1. 引言
人工智能技术的快速发展正深刻改变社会，其在文学艺术创作领域的应用潜力尤为显著。借助数据分析和算法，AI已能高效生成新闻报道、诗歌散文等海量内容。在经济活动中，大量企业和个人正积极推进人工智能运用至生产生活的过程中，这种良好的运用和表现不仅体现在机械性工作当中，而且在文学艺术创作方面，也逐渐展现出超越人类创作的发展潜力[1]。然而，生成式人工智能创作过程及其产物的著作权归属与保护问题随之凸显。制定适应时代发展的人工智能领域著作权保护规则，尤其是合理使用规则，已成为关键问题。
2. 生成式人工智能创作合理使用立法现状及问题
合理使用(Fair Use)是现代著作权法体系中的一项重要制度，我国《中华人民共和国著作权法》(以下简称《著作权法》)受欧洲大陆法系的影响，在法律中表述为“权利的限制”，合理使用制度允许在特定情况下，如批评、评论、教学、新闻报道等明确的使用情形，未经著作权人授权使用其作品而不构成侵权。在我国具体而言，“合理使用”是指根据著作权法的规定，在一定情况下，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，但应当指明作者姓名或者名称、作品名称，并且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。在传统理论中，“版权保护–合理使用”的矛盾和平衡一直是著作权的核心，二者构成利益上动态平衡，一方范围的扩张即意味着另一方范围的限缩[2]。而在人工智能创作领域，这种平衡却难以为继，具体而言，合理使用是对著作权的必要限制，在于合理划分作品创作者与使用者的权利边界，减少信息资源的额外交易成本，保证使用者对著作权作品的合理接触[3]。然而，生成式人工智能的创作过程中，人工智能通过对海量数据的学习分析形成独特的模型，并根据特定的算法随机选取数据进行创作，故无论是在机器学习还是作品输出阶段，人工智能都不可避免地会涉及对他人的数据、作品的使用，且这种使用又是海量，如果简单地允许或者禁止这种使用，无疑都会打破“版权保护–合理使用”这一利益平衡。此外，在使用形态上他又不同于传统一般出版物的少量的简单复用式使用，其实往往又具有一定的独创性和特殊性，与过去的复制权侵权特征又不一样。故传统合理使用条款在这一背景下面临着在整体制度上适用困难的挑战，如何在保证合理使用立法精神的同时，合理地调整立法框架，使之适应生成式人工智能创作的独特性质，成为立法界亟待解决的课题。
2.1. 立法现状和人工智能创作侵权风险
我国《著作权法》在“权利的限制”章节第二十四条以穷尽式列举加兜底条款形式规定了合理使用制度，并引入了“三步检验法”作为判断标准。尽管有此条文作为参照，根据该合理使用条款，人工智能在进行创作过程中所涉及的使用场景，仍难以直接认定为合理使用情形，存在较高的侵权风险。
一般而言，合理使用所列举的情形大多需要符合非商用或公益目的特征，主体的少量特征和使用数量较少的特征。第一款规定个人学习研究欣赏使用已发表作品，第六款允许教学科研机构少量复制用于课堂教学或科研，这些条款在行为模式上基本上均表现为个人或者教科研机构为了非商业目的而进行的少量使用，其立法目的是促进教育、科学和文化事业的发展，如前文所说，这本质上是通过对私权加以限制以达到更为重要的公益目的。而就人工智能创作领域，以上合理使用制度却无法良好地适用。
