大模型監管觀察：英美、歐盟如何規制ChatGPT訓練數據？_HAT:CHA

來源：金杜研究院，作者：?宋海燕?

圖片來源：由無界AI工具生成

ChatGPT，一款由美國科技公司OpenAI于2022年11月30日發布的AI聊天機器人，一經面世便引發全球熱議。隨著其熱度不斷升高，與之相關的諸多版權爭議受到廣泛關注，訓練數據侵權問題便是其中之一。

作為語言生成式模型，ChatGPT訓練數據由大量文本數據組成。目前各國對生成式AI訓練數據的使用仍未單獨制定成文法規定，但域外對文本與數據挖掘技術的法律規制卻具有重要借鑒意義。TDM指的是利用自動分析技術分析文本與數據的模式、趨勢以及其他有價值的信息，是以計算機為基礎的，從文本或數據導出或組織信息的過程。

從技術原理來看，ChatGPT訓練數據庫的建構與TDM均以文本和數據輸入為基礎，二者在著作權法上具有相似意義。而在法律層面上，基于制度銜接與法律秩序穩定性的考量，針對使用主體、使用目的、使用方式、限制條件等問題，二者的法律適用應當存在一定程度上的延續與聯系。因此，本文將圍繞ChatGPT訓練數據之合理使用展開分析，從比較法視野分析英國、歐盟、美國及中國對TDM所制定的合理使用制度，繼而分析現行法律框架下ChatGPT所實施的數據挖掘行為是否具有合法性依據。

ChatGPT數據挖掘原理與侵權風險

ChatGPT是一種基于自然語言處理的AI系統，使用了深度神經網絡和自然語言處理技術來生成文本，其工作原理可分為三個階段：數據輸入——機器學習——結果輸出。自然語言處理AI的訓練數據通常由大量文本數據組成，當中包含了語言的各種形式和用法。

ChatGPT訓練數據的使用流程：

1.數據收集：從各種來源收集原始數據。

2.數據預處理：將原始數據進行清洗和標準化，以便后續處理和分析。

3.數據標注：將數據進行標注，為機器學習提供訓練數據。

4.特征提取：從標注好的數據中提取特征。

5.模型訓練：對訓練數據進行分析和學習。

6.結果生成：輸出生成物。

ChatGPT的訓練過程中涉及到大量文本數據的使用。盡管OpenAI并未公開當前版本ChatGPT所使用的GPT-3.5語言模型數據量，但從公開數據來看，GPT-3語言模型由1750億參數訓練而成，由此迭代而來的GPT-3.5語言模型顯然需要更龐大的數據量作為支撐。

ChatGPT主要依賴于兩種文本數據源，即用戶輸入內容和訓練數據庫。關于用戶輸入內容，根據《使用條款》規定，用戶輸入的內容將作為ChatGPT學習的文本數據之一。如果用戶不同意此使用方式，可以通過郵件等方式拒絕授權而不會影響其正常使用。關于ChatGPT的訓練數據庫，其數據來源可大致分為三種。

第一種，來源于公有領域的內容。公有領域內容指的是不屬于私人所有，任何人可以不受限制地使用和加工的數據，包括本身便不受法律保護的內容及已過著作權保護期間進入公有領域的內容。

Arbitrum將從基金會金庫的歸屬合約中申領資金，用于基金會撥款等用途:7月27日消息，Arbitrum發推表示，即將首次從基金會金庫的歸屬合約中申領資金，后續也將不時申領部分資金，用于基金會撥款和大使計劃等用途，且所有資金都將遷移到可信的托管解決方案和多簽合約中。[2023/7/27 16:01:26]

第二種，通過簽訂合同獲得合法授權的內容，即通過與權利人簽訂合同從而獲得有效授權，合法使用相關數據及內容。

第三種，未經授權的信息及內容。該來源指的是數據及內容本身為受著作權保護的客體，而ChatGPT在未經授權的情況下對相關內容進行挖掘使用，其獲取渠道通常為利用“爬蟲”技術獲取網絡數據及內容、非法獲取數據庫內容以及未經許可數字化非電子數據內容等方式。

通過上述方式所構建的訓練數據庫，由于涉及未經授權使用受著作權保護的數據及內容，因此天然具有著作權侵權風險。

在我國現行《著作權法》框架下，ChatGPT訓練數據使用過程的不同行為均可能存在著作權侵權風險。首先，在數據內容收集階段，訓練數據的使用或構成復制權侵權。數據收集的方式有兩種形式，分別是將非數字格式的原內容轉化為計算機可讀的數據格式，即“原件掃描”，或是對他人已有數據進行訪問和獲取文本內容。訓練數據的輸入過程必然伴隨著相應的復制行為。

