摘 要：本文以中部地区人工智能产业发展中的著作权合理使用问题为研究对象，采用比较分析法、案例研究法及法经济学分析框架，探讨人工智能深度学习行为与著作权制度的适配性。在《新一代人工智能发展规划》实施背景下，中部各省虽积极布局AI产业，但数据获取与利用的著作权困境制约了技术发展。研究发现，现行封闭式合理使用制度难以适应AI训练需求，建议构建差异化分级管理机制、企业合规激励体系及跨省协同数据治理框架，借鉴欧盟“数据挖掘例外”等域外经验。为中部地区AI产业突破制度瓶颈提供了系统性解决方案，对平衡技术创新与著作权保护、促进区域数字经济协同发展具有重要理论价值与实践意义。
关键词：著作权；合理使用制度；中部地区人工智能产业；数据获取与利用
引 言
随着《新一代人工智能发展规划》的深入实施，人工智能产业已经成为我国经济转型升级的核心引擎。中部地区作为“长江经济带”与“中部崛起”战略的交汇点，正加速布局AI产业集群，中部各省均发布《人工智能产业发展三年规划》：湖北省提出“光谷科技创新大走廊”建设规划，并建设“光谷人工智能产业园”响应政策规划；河南省依托郑州航空港区推进智能终端研发，推动“人工智能+”行动计划；湖南省聚焦智能驾驶与工业机器人领域，形成差异化发展格局……在国家战略与区域发展的双重驱动下，我国人工智能产业在高速发展的同时，深度学习技术也引发出一系列版权新挑战，甚至对当前的著作权制度形成冲击。
人工智能的创作过程大致包括“收集数据—深度学习—输出成果”三个阶段，深度学习需以大量的数据（Data）作为“投喂”素材，随着人工智能技术发展达到新的阶段，深度学习也迭代升级，以模拟人类大脑神经元结构为特征，通过算法自主模拟人类学习特征，以期自主挖掘数据中蕴含独创性内容背后的价值，因此算法自由、数据自由旋即成为当下发展人工智能技术的阶段性主题。但由于现有著作权并没有对数据的获取、利用作出明确规定，在这各领域内AI侵权案件频频发生，具体体现在对既有体系中作品创作者的合法权利与公众的合理使用权之间利益平衡的打破，以及其自身发展需求与著作权保护的对立。这也导致创作者可能因为收益被AI稀释而丧失创作动力，企业也会面临“使用数据即侵权”的合规困境。现有研究对“深度学习行为”本身鲜有关注，本文试图跳出结果导向的研究方式，从行为层面剖析人工智能的深度学习行为与合理使用制度的改革适配性，为破解该困境提供制度方案的同时，也期望能够为中部地区发展人工智能产业提供新思路。
一、 人工智能深度学习的著作权风险与合理使用制度考量
（一）深度学习行为的著作权侵权风险分析
在人工智能内容创作的过程中，首先在输入阶段需要向构建的算法模型“投喂”足够的数据，然后在深度学习阶段需要对收集样本进行分析再加工，最后输出学习成果。这一整个过程中，涉及收集、运用各类信息，这些操作可能涉及对受著作权法保护作品的采集和使用，在各个环节都存在发生著作权纠纷的可能性。
输入阶段爬取的样本数据既包括公知素材，也包括受著作权法保护的作品，由于本文旨在讨论侵权分析相关问题，对公共领域的素材不再进行讨论，当前人工智能主要通过四种方式获取受著作权法保护的作品：（1）利用“网络爬虫” 技术自动爬取公开网站信息；（2）未经授权擅自获取商业数据库中的信息；（3）在未获得权利人许可的情况下，出于商业目的使用受保护的作品，为机器学习提供训练数据；（4）通过服务协议获取强制许可，并将实体媒介内容数字化后用于机器学习训练。如果不当使用以上四种方式都会造成著作权侵权风险。