从人工智能的对作品的使用特征出发，生成式人工智能的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：第一步为数据收集与训练集准备阶段，第二步为模型训练阶段，第三步为生成阶段，或称输出阶段。学界一般将第一和第二阶段并称为“机器学习”或“机器训练”阶段。在生成式人工智能的创作过程中，机器学习阶段是其数据使用的主要阶段，生成式人工智能的性能和生成质量与训练数据集的规模、质量密切相关，数据越丰富模型对创作模式的理解就越深入，生成内容的质量和多样性也就越高。生成阶段的数据输入则作为单个输出内容的原始数据或噪声数据使用，而数据的选择则是通过生成式人工智能的算法和模型作出，具有一定的随机性和特殊性。机器学习阶段的数据使用决定了人工智能创作的质量和风格，而输出阶段的数据使用决定了个体生成物的独特性，而这种满足诸如“独创性”要求的情况下的生成物可被认定属于作品[4]，则自然应当纳入《著作权法》中进行规制。
首先，就机器学习阶段而言，其可能适用的为以科学研究为目的的豁免，即《著作权法》第二十四条第一款和第六款。然而这两款在机器学习阶段却难以得到适用。生成式人工智能的训练和发展，需要依靠强大的算法、算力以及海量的数据，然而普通个人难以承受其高昂的成本，从法律主体上来看，研发、迭代生成式人工智能的主体大部分为商业机构或科研机构，自然无法满足第一款的个人主体要求。此外第六款的以科学研究为目的的少量复制也难以适用，人工智能在机器学习需要海量的数据，必然会超出了一般人认知范围内的少量复制，而这种将作品存储至本地服务器或者是临时的海量复制的行为，虽然并非传统认知当中或者法条当中明确列举的复制方法的一种，但不可否定，此举无疑会增加作品的复制件数量，是毫无疑问的复制行为[5]，故机器学习阶段存在严重的复制权侵权风险。
其次，就作品输出阶段而言，合理使用制度依然难以适用。其一，若使用主体为市场经营主体，其使用目的自然难以排除营利性目的，则一切以个人为主体要求的条款和以科研为目的的条款均难以满足，其二，输出阶段的人工智能仍然存在联网搜索的情况，其数量虽相较于训练阶段相对较少，但仍不可控，于此如何确定为“适当使用”或“少量使用”存在大量争议。退一步讲，即使在使用方式上得以满足，在人工智能输出阶段，部分人工智能的输出逻辑为汇编式或模仿式的输出，即直接使用或模仿他人的作品进行汇编或输出，则以该生成逻辑创作的作品便存在复制权侵权和信息网络传播权侵权的风险。再退一步讲，即使输出内容的并非对数据的简单复用，大量具有个性化的作品仍然是基于数据而创作的，无法完全摆脱对这些作品的改造和演绎，这种改造和演绎的程度在法律层面上难以界定，在该种情况下则存在演绎权侵权或引用上的署名权侵权的风险。
2.2. 传统合理使用制度的滞后
此外合理使用制度本身也存在一定程度上的滞后和不足。如前文所说，合理使用制度本身是对在著作权法体系下通过“版权保护–合理使用”这一利益平衡以完成对个人权利和社会利益的划分。除在人工智能创作领域内这种平衡现阶段似乎难以为继之外。这种版权保护与合理使用之间的利益平衡本身就在崩溃。有部分学者认为18世纪晚期由法国诞生的“作者中心主义”存在对合理使用制度的挤压[2]。简而言之，传统的“作者中心主义”理念强调作品是人格延伸，导致复制权在《伯尔尼公约》框架下被过度扩张，覆盖了所有已知和未知的复制形式，其中便包括计算机存储和输入行为。1982年的伯尔尼执行委员会建议将“输入”定义为“将作品复制到机器可读的有形载体中，以及将作品固定到计算机系统存储当中”。这使得任何在信息网络领域内的存储、输入和传输行为都被纳入了复制权的保护范围之内。按该理论的推演，在人工智能创作过程当中的所有数据的输入和训练阶段的作品使用都会被列入著作权人的复制权范围之内。
