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核心期刊论文

《机器学习的著作权侵权判定：超越非表达性使用理论》

作者：涂藤

发表期刊：《政治与法律》2024年第10期

论文简介：针对人工智能机器学习的著作权侵权判定难题，近期引人注目的非表达性使用理论根据“表达性机器学习”和“非表达性机器学习”的类型化方法划分侵权责任，并提倡禁止人工智能模仿特定作者的个人创作风格。然而，复制权的目的解释、历史解释和判例分析表明，非表达性使用理论未能走出长久以来“实施复制即侵权”的理论误区，面临逻辑、法理和现实层面的三重困境。对此，应当对非表达性使用理论进行扬弃，重构机器学习的著作权侵权判定标准，以公众接触原作品表达的高度盖然性取代“实施复制即侵权”的形式主义理念。