近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的飞速进步引起了广泛关注。这类人工智能系统通过对大量数据的学习实现文本、图像、音乐等内容的自动生成，极大地改变了内容创作和信息传播的方式。然而，伴随着其发展，版权问题也日益凸显，尤其是关于生成式AI训练模型所用的版权材料是否合法以及是否应当获得原创者的授权和酬劳，成为了世界各地法律界、科技界和公众讨论的焦点。最近，一份由欧盟议会委托的研究报告深入分析了生成式AI在使用受版权保护的作品进行训练时所采用的“合理使用”（fair use）辩护的局限与不足，指出当前欧盟版权法规和例外条款尚不能充分适应生成式AI技术的特殊性质，呼吁制定新的法规来保护创作者的权益并监管AI的发展。报告的发布引发了全球范围内对于AI版权保护与创新之间平衡的重新思考。生成式AI依赖于大量的版权内容作为训练数据，从而在模型中学习语言结构、艺术风格和表达方式。
支持者通常将其比作人类学习过程——例如学生通过阅读书籍获得知识，声称AI类似于人类通过阅读吸收信息，因此这属于合理使用的范畴。然而，该报告对这一比喻提出了强烈质疑，认为在法律视角下，这种比较误导了人们正确认识生成式AI训练过程的实质。报告强调，生成式AI不仅仅是“学习”或“吸收”内容，而是在训练过程中实质性复制、处理并储存了受保护作品的具体表达形式，这种行为已经超出了目前版权法中针对研究或数据挖掘所设立的例外范围。欧盟现有的文本和数据挖掘（TDM）例外并不是为了支持生成式AI这种具有创作性和合成性的使用场景设计，盲目将TDM例外套用到AI训练中，实际上可能扭曲版权例外的本意和限制。值得注意的是，报告还从哲学层面对AI与人类理解能力的差异进行了探讨。哲学家Luciano Floridi指出，AI的运作是基于统计模式匹配，而非真正具备人类的“理解”能力。
这一观点对于版权法制定具有重要的法律意义，因为版权保护不仅仅关注信息本身，更涉及表达的原创性和意义。AI没有意义理解能力，却能够处理和重组受版权保护的表达形式，这种差异意味着AI训练活动的合法性不能简单以“学习类比”来认定。在制度层面，报告呼吁欧盟建立专门针对生成式AI训练的版权例外，同时引入创作者“不可放弃的合理报酬权利”。这意味着创作者和权利持有人在其作品被用来训练AI模型时，应当获得相应的经济补偿，从而激励原创内容生产，保障创作者利益。此外，报告还建议对于AI生成的内容需要区分加以对待。纯粹由机器生成的作品应该保持法律上的公共领域地位，不予版权保护，但人工智能辅助创作的作品应当建立统一的保护标准，兼顾创新推动与权益保障。
欧盟在这一领域的积极探索和智慧呼吁，正处在全球版权法律与AI技术交汇的风口浪尖。与欧盟类似，美国版权办公室也在审核和调整关于AI内容使用的政策。最近，美国版权局前负责人Shira Perlmutter就因认为AI训练超越了合理使用底线而遭遇职位更迭，她的报告明确指出大规模商业使用受版权保护材料生成竞品内容，侵犯版权方市场利益，并不符合合理使用原则。在此背景下，诸如迪士尼和环球影业等内容巨头对生成式AI供应商Midjourney提起诉讼，指控其利用海量版权角色进行训练，涉嫌大规模抄袭和侵权。这些案件不仅关乎版权保护本身，也关涉技术发展方向的法律边界以及未来数字生态的公平秩序。从行业角度看，生成式AI技术给内容创作带来前所未有的机遇，但也同时引发了商业模式、法律合规与伦理规范的严峻挑战。
技术开发者需要在尊重创作者权利与推动技术创新之间取得平衡，通过合法授权数据、透明数据来源和合理报酬机制，共同建立健康可持续的AI生态系统。未来，随着欧盟和各国持续推进立法与监管改革，生成式AI的版权使用规则预计将更加明确和细化。相关法规不仅关乎法律责任认定，更将深刻影响整个文化创意产业的创新动力和国际版权保护格局。作为数字时代的重要法律创新，生成式AI版权保护机制的构建还需兼顾多方利益，保护原创、鼓励创新、维护市场公平。总结来看，欧盟议会委托的研究报告深刻揭示了生成式人工智能利用受版权保护内容进行训练时“合理使用”辩护的法律缺陷，明确指出现有版权例外条款无法覆盖生成式AI的特殊运作模式。报告强调AI与人类的本质差异，呼吁立法制定专门的版权例外条款和合理报酬权利，以保障原创者利益，推动生成式AI技术的健康发展。
随着相关诉讼和政策调整的推进，全球版权法制正迎来重要转折。对此，科技公司、内容创作者和法律制定者需加强沟通与协作，共同定义版权保护与AI创新的未来道路，构建更加公平、透明和可持续的数字文化生态。未来，生成式人工智能将在尊重版权法律的前提下，助力文化创作的多样性和社会价值，真正实现技术进步与版权保护的双赢局面。