而现行合理使用适用判断的唯一通用的国际标准便是三步检验法[6]，但同时三步检验法当中存在大量的模糊不清的概念，学术界长期未形成普遍的共识，对步骤的适用理解混乱莫衷一是[7]。本文认为其争议的核心在于第三点，即不得不合理地损害著作权人合法利益。如前文所说，复制权是作者也即著作权人的核心利益，而著作权人的复制权的无限扩张自然导致任何新出现的复制行为都会自然地落入著作权人的保护范围之内，使得任何新型技术的出现都无法根据三步检验法获得合理豁免。基于以上法律现状，这使得各国在构建合理使用制度的时候，都不约而同地在一般条款之外进行全封闭或半封闭式的“例外”列举或者如美国一样重新构建一套判断标准，以满足合理使用制度的有效运行。
细究法理来源，复制权的无节制的扩张似乎本意是保护作者权利，但是回归知识产权法本身，知识产权法体系构建之初之目的便是促进对智力创造成果的转换与保护，而复制权的无限扩张，实际上限制了知识和信息的有效传播，一定程度上侵犯了社会利益和公众利益，不利于整体社会经济的发展，同时在法律上使得合理使用制度成为著作权制度上的附属品，打破了整体社会之间的利益平衡。故在讨论生成式人工智能创作适用合理使用制度的具体问题之上，也应当对合理使用制度本身乃至整体著作权法体系加以立法改造。
3. 生成式人工智能创作合理使用立法构建路径
3.1. 人工智能现行合理使用制度适用困难成因
3.1.1. 半开放式的列举式立法模式较为落后
依据合理使用制度对潜在的使用行为的开放程度，即是否在司法实践过程中受立法所列举的合理使用具体类型的限制，可以将各国现有的合理使用制度分为封闭式立法、半开放式立法(或称半封闭式立法模式)和开放式立法这三种立法模式[8]。在我国《著作权法》第三次修订之前，我国对于合理使用制度的制定采取的是全封闭式的列举条款立法模式。无论在国内还是在国外，历史上这种列举式的判断方法并没有引起较大争议，原因在于在长时间内信息的传播和交流的媒介仍然是纸张和电视广播，作品的创作和信息中介依旧为职业的写作人员或者是机构，信息和知识的流通传播效率较低，对复制行为的掌控较为稳定。但在信息时代，尤其是随着人工智能和大数据时代的到来，信息和作品传播的主要媒介发生了巨大改变。海量的数据信息和作品可以依托计算机以及互联网通信技术，以数字的形式被存储、输出、输入和传播，其传播的形式更加的复杂，其传播的速度也更加的高效，使得封闭式的列举模式难以适用信息网络时代。
《著作权法》经三次修订之后，合理使用制度引入了三步检验法，这使得合理使用制度的立法模式，由全封闭的列举式向开放式的立法模式发生转变，这无疑是符合现有技术发展的立法趋势。三步检验法的引入似乎使得合理使用制度更加的开放，但在实际操作过程当中这种半开放的立法条款却又限制了合理使用制度的适用。原因在于在传统的封闭式列举模式当中，对作品的使用只需简单适用不同的列举条款便可落入合理使用的豁免范围之内，而三步检验法的引入，使得在行为判断在落入列举式条款之内仍需要符合三步检验法和一般条款。任何对作品的使用行为，由原来的单一标准变成了复合标准，即需要同时满足两套标准，而这两套标准其中的一般条款实际上又非常的模糊和苛刻。有部分学者认为引入“三步检验法”实际上是对法定限制情形的再限制，而并非对新使用形式的准许[9]，这种观点不无道理。
在司法实践当中，法官突破立法所列举的法定情形，进而认定某一对作品的使用行为属于合理使用的情形确有先例。但这种判断依据和对三步检验法的理解往往是个案分析，而这种分析又实际上受法官的专业水平，对法律的理解以及地区的发展的差别又有所不同，这使得在司法实践当中会出现合理使用案件同案不同判的审判结果，损害了法律稳定性。这种在适用标准和判断方法上的不统一，事实上也削弱了司法权威，破坏了《著作权法》的可预见性。