目前學界認為，ChatGPT數據挖掘過程中的復制行為不屬于因數字環境傳輸中“暫時的”、“在技術過程中必然發生的”，且“不具有獨立經濟價值”的“臨時復制”情形，因此除非存在法定豁免情形，否則ChatGPT數據內容挖掘行為可能構成復制權侵權。實際上，ChatGPT在數據挖掘過程中，往往并非只將數據短暫復制于系統中，而是需要將作品數據長時間停留，繼而便可能涉及到對作品的永久性復制。盡管當前各國對“臨時復制”的法律性質存在爭議，但對永久性復制應當歸入復制權規制范圍卻存在共識。

其次，在數據預處理階段，訓練數據的使用或構成演繹權侵權。演繹權指的是在原作品創作思想表達的基礎上演繹創作新作品的權利。我國《著作權法》并未采納“演繹權”這一術語，而是在演繹權的概念上進一步分解為翻譯權、改編權、匯編權等權利。但歸根結底，演繹權及其分解而來的權利核心在于原作品的主要思想表達并未因創作語言、題材、種類或形式的變化而改變。而ChatGPT在數據預處理階段，涉及對所收集數據進行清洗、標準化、標注與特征提取等步驟，存在侵犯改編權等權利的風險。

最后，在結果生成階段，訓練數據的使用也可能構成與傳播相關的權利侵權。因ChatGPT會依據訓練數據自動化生成結果，并以可視化方式表現，過程中需要將數據或文本通過互聯網進行傳輸，從著作權法角度顯然也會涉及侵權。

ChatGPT數據挖掘行為本身具有高度復雜性，在所涉著作權內容不同的情形下，其侵犯的權利也會有所不同，上述僅對可能涉及的侵權風險作非窮盡式列舉。關于ChatGPT在實際應用場景下的侵權形態與風險，應作個案具體分析。

域外視角下的TDM合理使用制度——英國、歐盟、美國與中國之比較

分析師：比特幣減半可能導致礦商凈利潤陷入負值:金色財經報道，下一次比特幣(BTC)減半將于2024年4月發生，可能會使礦商利潤陷入虧損。HashrateIndex加密貨幣挖礦分析師Jaran Mellerud表示，近一半的比特幣礦商的挖礦作業效率未達到最佳水平。因此，這些礦工在下一次減半后很可能會陷入困境。減半后最常見礦機的盈虧平衡電價預計將從0.12美元/千瓦時降至0.06美元/千瓦時。不過，大約40%的BTC礦機每千瓦時的運營成本高于0.06美元/千瓦時。因此，運營成本高于0.08美元/kWh的礦商和那些沒有礦機的礦商可能會受到減半的嚴重影響。

礦業咨詢公司Blocks Bridge的研究部門The Miner Mag的研究主管Wolfie Zhu表示，如果把一切都算進去，某些礦工的總成本遠高于比特幣當前的價格。對于許多運營效率較低的礦商來說，凈利潤將變成負數。

Luxor Technologies首席運營官Ethan Vera估計，全球采礦業的債務已從2022年的80億美元減少到目前的45億至60億美元左右。[2023/7/10 10:12:21]

著作權合理使用制度，即在符合特定條件情形下，法律允許他人可自由使用受著作權保護的客體而無須經由著作權人同意，抑或是向著作權人支付相應報酬，為著作權限制與例外的核心制度之一。當ChatGPT訓練數據未經授權使用受著作權保護內容，并且涉及到作者的獨創性表達及造成公眾傳播效果時，便可能構成著作權侵權。

此時需要進一步判斷其是否構成合理使用。合理使用的制度目的在于平衡著作權人對作品享有的專有權利與公眾獲取作品的需求，促進創新和文化多樣性發展，保障公眾基本利益。就生成式AI訓練數據的合理使用規則而言，大多數國家尚未單獨制定成文法規定。但各國針對TDM所制定的合理使用規則，對當下ChatGPT數據挖掘行為的合理使用制度適用具有重要指引作用。