AI训练模型获取数据的非法操作，特别是爬虫协议的滥用，也随着人工智能产业兴起的春风悄然滋长。例如正在审理的AI绘画大模型训练库著作权侵权案，该案是四起画师起诉AI绘画软件运营者，原告认为被告未经允许将原告作品用于模型训练并用于商业用途，远超合理使用范畴。无独有偶，关于AI模型训练端的著作权侵权问题，在美国“使用他人作品训练AI模型”版权纠纷第一案Andersen诉Stability案中，三位原告就指控Stability公司未经许可抓取了大量受著作权保护的图片训练其模型Stable Diffusion。
（二）深度学习行为应用著作权合理使用制度的合理性
若在当前著作权体系下回应人工智能深度学习著作权侵权，目前有三种对尚处于保护期的作品合法供公众使用的途径，分别是：授权许可、法定许可和合理使用。正常状态下，使用他人作品需要获得著作权人许可并给予一定报酬，但是由于人工智能深度学习行为挖掘数据具有低密度性、大规模性的特点，若对每一作品都取得单独授权，会使得交易成本过高、效率过于低下。因此，当前关于将人工智能深度学习行为纳入著作权例外之中，主要存在两种观点：法定许可制度和合理使用制度，这二者的区别之处在于，不经著作权人许可而使用受保护的作品，是否应向相关权利人支付报酬。采用法定许可制度的观点认为：运用法定许可制度既提升了作品的授权效率，又能够通过获取报酬最大限度的体现对著作权人享有的权利的尊重。采用合理使用制度的观点则认为：人工智能利用数据最大的特征是需要使用海量的数据，因此如果使用数据均需要对权利人支付报酬，即使单件作品的成本不高，但是海量数据累积形成的作品使用费非常高昂，成本的高昂反映到产品售价上就会导致定价过高，不利于人工智能产业的发展。
人工智能产业目前仍处于起步阶段，并且面临国内外的较大外部竞争压力，出于对新兴产业发展的保护，并且出于开拓市场的需要，采取合理使用制度可以保障相应的法律配套制度不至于过于严苛，并且能够降低制度性成本。
具体到中部地区，从区域经济结构与产业布局的视角来看，人工智能产业的发展中呈现出独特的制度与市场背景。一方面，湖北、湖南、江西等省在制造业、教育科研以及公共数据资源领域具有坚实基础，依托武汉光谷、长沙智能制造谷、南昌VR产业基地等重要平台，已初步形成较为集中的人工智能研发与应用集群，为产业发展提供了较强的硬件条件与人才支撑。另一方面，该区域内的人工智能企业多为中小规模主体，资本积累相对有限，对数据采购与版权许可成本的敏感性显著高于沿海发达地区的头部企业。在此情形下，若严格采用逐一授权模式，不仅会显著增加初创企业的合规负担，还可能抑制本地创新型企业在算法优化与模型训练等环节的活跃度，从而影响整体产业创新效率。
尽管中部地区在公共数据与行业数据资源方面储备丰富，但优质标注数据集的市场化供应体系尚不健全，训练阶段对外部受保护作品的依赖程度较高。这一现实意味着，如果在著作权制度上不为人工智能深度学习预留一定的合理使用空间，本地企业可能陷入双重困境：一方面缺乏可直接使用的高质量数据，另一方面在数据获取环节承受过高的制度性交易成本，进而削弱其在全国人工智能产业版图中的竞争力。
结合对中部地区产业与治理实践的观察，可以进一步概括出若干塑造制度环境的典型特征：其一，地方政府与企业普遍强调“构建高质量数据集”，并将其视为发展优先事项，然而实际供给仍显不足；其二，人工智能产业主体结构以中小型企业与高校科研机构为主，大型平台型企业集中于东部，区域内市场化数据供应体系尚未成熟；其三，数据来源分散，大量训练数据散布于行业企业、公共部门、文化单位与个人创作之间，权属链条不透明，查证成本高；其四，地域性文化资源（如非遗、地方文献、乡土艺术）种类丰富且敏感，社会关注度高，公共性与稀缺性特征明显；其五，地方企业尤其是中小型主体的法律服务与版权合规能力普遍薄弱，事后诉讼的成本高、周期长。