3.1.2. 兜底条款和其他法规的适用欠缺可操作性
《著作权法》新修订版本当中，在列举十二条具体情形之后，立法者制定了第十三款：法律、行政法规规定的其他情形，以作为兜底式条款适用合理使用。这一条款的立法目的是扩大合理使用制度的适用范围，以包含可能出现或未被考虑到的使用情形，避免上下位法以及各个法律之间的冲突，表面上扩大了合理使用的范围，但在人工智能创作领域这一条款实际上却欠缺可操作性，甚至可以说在现阶段并无实际意义[10]。
在《著作权法》外，我国对于合理使用制度作出了明确规定的，只有《信息网络传播权保护条例》和《计算机软件保护条例》。但这两款的规定都相当模糊和简单，其立法模式均接近于《著作权法》本身和《著作权法实施条例》当中的第21条的限制性规定，实际上是在合理使用制度之外，强调了限制使用的条件和情形。而在《计算机软件保护条例》当中，其对合理使用的规定的限缩范围更加明显，其立法模式更接近于在《著作权法》的对复制权保护在互联网层面的补充性的限制规定，而非合理使用的例外。故在人工智能创作领域，其对作品的使用实际上仍然难以被其他的行政法规或法律所覆盖，所谓的兜底条款缺乏可操作性，在现有的法律框架之内，没有实际使用价值。
3.1.3. “三步检验法”范围的限缩
我国的“三步检验判断标准”是通过对TRIPS协定和《伯尔尼公约》的三步检验法的吸纳后建立的[11]，除开复制权的扩张对合理使用制度的挤压之外，这种域外引入地合理使用制度在三步检验法上的适用标准在我国和世界上均出现了不同程度的限缩。
首先，三步检验法第一条：合理使用制度应限于某些特殊的情况下。对于“特殊情形”的解释学术界其实并不统一。部分学者认为，这种“特殊情形”应当以目的为导向，即合理使用制度的立法初衷是为达成私权保护和公共利益的平衡而设计的，其“特殊情形”应当是泛指的社会公共利益，不应当是“特定的或指定的情况”。而在WTO的条款解释中，立法者将其直接限缩为具体的“例外情况”，实际上使得对“特殊情形”的叙述导向了单纯的文本主义解释和条款列举，而这种解释方式无疑会使得合理使用制度逐步进入了封闭式的立法模式。我国在《著作权法》第二十四条规定的行为在“下列情况下”的合理使用，实际上就是将宽泛的、广义的“特殊情形”解释为了“特定的例外情况”的，使得为公共利益的立法初衷并没有得到体现。
其次，第二步：不与作品的正常利用相抵触。《伯尔尼公约》的发展历程表明：“正常利用”的含义为所有实际或潜在的具有重大经济利益或实际价值的作品利用方式，涵盖了所有的和将来的经济利益和市场竞争的使用方式。换言之，即使在新型技术条件下，任何新出现的可能带来实际利益的使用方式都不会得到当然的豁免，即使著作权人事实上不可能采取该类型的利用模式。
最后，第三步：不得不合理地损害著作权人的合法利益。在国际上WTO的解释认为不合理的损害利益是：使用行为导致了权利人在收入上的不合理损失，即作品使用行为是否与著作权人的在市场中构成竞争关系，并且给著作权人造成了经济利益损失[12]，这是一种单纯的功利主义方法论和粗糙经济学的法律适用。不得不合理地损害著作权人的合法利益的判断，首先应对公共利益的正当性和道德性进行考量，是价值顺位上的优先事项。为维护公共利益对权利人的私益造成一定的损害，应当先进行对其损害的正当性和可接受性的定性分析，其次才是经济利益的定量分析。单纯地进行收入的利益考量会无形中限缩公共利益的施展空间，使得一般且必要的出于公共利益考量的使用，也会因为其对著作权人所谓的收入损失而得不到施展，这无疑会打破了利益平衡的保护原则，构成了对合理使用制度的限缩。