英國

作為最早制定《版權法》的國家之一，英國是合理使用制度的開創國，也是最早對TDM通過立法方式確定其合法性的歐洲國家。2014年修訂的《版權法》新增了第29A條TDM版權例外規則條款，當中允許為了非商業性研究的文本和數據挖掘目的，利用計算機分析技術對已經合法獲得訪問的任何版權材料進行復制。可見英國通過立法形式明確為TDM應用賦予了合法性，以防止版權成為阻礙相關技術創新發展的阻力。

不過值得注意的是，英國同樣為相關立法設置了許多限制條件。英國雖未對行為主體設定限制，卻在客體上將TDM合理使用范圍限定為“合法獲得訪問的版權材料”，即行為人本身應當具備合法訪問相關版權材料的資格。英國也對“使用目的”作出了限制，規定只有基于“計算機分析”和“非商業性使用”目的的TDM屬合理使用范圍，即排除了不以計算機處理、分析數據為目的的行為及具有盈利性質的商業性使用。

具體來看，ChatGPT的技術廠商OpenAI最初的定位雖為非營利組織，但其自2019年起便開始轉型為營利性組織，ChatGPT的數據挖掘、使用行為難以被定性為“非商業性使用”。在使用行為上，ChatGPT訓練數據的使用過程可能涉及版權意義上的多個行為，包括復制、改編與傳播。

5月1日至今ARK基金累計增持超1300萬美元的Coinbase股票:金色財經報道，數據顯示，5月1日至今，ARK方舟基金累計增持273849股Coinbase股票(COIN)，按當前價計算，價值約1353萬美元。截止發稿，COIN收盤報49.38美元。[2023/5/5 14:43:23]

而英國《版權法》第29A條只針對TDM的復制行為提供了合法性支持，對其他行為則未設置侵權豁免，因此相關行為仍存在侵權風險。除上述條件外，英國也規定了權利限制的例外情形，指出未經版權人授權將TDM過程中產生的復制件進行交易，包括出售、出租、許可等行為仍會構成侵權。

整體而言，英國《版權法》給予TDM一定的實施空間，同時也兼顧了版權人的利益。但由于ChatGPT等生成式AI在數據挖掘與使用行為上所具有的復雜性，其在英國《版權法》框架下未必能夠適用合理使用規則。

歐盟

歐盟委員會在2016年9月公布了《歐盟數字化單一市場指令》提案，隨后于2019年3月通過了《數字化單一市場版權指令》，對TDM的使用制定了版權例外規則。

《版權指令》第3條、第4條規定，基于“科學研究”與“數據分析”兩種目的，并且作品為合法獲取的情形下TDM具有正當性。從法律條文來看，歐盟同樣通過封閉性規范的方式將TDM列入了合理使用范圍，并且對TDM版權例外制度的適用設定了相應限制條件。

針對以“科學研究”為目的的TDM，歐盟將主體限制為科研及文化遺產機構。換而言之，由于ChatGPT的發行廠商OpenAI不符合相關主體要求，因此不能適用《版權指令》第3條所規定的版權例外規則。而針對以“數據分析”為目的的TDM，《版權指令》第4條實際上賦予了TDM在數據處理階段使用行為的合法性，該例外不存在主體限制或使用技術目的限制，即使是出于商業性使用目的也同樣適用。

在客體條件上，歐盟與英國都將其限定為以合法途徑獲取的作品。ChatGPT在數據收集、預處理階段可能涉及多種權利侵權，而該條中只為過程中的復制、提取行為規定了版權例外，但對其他類型行為則未明確說明。

整體而言，在歐盟《版權指令》合理使用制度下，行為人享有作品的閱讀權即可享有作品的挖掘權，但需要為副本的保存提供安全措施。

美國

不同于英國、歐盟以立法形式明確將TDM列入合理使用范圍，美國采用了基于四要素標準與司法判例為指導的開放性立法。美國《版權法》第107條規定了合理使用制度，即以四要素作為判斷標準，通過綜合分析使用者的使用是否符合相關法定要素來判斷該使用是否為合理使用。

具體而言，四要素標準指的是：

使用目的和性質。第一要素包括該使用是商業性使用或者是基于非營利性教育目的之使用。一般而言，若被告對版權作品的使用為商業性使用，則不屬于合理使用；但若使用是基于非營利性教育目的，則更有可能被視為合理使用。但自Campbell案后，美國法院認為在商業性使用能明顯增進社會效益時，應當以“轉換性使用”作為判斷標準而忽略商業性使用目的。而“轉換性使用”的內涵是對原創作品進行某種程度上的改編、轉化或轉換，以產生新的表達形式、意義或價值的行為。