从法经济学的角度看，在中部地区引入更具针对性的合理使用制度，不仅有助于降低本地人工智能企业的数据获取成本、减少制度性交易费用，还能够在产业发展的早期阶段形成吸引外来投资与技术团队的制度优势。这种制度安排通过在合理使用框架内限定范围与用途，可以在有效保护权利人核心利益的同时，为资源受限、竞争压力较大的本地企业提供一定的制度缓冲期，实现法律保护与产业培育之间的动态平衡。
二、 人工智能深度学习适用著作权合理使用制度的现实困境
正如上文分析，促进我国中部地区发展人工智能产业仍需地区完善相关条例，在立法层面对人工智能深度学习行为进行回应、规制，鉴于侵权行为主要发生在人工智能模型训练的深度学习阶段，应用合理使用制度回应深度学习中利用数据导致的著作权侵权问题更为合理，但是在现有著作权体系下回应这一问题仍存在制度藩篱。
（一）著作权合理使用制度的法定类型与新兴技术行为的适配困境
我国《著作权法》在设计合理使用制度上通过对合理使用情形的穷尽列举，利用类型化立法确定了十二类适用合理使用的具体情形，而并不明示适用合理使用的具体标准。在司法实践中，我国法院对属于合理使用的行为的论证理由主要有两个依据：第一，行为必须符合《著作权法》第24条的相关规定；第二，采用美国采用的“四要素标准”，考量行为在性质上是否对受著作权保护的作品造成可替代性的市场地位的影响。但是，随着互联网经济的迅速发展，在网络环境下对作品的利用形态更迭迅速、更加复杂，使得利用行为难以归结到合理使用制度的任何一种法定情形中。比如在王莘与北京谷翔信息技术有限公司等著作权权属、侵权纠纷案中，第一被告谷歌图书馆通过复制，使用户在谷歌图书馆搜索时显示小部分原告作品，但是法院认为谷歌对原作品的使用不会影响进而代替原作品的市场销售，因此判定不会影响著作权人的合理市场利益，并且认定行为属于合理使用。在此案中，法院并没有将谷歌图书馆的行为归类于任何一种具体适用情形，而是仅采用“四要素标准”对行为进行判断，并且得出属于合理使用的结论。同时，在“AI文生图第一案”中，用户起诉平台未经许可使用其AI生成的图片，法院虽然最终认定AI生成内容具有独创性，但是回避讨论训练数据使用的合法性。
私以为，这样在裁判结果中有意忽略对具体合理使用类型的阐明，会极大影响著作权法的权威性和稳定性，并且在人工智能产业快速发展的当下，涉人工智能案件日益增长，如果不在立法层面对人工智能的深度学习行为进行明确规定，而是依赖于法官的专业素养和自由心证，恐无益于人工智能产业的健康发展。
（二）著作权合理使用制度“封闭式立法”的弹性缺失困境
在全球范围内，“合理使用”制度的立法模式主要可以分为三大类型：（1）美国采用的“合理使用”（fair use）模式，这种模式源于判例法传统，通过赋予法官较大的自由裁量权进行对合理使用情形的判定，不局限于法律明确列举的情形，属于开放式的立法方法；（2）部分版权法体系的国家采用“合理交易”（fair dealing）模式，在该模式下法律既对使用目的进行限定，在具体适用时又依赖法官的自由裁量，因此兼具封闭与开放的特点，可称为半封闭式模式；（3）而起源于大陆法系的作者权体系国家则实行“著作权例外”（copyright exception）模式，该模式符合大陆法系的一贯特点，以保护著作权人利益为基本原则，对构成合理使用的例外情形进行穷尽式列举，属于完全封闭式模式。
我国在合理使用的立法技术上选择完全封闭式的立法模式，虽然在第三次修订中增设兜底性条款，但由于缺乏配套规定，该条款尚不能发挥真正的作用。增设合理使用兜底条款的设置本身是体现《著作权法》的进步性，为该制度本身注入弹性，既遵循知识产权法定原则的要求，又为保障了著作权人与社会公众之间的利益提供弹性空间。然而，问题的关键在于现行法律没有将深度学习行为纳入合理使用范围，不能在法律层面上正当化、合法化人工智能深度学习阶段的作品数据利用。正是由于我国现有的著作权体系无法为人工智能深度学习使用作品时提供合法基础和制度框架，为了正向激励人工智能产业的发展，应该增设相关条款在制度层面回应这一问题。