3.2. 域外人工智能领域合理使用的适用经验及启示
放眼全球，人工智能已经成为各技术研发型国家普遍关注的重点，为应对人工智能带来的法律挑战，各国都在积极地寻求对著作权法改造，部分国家和组织已经开始在信息和数据资源化方向展开在技术和法律等多层面的部署和竞争，并已将生成式人工智能创作纳入了合理使用的范畴[13]。
3.2.1. 日本合理使用制度多层次立法结构
日本在处理信息技术与著作权的法律冲突方面起步较早。在2009年日本在其《著作权法》的实施条例中新增了“计算机统计分析”例外，规定了从其他作品和大量信息中筛选信息，并进行比较分析和统计提供内容可受合理使用的豁免。同时该条款并没有对作品使用的主体和形式进行明确的界定，换言之，即使使用具有商业性质，或使用的主体并非个人的使用行为也可以被纳入该例外当中。但是该条款并不能完全适用于现有的人工智能发展，统计分析只是一种对信息数据的分析处理方式，并不能完全涵盖人工智能创作的机器学习和作品输出行为，存在一定的局限性。故日本在近年来继续推进修法，并在2019年增设了较为灵活的著作权权利限制条款，允许计算机信息处理人员在不致不合理损害权利人利益的前提下，以提供新的知识和信息服务为目的，实施对他人作品实施复制和提供的行为。
日本在新修订的《著作权法》当中，对合理使用制度进行了较为全面的改造。首先其将合理使用在使用程度上进行了划分，即：(一) 一般不会损害著作权人的利益行为；(二) 会对著作权人利益造成轻微损害的行为；(三) 为实现公共利益目的而不得不与著作权人相冲突的行为。并以此为基础构建总则和一般条款，同时在总则和列举式条款中引入中间层次的分则概括，最后进行兜底式的列举，形成了“总则一般条款–分则中间层次–兜底式列举”的多层次立法结构。中间层次包括三种类型：首先是不以享受和欣赏为目的的对作品进行使用的行为；其次是为知识创新提供轻微型作品使用的行为；其三是教育、残疾人、新闻报道、档案馆的使用行为。这三个层次配合一般条款除可以涵盖传统的封闭式列举的条款之外，只要不对权利人进行不当损害即可以使用作品。换言之，生成式人工智能的创作行为可以援引第一类和第二类，进行对作品的复制、机器学习和新作品的创作。
3.2.2. 美国“转换性使用”检验标准
“四要素检验法”是美国独创并于1979年写入了其《版权法》的文本当中的合理使用制度判断标准，即将使用过程当中的四个要素：使用的目的和性质、被使用作品的性质、使用的程度和方式以及对经济利益的影响综合纳入考量，以判定对于作品的使用行为是否构成合理使用。作为判例法国家，其将合理使用“四要素检验法”进行成文法化的确立，本意在于强调和明确已存在于众多判例中的合理使用判断的司法惯例，以求为法院裁量和判决提供一定的引导和限制，以更好地保护著作权和维护社会利益。但在后续的司法实践当中，由于该司法标准过于灵活，且有如三步检验法一样没有作出合适和统一的解释，这使得部分法官只能机械地通过比较案例当中所符合的要素数量以进行合理使用的判断，致使该标准事实上如三步检验法一样逐步的僵化。