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版權作品的性質。法院在分析第二法定要素時，需要考慮的是究竟被使用的作品是描述事實的敘事作品或創作性很強的虛構作品。通常來說，作品的創作性越強，就越應受到法律保護。

被告的使用占版權作品的數量和質量。第三個法定要素要求對使用行為不僅要進行定量分析，還要進行定性分析。

被告的使用對版權作品市場的影響。第四個法定要素的重點在于，若被告的使用行為減少了版權人的收益，則被告的使用可能會被認定為不合理的使用。

基于四要素標準，ChatGPT對訓練數據的使用有相當可能性被認定為轉換性使用，繼而受合理使用制度保護。事實上，從司法判例來看，美國法院整體也對TDM持相對開放的立場，當中最具代表性的案件便是美國“谷歌圖書館”案與“TVEyes”案。

谷歌圖書館案

美國“谷歌圖書館”案是由谷歌圖書館計劃引發的全球訴訟系列案件之一，谷歌公司在未經授權的情況下將圖書數字化并收錄到其搜索引擎中，這些書籍包括已出版的和未出版的作品。

2013年，美國紐約地區法院對此案作出一審判決，認為谷歌掃描圖書的行為構成合理使用，不構成版權侵權。2015年10月，美國第二巡回法院確認了一審法院的判決，認為谷歌圖書館屬于合理使用，不構成侵權。

在論及谷歌圖書館對原告作品的使用目的時，美國第二巡回法院認為谷歌未經授權將受版權保護的書籍進行電子掃描、設立搜索功能并將上述書籍的片段在網絡上顯示的行為屬于非侵權式的合理使用。谷歌所采取的掃描行為是高度轉換性的，其顯示的文字數量是有限的，而向公眾提供的只言片語也不會與原作品構成競爭或替代關系。因此，即便谷歌是一家追求利潤的商業公司，這也不妨礙認定谷歌圖書館的行為屬于合理使用。

TVEyes案

在“TVEyes”案中，TVEyes公司提供的搜索引擎可以對主流電視節目進行實時監控和搜索，用戶可以根據關鍵詞檢索快速定位到感興趣的節目，并可查看不超過10分鐘的節目剪輯內容，也可以對相關片段進行保存、下載。

福克斯新聞公司在2014年向法院提起訴訟，指控TVEyes公司侵犯其版權，并要求TVEyes停止提供相關服務。此后，其他電視網站也加入了訴訟行列。

最終，美國第二巡回法院認可TVEyes將大量電視節目片段復制歸檔，并向用戶提供關鍵詞搜索等服務的使用行為具有變革性，對原作品構成轉換性使用。但卻同時認為TVEyes允許用戶對相關節目片段進行查看與下載并不合理，將可能對版權人的市場地位與許可收入造成實際損害。最終法院判決TVEyes對相關作品的傳播構成版權侵權。

上述兩個案件展現了美國司法裁判中對TDM合理使用的整體態度。在美國“谷歌圖書館”案中，美國法院認定谷歌公司基于向公眾提供搜索和片段瀏覽服務目的而對原告作品進行全文復制的行為具有“目的轉換性”，強調司法實踐中應當對四要素標準作綜合考量。“TVEyes”案則顯示出在法院已將TDM前期階段的使用行為認定為合理使用的情形下，倘若相關技術實施者未采取必要技術以降低對原作品權利人的替代性影響，仍可能存在侵權風險。

BurnBNB：目前已經銷毀112000枚BNB:金色財經消息，BurnBNB發推特表示，自BEP-95實時銷毀升級以來，已經銷毀了112,000枚BNB（價值45,355,650美元）。[2022/8/17 12:30:30]

相較于美國“谷歌圖書館”案與“TVEyes”案中原告的使用行為，ChatGPT經過對訓練數據的學習而生成結果的使用行為顯然更具有“轉換性使用”意義。因此，在美國《版權法》合理使用制度框架下，ChatGPT的數據挖掘行為有相當可能性得以構成合理使用。

中國

區別于英國、歐盟與美國為TDM制定了合理使用規則，TDM目前尚未被涵蓋在我國《著作權法》第24條所列舉的12種法定著作權例外情形中。換而言之，當前國內的著作權例外制度無法為TDM的實施提供合法性依據。