我国现行《著作权法》虽然设置了合理使用的兜底条款，但由于该条款未被实际激活，导致在实践中，对合理使用的认定出现了诸多突破法定情形的裁判结果。例如，在王莘诉谷歌图书馆案以及更早的"北影录音录像公司诉北京电影学院"案中，法院均认定被告的行为构成合理使用。特别值得注意的是，在后者中，法院认定电影学院以为教学目的拍摄电影的行为属于合理使用的范畴，这一判决实际上已经突破了法律对合理使用情形的明文规定。这些案例表明，对合理使用的认定，司法实践某种程度上已经走在了立法的前面。
当法院认定的事实已经突破立法的规定，如果法律不及时对新情形进行及时回应，在伤害法律的权威性的同时，也会使得司法裁量缺乏法律的准绳。如果一昧依靠法官使用“合理使用”制度之外的概念弥合制度的僵化和缺陷，考虑到我国的司法现状，我国司法实践的经验不足以弥补该制度产生的不足。因此我们在考虑增加立法弹性以应对人工智能产业发展造成的“合理使用”制度适用的变化的同时，也应当注重比较版权法体系国家的立法和司法经验。
三、 人工智能深度学习合理使用认定的域外制度比较
（一）企业学习“转化性使用原则”应用于构建AI模型合规性自评系统
“四要素标准”对合理使用的认定通常涉及以下几个方面的考虑：使用的目的和特点；被使用的著作权保护作品的性质；被使用部分的比例与实质性；对受著作权保护作品的市场或价值的影响。但是在美国后来的司法实践对其中的第一个要素又增列了应考量是否具有足够的转化性（transformative），被指控侵权物的转化程度对法院判决结果会产生决定性的影响。同时由于美国采用“fair use”开放式立法模式，本身就以开放性、自由裁量性为特点，但灵活的规定必然有损确定性，“fair use”模式使当事人难以通过法律预知自己的行为合法与否，因此过度的灵活性可能导致原本可以自由使用的用户为了防止被诉而选择获取许可。其一便是过度灵活性导致的寒蝉效应（Chilling Effect），即初创公司因法律不确定性放弃高质量数据，转而支付许可费或改用低质量的开放数据，导致AI模型性能下降；其二则是权力边界模糊导致的权利人博弈失衡，单一模型训练可能涉及数百万权利人的许可谈判，成本过高会阻碍技术创新。
虽然美国的“四要素”标准的灵活性可能会导致AI训练合法性不确定，但是企业自身借鉴“转化性使用”原则构建AI模型合规性自评系统则有效规避了过度灵活性带来的问题。根据《安徽省通用人工智能创新发展三年行动计划》，安徽省鼓励开展大模型评测研究，强化安全技术研发。企业利用“转化性使用”原则构建、评测AI模型，能够在法律风险控制、商业竞争力提升和社会责任履行之间实现平衡。首先，企业可以通过证明AI对原始数据的处理具有显著的转化性特征，比如提取抽象特征而非直接复制，由此引用合理使用原则，减少侵权争议。其次，利用“转化性使用”原则在降低成本、提升数据使用效率方面对企业意义重大，引用该原则可以减少直接获取能够被认定为转化性的数据授权的成本，尤其是对使用海量数据对训练模型的企业至关重要。最后，企业主动应用转化性原则可以充分证明企业尊重隐私与知识产权，对树立品牌形象，增强模型可信度与市场接受度均十分有益。
（二）借鉴欧盟立法模式推动区域协同数字治理现代化