而“转化性使用”检验标准则是通过对“四要素检验法”的补充发展而来的。“转化性使用”检验标准主要针对合理使用“四要素检验法”检验法中的“使用目的和特点”进行解释。“转化性使用”检验标准的理论认为：合理使用的首要判断依据在于使用行为是否符合公益目的，不能机械地以使用行为是否为商业目的、营利性或教育目的等作为固化的标准，而应当注重该使用行为的最终的整体社会效果，即合理使用制度的构建应当以维护社会利益为指导原则。该标准的核心是判断使用的“转化程度”，“转化性使用”要求对他人作品的使用目的和使用方式应与原作品的使用形式和使用目的均有所不同，且该使用行为应当产生新的信息、价值和理解，换言之，通过这种对原作品的使用，使得原作品转化为了全新的作品，最终有益于社会文化的繁荣，符合合理使用原则所保护的公益目的的立法初衷[14]。在生成式人工智能创作领域，“转化性使用”检验标准也可以得到良好的适用。首先，无论是机器学习阶段还是作品的输出阶段，人工智能对作品的使用目的最终都是创造出新的作品。经人工智能训练学习和创作的作品，只要有别于训练所使用的素材和在创作过程中使用的原始数据和搜索数据，形成新的作品，具有一定的文学、艺术、科研或其他社会价值，就可以被认定为合理使用。可以说，“转化性使用”检验标准使得合理使用的判断标准由传统的内容比较认定转向目的性比较的认定，更加突出合理使用的立法目的和初衷，不仅仅限于传统的著作权侵权的内容比较，使得合理使用标准真正脱离了著作权保护规则的从属地位，由原来的“限制与例外”向事实上的“合理使用”转化。该理论为多国的立法及司法改造提供了多方位的指导价值，前文所述的日本著作权法改革便对该标准多有借鉴。
3.2.3. 域外人工智能合理使用的立法经验启示
简单概括和总结美日两国在生成式人工智能创作领域的合理使用的立法经验，我们可以得出以下启示：
首先，无论是美国还是日本，都强调了在合理制度的立法和司法适用上的“目的性”标准。合理使用制度的构建初衷是为了促进社会的科学技术和文化的发展，具有极强的社会属性和公益属性，在法理价值追求上的位阶并不低于私权保护，其在著作权法中的作用并非是对保护规则的限制和例外，而是在私权保护和公共利益之上平衡的应然选择，制度的构建如有利于公共利益的发展，一定程度上对私人权益的限制是可以接受的。
其次，在使用形式和目的上，无论是转化性使用标准还是日本最初构建的计算机分析例外，都没有使用主体和使用形式上的要求，两者都不约而同地强调了最终的使用目的——是否能产生具有新的有价值的内容或数据，是否有利于社会科技与文化的进步，而并非僵化地使用形式或主体进行侵权抑或是豁免的区分。
此外，在判断的手法上两者均强调定量分析，而并非定性分析，即并非以具体的列举式的手段强调该行为的违法性或者合理性。如日本便将不同的作品使用行为区分为不同程度的对著作权人的利益损害，该划分方式为判断合理使用提供了更为具体的标准；而美国在判断途径上则依赖于对转化程度的认定，以判断合理的程度，而并非对行为本身的进行定义或区分。
最后，创新发展需要新技术与法律制度协同演进[15]，纵观两者的发展历程，其在立法和司法的转变上都可以看出其都在积极地推动法律的修订和司法实践的改革，以期更好地适应时代和技术的发展。这表明任何立法过程都应当密切关注与其相适应或冲突的技术的发展趋势，及时地对法律进行修订、完善和补充。使得法律能够更好地应对技术带来的挑战，更好地为社会谋求福利而并非限制技术的发展。
4. 生成式人工智能创作合理使用立法建议
著作权法的模式选择具有极强政策法律化倾向，在政策选择理论下该制度本身就是一国根据其自身在经济、科技、贸易等方面的现状进行选择的结果[16]，对于《著作权法》的立法改造应当结合我国现有的《著作权法》立法概况和实际社会发展需求综合考虑。《著作权法》在2020年已进行过修改，距今仅有四年多的历史，从维护法律的确定性和可预见性的角度，在短期内再次进行修改确显仓促，但《著作权实施条例》《信息网络传播管理条例》《计算机软件保护条例》已实行多年，近年来对其的修改呼声也越来越高。作为对立法条款的实际适用的行政法规，对法规进行及时修改可以更好地补充立法上的不足，故本文的立法意见主要针对现今呼声较高的三个条例的修改和补充，同时也涉及对《著作权法》未来修订的展望和建议。
