（一）美国
1、合理使用制度
美国《版权法》（17 U.S.C.）第108条至第122条之封闭式权利限制规定中没有可针对性适用于人工智能训练的规定，因此在美国发生的AI使用他人作品的侵权纠纷中，被告通常援引第107条规定的开放式合理使用进行不侵权抗辩。根据该条规定，美国法院在评估在任何特定情况下对作品的使用是否构成合理使用时，应考虑四个因素：（1）使用的目的和性质，包括此类使用是具有商业性质还是用于非营利教育目的；（2）受版权保护作品的性质；（3）所使用部分在受版权保护作品整体中所占的比例和实质性；以及（4）使用对受版权保护作品的潜在市场或价值的影响。以上四个因素会被法院综合考量，以第一个因素为例，并不代表使用具有商业性质就一定不构成合理使用，也不代表使用具有非营利教育目的就一定构成合理使用。
根据《伯尔尼公约》、TRIPS协定和《世界知识产权组织版权条约》规定，著作权的限制和例外需满足“三步检验法”标准，即在某些特殊情况下、不与作品的正常使用相冲突、没有不合理地损害作者的合法权益。“三步检验法”作为国际通则被各个国家和地区的著作权法所接受和遵循，例如我国《著作权法》、欧盟《单一数字市场版权指令》、英国《版权法》、美国《版权法》的封闭权利限制规定均遵循了该等通则。而不同于较为封闭的权利限制与例外规定，美国的开放式合理使用具有较强的灵活性，在应对新作品传播技术和商业模式挑战时具有更大的适应性。例如在1999年的“图像搜索引擎”案件[2]中，美国法院认定在互联网的图像搜索引擎中提供缩小图像属于合理使用。又如著名的某平台数字图书馆案件[3]最终被认定为合理使用，在数字化作品与传统版权业者利益相冲突时，法院认为对作品摘要的数字化复制构成转换性使用（即符合前述第（1）个要件，转换性程度越高，其他因素的考量比重可能较低）不属于侵权。该开放式合理使用制度在其他法域也有应用，例如在2010年德国最高法判决的类似案件[4]中，法院认定制作搜索引擎有利于社会公众获得相关信息，以默示许可判定被告没有侵权。
2、案例与评述
目前在多起AI使用他人作品训练的著作权侵权案件中，具有广泛适应性的开放式合理使用规定成为被告援引抗辩不构成侵权的有力工具。例如在Huckabee v. Bloomberg案中，被告在2024年3月22日提起驳回动议，辩称其行为构成开放式合理使用，特别是作为财经新闻和分析服务提供商在非商业研究项目中使用版权作品训练生成式AI模型更属于合理使用的典型情形。5月3日，被告回应了原告对驳回动议的回复，认为法院以合理使用为由驳回版权侵权申诉有判例支持。[5]在Nazemian and Dubus v. N*案中，被告在2024年5月23日和7月1日的侵权抗辩中均引用开放式合理使用规定。[6]2024年6月24日，代表环球音乐、索尼音乐、华纳音乐等大型唱片公司的美国唱片业协会RIAA起诉了AI音乐技术公司S公司等，理由是其在未经授权的情况下，非法使用了大量原告公司受版权保护的音乐作品作为AI大模型训练数据，以提升其AI模型生成音乐的能力，从而构成了对原作品复制权、信息网络传播权等权利的侵犯。8月，S公司提交侵权答复，主张复制版权作品作为公众不可见的后端技术流程的一部分，以创造最终不侵权的新产品，属于版权法上的合理使用。[7]同日，S公司高管发表博文称“我们根据在互联网上可以找到的中高品质音乐来训练我们的模型，其中确实包含受版权保护的内容，其中一些为大型唱片公司所有。但利用互联网上的数据训练人工智能模型，与孩子们在听了摇滚乐后自己创作摇滚歌曲没什么区别。学习不是侵权，过去不是，现在也不是。”[8]
笔者认为，在类似案件中，AI使用他人作品训练的比例和体量通常较大，被告援引开放式合理使用的理由集中在使用目的和对版权作品潜在价值的影响两个因素上，而转换性和潜在市场影响判断又通常与AI生成阶段的表现（例如社会公众获取信息的便捷程度、生成内容与训练内容的相似程度）相关，例如在Silverman v. OpenAI案件中，法院认为原告必须指出AI输出内容与版权保护作品之间有实质相似性才足以证成替代性版权侵权。
总体而言，针对AI不同阶段侵权问题的复杂性，美国法院持谨慎态度，基于部分原告未证明AI训练删除版权管理信息的事实损害而批准了被告的驳回动议，但尚未在开放式合理使用的判断上作出明确回应。