欧盟地区作为传统的版权法体系区域，通过制定区域内统一的人工智能法案以期实现对市场中人工智能的使用进行严格监管，其立法技术采用的是著作权例外（exception of copyright）模式描述合理使用制度，合理使用制度在欧盟本土被称作“版权例外”。欧盟在人工智能立法方面采取了创新举措，其《数字单一市场版权指令》（以下简称《数字版权指令》），明确将人工智能深度学习涉及的数据使用行为列入著作权限制范畴。该指令创设了四种新的版权例外情形：一是专为科研目的开展的文本与数据挖掘；二是普通场景下的文本与数据挖掘应用；三是数字化及跨境教育活动中对作品的使用；四是出于文化遗产保护目的的作品利用。这一立法创新体现了欧盟在平衡技术创新与版权保护方面的积极探索，通过明确的法律规定为人工智能发展提供制度空间，同时兼顾了科研、教育、文化等社会公共利益。与旧版权指令相比，此四类新增版权例外在法律条文的表达中均体现了法律强制力的提升，均使用“成员国应该......(Member states shall...)”的表述，在立法上更体现出对数字技术和数字化单一市场的重视，从欧盟版权法的整体角度来看是通过额外列举版权例外的情形，使得一些新出现的情况能够被归入版权例外中并在成员国的相关法律体现出来，回应技术进步带来的变化，扩大了版权例外的范围。
总体来说，欧盟《数字版权指令》对于人工智能著作权问题的考虑和解决方案的呈现具有前瞻性和先进性，囿于传统版权体系中对版权例外简单、僵化的规定，欧盟仍通过增设版权例外情形以应对时代快速发展的需要。
相对于“四要素”标准的跨度之大，欧盟采取更明确的例外规定，虽然相对更加保守，但是更适合现阶段我国中部地区发展人工智能产业借鉴经验。在安徽省和湖南省发布的《人工智能产业发展三年计划》中，均不约而同地提到建设高质量数据集，确保高质量数据供给，从侧面可以窥见当前中部地区AI企业陷入数据版权困境，武汉光谷、长沙智谷等地的初创公司常因版权数据授权问题延缓研发。借鉴数据挖掘例外条款可以允许合法获取数据的企业无需逐项授权，直接用于AI训练，能够有效的减少法律风险和谈判成本。同时，如果引入“数据挖掘例外”这一原则，能更好的区分“数据访问权”与“数据使用权”，更是能够与《数据二十条》中明确公共数据、企业数据的分级使用相结合，化解具有垄断地位的大平台垄断数据资源的情况。
同时，中部地区各省市人工智能发展报告均提及推进区域聚集，但没有强化省际之间的联系，比如可以在长沙-武汉形成AI产业走廊，先行试点学习欧盟的立法经验，进而推动区域数字治理现代化，强化中部地区协同立法，此举将助力中部在全国统一大市场背景下形成“数据驱动型创新”的比较优势。
四、 中部地区人工智能产业发展建议
在中部地区的发展语境下，单纯依赖《著作权法》第二十四条所确立的合理使用制度，难以完全回应人工智能深度学习对大规模训练数据的现实需求。其一，合理使用条文的开放性和司法裁量的模糊性，使得企业在进行数据调用时面临着较高的风险和法律灰色地带；其二，高价值、高敏感的作品一旦被无差别放入训练集，不仅可能造成对权利人潜在市场的损害，还会引发文化资源被过度挤压的外部性风险。在法经济学意义上，合理使用仅仅依靠其宽泛的授权许可，可能会带来两个方面的问题：一是增加了社会总体交易成本；二是可能形成对原创内容生产的不良激励。
从法经济学的角度看，合理使用制度本质上是降低交易成本的一种法律手段，它免除了一些使用行为的许可负担，减少了权利人与使用者逐一对谈的成本。但在人工智能训练的语境里，这种制度安排在中部地区的边际效益正趋于递减，一方面因为作品的使用规模、频次较大，所以权利界限模糊造成的风险成本较高，另一方面因为地方产业规模较东部偏小，每个企业难以以量取胜来分摊合规成本。如果继续沿用原有的合理使用框架，却没有配套机制，就会陷入“制度上限过低—创新边界受限—市场竞争力削弱”的均衡陷阱。