4.1. 构建多层次立法模式
从国内外的司法经验上来看，任何穷举式条款已然不可能概括现有所需的合理使用情形，封闭式列举条款的立法模式不能适应当如今的技术迭代形势；而完全开放性的立法又往往缺乏统一的适用标准，极有可能导致法律适用的混乱和制度的僵化。而以日本为代表的半开放式、多层次的立法模式则可以有效地解决上述两种问题，其开放式的一般条款为未来技术发展的法律适用提供了更大的可能性，中间层次的条款列举了主要的使用情形，但并非完全封闭具有一定的适用调整的可操作性，同时兜底式的条款也为已成型多年普遍适用的合理使用行为提供了准确和明晰的判断标准。故我国立法可以考虑采取这种多层次的立法模式。
具体而言，首先在合理使用制度的构建上，设立总括式的一般条款以明确合理使用的概念和以公益为价值导向的立法目的，删除封闭性和指向性的“在下列情况下”的条文。同时如前文所述弱化使用主体和使用形式上的规定，为更多的使用行为创造合法的空间和余地。其次构建不同种类的中间层次条款，在概括和整合以往的合理使用条款之外，应当给予现有技术发展，尤其是信息技术领域和人工智能方面特殊的地位，在具体条文上主要考虑从公务、技术发展、文化发展和公益事业等目的方面列举。最后进行兜底式的列举条款，为从其他法律法规引入其他的合理使用模式以及确定以往和现有的合理使用情形提供保障。
4.2. 明确利益平衡原则的立法目的
著作权法的核心是“版权保护–合理使用”的矛盾和平衡，其制度设计的基本原则应当是利益平衡原则，其中最为重要的平衡是在著作权人的私人利益，公众利益以及社会公共利益之间达成的[17]，即同时注重对私权的保护和对公益的维护。合理使用制度立法的初衷是对社会公共利益的维护与伸张，其不应当成为整体著作权法的补充，更不应当是对私权保护的“限制与例外”。从法社会学的角度出发，对私权的保护应当以促进整体的社会利益和维护社会关系的平衡为最终目的；而维护社会稳定和促进经济社会发展，应当以保护私权为主要手段，两者相互制约也相互平衡，并不存在法理价值位阶上的高下之分，限缩合理使用制度的适用空间实际上限制了社会公众的学习和科学技术及文化发展[18]。故基于利益平衡原则，立法者在构建合理使用制度时应当明确：合理使用制度作为著作权法体系中维护社会公益的重要一极，并不应当以“限制和例外”为制度设计层次，其本身的公益属性应当被优先考虑，强调作品使用的合理使用的情形的必要性与私权保护相当，合理使用行为并非对侵权行为的豁免，而是自然应得的权利。
具体而言，首先在《著作权法》章节划分中应当明确合理使用制度的独特性和独立性，而并非是对权利保护的“限制与例外”。其次在具体条文当中应当明确合理使用行为的最终成效应当是具有一定程度的社会属性，使用行为应当服务于社会科学技术和文化事业的发展。在此基础上，任何主体的使用同时也存在最终促进上述效果的实现的可能性，例如科技公司对作品的合理使用，最终可能促进新的文艺作品诞生或者是技术的迭代，其在使用主体和使用形式上的规定应予以弱化。
