Study on the legal framework of text and data mining（TDM）［R］. Brussels：European Union，2014.

［11］ 崔國斌. 知識產權法官造法批判［J］. 中國法學，2006（1）：144-164.

［12］ 董凡，關永紅. 論文本與數(shù)字挖掘技術應用的版權例外規(guī)則構建［J］. 河北法學，2019（9）：148-160.

［13］ 王遷. 知識產權法教程（第七版）［M］. 北京：中國人民大學出版社，2021.

［14］ 魏珊，馬海群. TDM版權多主體利益沖突及協(xié)調博弈研究［J］. 情報科學，2021（3）：172-178.

［15］ 張明. 文本與數(shù)據(jù)挖掘適用著作權合理使用的解釋論［J］. 出版發(fā)行研究，2023（2）：51-56.

［16］ 吳漢東. 知識產權制度的基本理論研究［M］. 北京：知識產權出版社，2009.