基于此，中部地区制度探索应以合理使用为底座，在此之上构建更加精细化、可操作的配套机制，以实现权利保护与技术发展的双向兼顾。
（一）建立差异化分级管理
中部地区在推进人工智能发展的过程中，可以在制度的供给端导入“差异化授权”的逻辑，在整体构架上可以效仿江苏省“省市一体数据流通枢纽”模式，由省级知识产权部门牵头，联合科技、大数据部门搭建全省人工智能训练数据授权运营平台，并和各市子平台形成统一规则、分级授权、省市共建的制度格局。
运营主体由省级授权的数据管理集团或者知识产权运营机构来担任，制定一致化的分级授权指南，接入规范以及合规监管机制，并且要保障数据在“能用但看不见”的情况下做到安全流通。
开发主体则通过市场化遴选，向符合条件的科研机构、企业开放数据调用权限，避免因行政垄断而抑制创新活力。运营主体不直接参与产品开发，而是提供经过初步加工、去标识化、脱敏处理的数据资源，降低权利侵权与数据泄露风险。
分级模式按照作品的来源、用途、敏感度这三个维度划分。在来源维度上，可区分为社会公开作品、商业化发行作品、地方传统文化资源；在用途维度上，分为科研、公益、商业化三类；在敏感度维度上，依据文化价值与替代性强弱，将作品划分为核心文化作品、一般文化作品、普通内容等不同层级。
在具体规则设计中，对于社会公开的普通内容，可在合理使用框架内直接允许科研机构全文调用，并在商业化场景下仅要求简化备案，降低进入门槛；对于一般文化作品，则允许片段化进入训练集，并要求标注来源，以防止原作市场被完全替代；对于核心文化资源，例如地方戏曲、传统工艺数字化档案等，则应设定更为严格的片段化比例，并通过制度化的反哺机制将使用收益的一部分回流至文化发展基金。这种分层授权的制度逻辑，本质上是在降低高价值作品的外部性风险的同时，保留低价值、低敏感度数据的低交易成本优势，从而在总成本最小化意义上实现制度优化。
授权方面，参照福建省公共数据分级开发模式，从立法确立分级开发规则，建设统一大平台汇聚数据1400亿条，依据“一模型一评估、一场景一授权”原则，按照“双向授权”机制即管理部门授权+数据主体授权作为隐私保护和合规使用范本。
此类制度设计兼顾交易成本理论和边际收益递减规律，低价值数据的边际授权成本小于谈判成本，在开放式合理使用框架中直接放行以提高数据利用率，高价值作品的潜在市场损害成本和外部性风险更大，若完全放开使用会造成总体社会福利净损失，需采取限制比例、反哺资金等“价格化”措施，维持人工智能训练规模效应，实现文化资源可持续供给。
（二）设立企业合规激励与认证机制
合理使用制度如果要于中部地区人工智能训练数据治理真正发挥效用，必须辅之以明确的激励导向，让企业在成本收益分析中形成“合规有利、违规有成本”的预期。中部地区的各类企业普遍在数据调用这一环节存在信息不明、使用边界不清的情形，这就加大了司法裁判的不确定度，使得权利人很难去有效行使监督权。通过制度方式，把符合规定的行为变成企业加入到合理使用当中的“入场券”，从而有效地改善法律的可预见性和可实施度。
建立基于备案表现与合规记录的分级管理体系。地方主管部门应根据企业备案的及时性、风险审查的通过率、历史合规事件的记录等核心指标，把企业划分成A，B，C三档，A档企业归入“合规白名单”，可以享受诸多制度上的优待：与政府采购或者重要科技项目评审之时，可享有优先资格；税收政策上可获得研发费用加计扣除或地方性科技专项补贴的优先审批，这样一种分层激励规划，从本质上讲就是把守法企业边际收益提升，促使它们在长时间内把守法投入当作一种战略性的投入而不是被迫承受的成本。