（二）欧盟——以德国为例
1、合理使用制度
欧盟2001年《信息社会版权指令》（Directive 2001/29/EC）第5条第1款规定各成员国应当在国内法中规定临时复制作为权利限制例外。符合该权利限制例外要求的临时复制应当同时符合以下要件：（1）该复制是暂时的或附带的；（2）该复制构成技术过程不可或缺的重要部分；（3）该复制仅为合法使用[9]作品或充当第三方之间通过网络传输作品的中间人而传输作品之目的；且（4）该复制没有独立的经济意义[10]。针对数据和机器学习的具体情形，欧盟2019年《数字单一市场版权指令》（Directive 2019/790）第3条规定了旨在科学研究目的的文本和数据挖掘（Text and Data Mining , TDM）[11]
的例外，适用于研究组织和文化遗产机构为科学研究目的对其合法获取的作品或其他内容进行文本和数据挖掘而进行复制和摘录。第4条规定了一般情况下的TDM的权利限制例外，即为文本和数据挖掘目的复制和摘录合法获取的作品和其他内容，但一般情况下的TDM例外允许权利人声明保留。该指令实际上赋予了规定条件下文本和数据挖掘行为的合法性，一般情况下的TDM例外不存在主体限制或使用技术目的限制，也可能同样适用商业性使用目的行为。
2、案例与评述
2024年9月，德国汉堡地区法院一审判决AI训练数据集的侵权案件。Kneschke是德国的一名摄影师，LAION是一家创建开发AI模型和数据集的德国非营利机构，其创建的数据集被Stable Diffusion、Midjourney等多家著名图片生成AI平台使用。数据集创建的大致流程是，对第三方现有的包含图像链接和图像描述的数据进行检查，筛除掉其中图像链接对应的图像与图像描述不匹配的项目后，由此创建新的数据集。这一流程中，LAION需要下载图像链接对应的图像进行分析。Kneschke拥有著作权的图像包含在LAION创建的数据集内。Kneschke以LAION为被告提起诉讼，要求其停止复制其享有著作权的图像以创建数据集。当地时间2024年9月27日，汉堡地区法院第10民事庭（案件编号310 O 227/23）驳回了原告的诉讼请求。
根据欧盟指令要求，《德国著作权法》（Urheberrechtsgesetz, “UrhG”）第44a条规定了临时复制，条文内容与《信息社会版权指令》基本一致；同法第44b条规定了一般情况下的TDM例外，第60d条规定了用于科学研究的TDM例外。此三条权利限制规定正是本案被告援引抗辩不侵权的规定。法院认定被告在本案创建数据集的行为没有违反三步检验法——创建数据集的行为本身并不能必然推导出其将生成相同或相似内容，后续使用是否为法律允许尚不能明确区分。笔者认为，法院由此为权利人没有声明保留的创建训练数据集中的TDM行为提供了适用权利限制例外的空间。
针对科研目的的TDM例外，UrhG第60d条规定的TDM例外适用于以科学研究为目的开展TDM的非商业研究机构、将所有利润投资于科研的研究机构或是由国家批准为公益开展活动的研究机构。但是，与私营企业合作、受其影响并将成果优先供其适用的研究机构不在此限。法院认定LAION创建涉案数据集的行为属于科学研究的范畴，涉案数据集的免费公开可以印证LAION的非商业目的。同时，法院认定LAION不属于前述被排除在范围外的、受私营企业影响的研究机构。综上，根据第60d条，原告的诉讼请求被法院驳回。
笔者倾向于认为，本案实质上仅针对创建数据集的行为进行评价，其不涉及创建数据集之后使用数据集训练人工智能的行为以及训练后的人工智能生成内容的行为。法院在创建数据集阶段的讨论中，将训练和生成阶段的难以预见性排除到了适用限制例外的考虑之外，没有考虑创建数据集的目的，也无法回答被告主张其训练数据在生成阶段具有转化性的抗辩问题，同时本案被告具有科学研究性质的非商业目的，对于商业性质的AI产品参考意义其实是较为有限的。
（三）日本
笔者认为，在法律规定上，日本对适用合理使用制度较为乐观。作为封闭式权利限制立法的典型，日本《著作权法》上的权利限制规定自1970年全面修订以来即以适用条件规定详尽著称，但完全封闭的特点亦受到了理论和实务的批评，关于引进美国开放式合理使用规定或使权利限制规定更富有弹性的意见亦络绎不绝。