但是这种向公众的立法倾斜也应注意保障原作品著作权的利益，利益平衡原则在人工智能创作领域场景的量化适用，应聚焦数据使用必要性与权益损害可控性的双重校准。在具体操作上，首先应把控数据的使用规模，根据训练目的不同——如通用模型、垂直领域模型等，设定差异化复制量阈值，例如通用模型允许更高比例的数据暂存，但需通过技术手段限制后续传播，而在垂直领域模型的数据使用应聚焦于专业领域的数据，且复制存储量应适当下调。同时可引入类似于《著作权法》第四十六条的“合理补偿金”机制，对商业性训练中使用的作品，按模型训练后的市场收益比例向著作权集体管理组织或著作权本人支付补偿或报酬，避免直接适用授权许可的高交易成本的同时平衡保护著作权人利益。在司法裁判中，应平衡两方责任，原著作权人应当证明其正在实施或有能力即将实施基于作品的数据训练或再创作，对此则应要求人工智能开发者和使用者证明训练数据的使用未实质性替代原作品市场，未输出与训练数据高度相似的竞争性内容。在具体的使用量化标准上，应当由著作权行政管理部门联合技术机构定期发布《生成式人工智能数据使用指引》，根据技术迭代更新量化参数，确保平衡原则的实践适应性。
4.3. 引入“转化性使用”检验标准
合理使用的判断标准应着重强调使用目的和最终使用成效，即引入“转化性使用”判断标准以改造“三步检验法”或者是直接引入带有“转化性使用”标准的“四要素检验法”。
在判断标准上应以其是否能够产生全新的具有新的价值、理解和意义的作品为核心，在最终成效上应当明确其应当同时具有有利于社会科学技术以及文化事业发展的目的。在判断手段上应注重进行定量分析：其一是对“转化程度”的定量，判断新产生的作品与原有作品的差距，如该使用行为仅是对原有作品简单的复用，则自然应当被认定为著作权侵权。其二是对“利益损害”即对著作权人利益减损的程度的判定，从前文的诸多叙述当中，本文已再三强调了对利益平衡原则的坚持，即为了公益目的在一定程度上对著作权加以限制和对其利益的进行贬损是有必要和合理的，但这种贬损和限制的程度也应当加以规制，不得过大和不合理地损害著作权人的利益，即超出必要的或合理的使用形式和使用目的应当被认定为恶意，具有民事侵权责任法当中的主观层面上的过错，造成严重损害或情节严重的，则应当认定为刑法中在主观层面上的故意，对构成犯罪的依然应当予以刑事打击。此外，在检验要素或步骤上，既然认定标准的核心为使用目的、成效，则理应在立法中再次弱化对使用形式、数量和主体等方面的具体规定。
若对现有制度加以改造，重点则在于“转化性使用”标准与现行“三步检验法”的衔接。在检验“特殊情形”时，首先评估使用行为是否具有转化性，即人工智能生成内容是否通过数据学习产生新表达、新功能或新认知价值，如科研模型生成的知识图谱、艺术工具创作的风格融合作品、构思想法形成的新的故事文学等，若转化性成立，则推定符合“特殊情形”要件。在第二步“不与正常利用冲突”的检验中，如前文所说，除非原作者有证据证明其正在实施或有能力即将实施基于作品的数据训练或再创作，转化性使用本身即应排除对原作品市场的直接替代，但仍需验证人工智能输出内容是否规避了原作品核心盈利场景。最后，将“转化性价值”纳入损害评估，若新作品的社会效益显著高于著作权人损失或在直接作用于全社会或国家的科技、教育和文化事业，则视为“合理损害”。
5. 结语
本文围绕生成式人工智能创作合理使用立法全面展开研究。点明人工智能创作对著作权法带来挑战，促使合理使用立法成为核心议题，阐述了我国立法现状，分析现行制度适用困难原因，包括在立法模式、条款设置与检验方法等方面的缺憾。最后通过借鉴域外立法和司法实践经验，结合我国国情，建议从明确立法目的、构建多层次模式及引入新检验标准着手完善立法，使著作权法能有效应对人工智能创作带来的变革，以保障各方利益并促进社会文化与科技的良性发展。综上，本文认为只有清楚地认清我国现有的立法模式的缺憾，以及在新形势下我国制度所面临的具体挑战，充分意识到完善立法的紧迫性和必要性，才能使我国的法律制度更好地解决和应对现有的和未来可能出现的各种社会问题。