我國《著作權法》第24條規定了12種合理使用情形。然而，ChatGPT對訓練數據的使用難以被該12種法定情形所保護。ChatGPT的數據挖掘行為并非為“個人學習”“教學或科研”“公共文化機構”所使用，且本質上屬商業性使用，難以直接援引該條作為侵權抗辯。因此，值得進一步討論的便是ChatGPT的數據挖掘行為能否落入《著作權法》第24條兜底條款的保護之中。從案例來看，兜底條款實際上同樣難以為ChatGPT的數據挖掘行為提供法律依據，在部分案件中可見國內法院對TDM著作權侵權問題的整體態度。

A作者訴B公司數字圖書館案

本案中，原告A作者是某書籍的作者及著作權所有人。被告B公司獲得了涉案作品的紙件版本并將涉案書籍進行掃描。隨后，B公司將掃描的圖書片段開放給旗下搜索引擎，從而使互聯網用戶從搜索結果中看到涉案作品的片段。

在討論B公司數字圖書館的掃描書籍及通過搜索展示書籍片段的行為是否構成著作權的“合理使用”時，法院首先指出，B公司的涉案復制行為并不屬于《著作權法》第22條規定的合理使用行為，故應初步推定為構成侵權。但隨后又提出，鑒于實際的司法實踐中，法院已在部分案例中認定《著作權法》第22條規定之外的其他特殊情形也可構成合理使用，故如果B公司能夠主張并證明其涉案復制行為屬于合理使用的其他特殊情形，那么該行為也可被認定合理使用。

關于如何判斷涉案的復制行為是否構成《著作權法》第22條規定之外的合理使用特殊情形時，法院提出應綜合考慮以下相關因素，包括使用作品的目的和性質；受著作權保護作品的性質；所使用部分的性質及其在整個作品中的比例；以及被告的使用行為是否影響了原告作品的正常使用或不合理地損害著作權人的合法利益等。

在綜合考慮了上述因素之后，法院認為在本案中，B公司未能針對上述因素提交相關事實證據，故駁回B公司關于合理使用的抗辯，認為其圖書館行為構成侵權。?

從中美類案判決的對比來看，在面對相似案情與抗辯理由時，兩國法院在判斷相關行為是否構成合理使用時得出了相反結論。在中國“A作者訴B公司數字圖書館”案中，法院認為在《著作權法》第22條規定的具體情形外認定合理使用，應當從嚴掌握認定標準，而被告應當對考量因素中的事實問題承擔舉證責任。但該案中被告B公司并未充分舉證其涉案行為屬合理使用，因此法院最終推定其使用行為構成侵權。由此可見，依據當前《著作權法》相關規定，ChatGPT的數據挖掘行為被中國法院認定為合理使用具有難度，仍存在較高侵權風險。

上述觀點也可以從2023年4月11日國家互聯網信息辦公室起草的《生成式人工智能服務管理辦法》中得到印證。該征求意見稿回應了公眾關注的生成式AI若干問題。其中第7條對生成式AI產品/服務的數據來源作出規制，明確規定提供者應當對生成式人工智能產品/服務的預訓練數據、優化訓練數據來源的合法性負責，不應含有侵犯知識產權的內容。換而言之，該征求意見稿并未對TDM設置著作權例外，一定程度顯示出我國立法動向仍對認可TDM合理使用持保留態度。

結語

信息獲取與知識共享是數字經濟的基礎。隨著人工智能領域高速發展，在可預見的將來仍會不斷涌現涉及他人著作權作品的新型使用行為。當前部分國家已對數據挖掘、使用行為設定了著作權例外制度，嘗試在科學技術的發展與著作權人的利益保障之間取得平衡。

我國《著作權法》目前尚未對數據挖掘制定著作權例外規則，相關技術在中國的實施仍具有侵權風險。但數據挖掘作為人工智能時代的基礎性技術，合理使用規則的缺失必然會限制信息自由流動與創新發展。為了促進科技領域發展，我國應當保障數據挖掘技術的流通與應用，平衡著作權人利益與公共利益的沖突，建構旨在驅動創新的合理使用制度。

參看資料：

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除本文所列舉的英國、歐盟與美國外，日本與新加坡同樣對TDM制定了版權例外規則。日本TDM版權例外規則詳見《著作權法》：https://www.cric.or.jp/english/clj/cl2.html；新加坡TDM版權例外制度詳見《COPYRIGHTACT2021》：https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/22-2021/Published/。

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