日本2009年修改后的《著作权法》第四十七条之七首次规定了计算机信息解析过程中对复制权和演绎权的权利限制。日本2018年修改后的《著作权法》第三十条之四合并了原第四十七条之七的规定，该条规定不以享受作品中表达的思想或感情为目的（下称“享受目的”）时，可以对作品进行信息解析等不伴随自然人知觉识读的计算机处理，前提是不能对著作权人利益造成不当损害。包含第三十条之四在内的部分权利限制规定加入这一前提被认为是对封闭式立法模式的缓和，这也为AI大模型的训练提供了著作权权利限制的依据。但由于该规定仅能适用于训练阶段，因此其理论上仍不能适用于AI生成内容包含受著作权保护内容的情形。同时，对封闭式立法模式的缓和也意味着法院将享有更大的自由裁量权。日本文化厅指出，是否构成该前提的例外情形，具体应交由司法具体个案判断，标准大致是判断是否对作品原有市场造成了替代，并举例称目的本为信息解析用的数据库商品不能依该条复制并进行信息解析。[12]
除此之外，日本2018年修改后新设的第四十七条之五允许了在计算机信息处理过程中创造出新的知识或信息的情况下进行包含所需信息的作品的定位信息（如作品标题、作者姓名以及链接等）搜索和信息解析并提供其结果。与第三十条之四相比，在AI场景下，第四十七条之五对部分AI生成内容阶段的作品使用行为也进行了豁免，然而其在生成阶段对作品的使用仅限于附随性质的轻度使用（可能的场景如AI基于搜索结果总结时附带地包含了作品的一小部分）。对于文生图等场景中，生成的图片仍与原作品实质性相似等情况，则难以适用本规定。
根据日本文化厅的总结[13]，在生成式AI的场景下，第三十条之四和第四十七条之五的适用性如下，目前，日本尚无公开或已被报道的AI大模型侵权案例。
2024年6月20日，北京互联网法院开庭审理了全国首例涉及AI绘画大模型训练著作权侵权案，[14]版权人对未经许可抓取其作品用于输入AI模型的行为和使用版权作品作为物料训练AI的行为提起诉讼。在该案中，被告的抗辩理由包括：一是原告主张权利的作品与涉案AI生成图片不存在实质性相似；二是被告大模型训练行为即使使用原告作品亦应构成合理使用，目前该案正在审理中。
目前，我国《著作权法》第二十四条仍属于封闭式的合理使用规定，同时通过“不得影响该作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法权益”规定将“三步检验法”转化为国内立法，但第二十四条无法适用AI训练问题的具体场景。2011年最高人民法院印发《关于充分发挥知识产权审判职能作用推动社会主义文化大发展大繁荣和促进经济自主协调发展若干问题的意见》的通知第8条规定：“在促进技术创新和商业发展确有必要的特殊情形下，考虑作品使用行为的性质和目的、被使用作品的性质、被使用部分的数量和质量、使用对作品潜在市场或价值的影响等因素，如果该使用行为既不与作品的正常使用相冲突，也不至于不合理地损害作者的正当利益，可以认定为合理使用。”笔者认为该规定实际上引入了美国开放式合理使用的判断因素，但在中国具体的合理使用的实际案件中适用前述最高法意见则可能不恰当地超出了法律规定的范畴。
基于目前国内立法的封闭限制，有观点主张扩充封闭条款的规定，将人工智能数据训练纳入目前法律规定的合理使用的范畴，例如“AI善治论坛 人工智能法律治理前瞻”专题研讨会发布《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》第二十四条指出：“人工智能开发者使用他人享有著作权的数据进行模型训练时，如果该使用行为与数据原本的使用目的或功能不同，并且不影响该数据的正常使用，也没有不合理地损害数据权利人的合法权益，则该使用行为属于数据合理使用。对于符合上述合理使用情形的数据使用行为，人工智能开发者可以不经数据权利人许可，不向其支付报酬，但是应当以显著的方式标注数据来源。”
但笔者认为，AI数据训练适用合理使用或权利限制制度的难点仍在于使用目的不同和不合理损害权利人的合法权益标准难以认定。这可能与AI生成阶段的侵权性质紧密相关，特别是在AI生成内容与训练数据未产生差异构成实质性相似（对作品原有市场造成了替代）的情形下，必然损害到训练数据权利人的合法权益，该等情形下适用合理使用规则显然不合理，依据三步检验法进行判断最终仍需根据个案进行确定。