针对中小企业普遍存在的合规能力欠缺，资源短缺的情况，应该给予低成本甚至是免费的合规技术以及知识方面的服务，可以由省级的知识产权运营机构和本地高校、技术公司合作研发适合中小企业的“版权合规检测工具”，内嵌数据脱敏、版权对比、敏感资源识别等功能，在数据训练之前，能自动为企业做基础的风险审查，帮助企业准确判断合理使用的边界，避免因为理解错误而无意中侵犯他人的权益。
山西、安徽等地的试点实践已经表明，分级管理与技术赋能的结合能够显著提升企业的主动合规率。尤其是在数字经济领域，企业一旦形成以合规性为竞争优势的市场格局，违规的机会成本就会被大幅拉高，从而产生自我强化效应。在经济学意义上，这种模式兼具“软约束”与“硬激励”的双重效用：前者通过技术和知识降低企业的合规边际成本，后者通过制度化的正向激励与负向惩戒，使合规成为一种与利润目标一致的企业战略。
（三）推动跨省协同与共享基础设施建设
为解决当前中部地区人工智能训练数据在权属确认、授权方式与合规标准上的分散化问题，中部地区有必要在制度层面形成统一化的区域合作体系，从而减少跨省制度摩擦、降低交易成本并提升制度可预见性。已有政策探索为这一目标提供了现实基础。《关于贯彻落实〈长江中游城市群区域市场一体化建设举措〉推进长江中游三省区域协同标准一体化发展的实施意见》已明确湖北、湖南、江西三省共建标准体系。《中部三省数据领域省际合作机制实施方案》、《江西省“数据要素×”三年行动实施方案（2024-2026年）》也强调，加强与湖北、湖南的数据协同，探索建立跨省权属数据库，从源头降低合规成本。
基于上述政策经验，中部地区可通过签署跨省合作备忘录的方式，可联合建设跨省权属与授权数据库，整合地方作品权属登记信息、授权记录与使用限制信息，并向辖区内人工智能企业与科研机构开放查询。这种统一化数据库不仅能减少信息不对称所导致的权属争议，还能显著降低权利确认与交易谈判的前期成本。数据库的维护与更新应由三省知识产权主管部门与大数据管理机构共同承担，通过财政分摊与市场化服务相结合的方式保障可持续运行，并确保数据库的动态性与时效性。制度统一与执行稳定将显著提升企业跨省运营的法律可预测性，使企业在制定投资布局与数据训练计划时能够减少制度不确定性带来的冗余合规支出。
由于制度统一且执行稳定，企业在制定跨省投资与数据训练计划时，可以预期规则适用的一致性，从而减少因制度差异而产生的战略规避行为。长远来看，跨省统一化数据治理框架不仅有助于吸引外地人工智能企业在中部地区布局数据训练中心，还将推动区域内部形成更加紧密的技术、人才与资本流动，最终在人工智能产业链竞争中形成一种内生化的比较优势。这种优势并非依赖低成本要素，而是基于规则一致性与制度执行力所构建的高质量营商环境，在全国范围内具有可复制与推广的潜力。
结语
中部地区的人工智能产业面临着人工智能技术迭代加速与著作权制度刚性约束的双重考验，因此该地区人工智能产业的可持续发展亟需构建兼具法理正当性与实践可操作性的制度框架。当前的合理使用制度与人工智能深度学习行为之间存在诸多结构性矛盾：法定类型化立法模式难以覆盖复杂的人工智能行为形态，“封闭式立法”缺乏动态调控空间，高价值作品授权成本与低价值数据利用效率的不平衡，以及区域制度摩擦导致企业数据合规成本升高。这些困境在阻碍人工智能技术创新的同时，也有可能引发著作权人利益保护与公共福祉之间的冲突。
破解这一困局的关键，就在于构建“分层授权-合规激励-区域协同”的三维治理体系。首先，分级授权机制在法经济学角度通过价值维度划分数据类型，既保障了数据流动的规模效应，又防止了文化资源的过度消耗；其次企业合规激励与认证机制将原本的法律义务转化为市场优势，形成“守法效益>违法成本”的理性预期，极大促进了中小企业的创新积极性；最后，推动区域协同治理模式消解了区域制度壁垒，使产业在跨省布局时获得稳定的制度预期，进而提升中部区域产业集群的整体竞争力。
这一制度转型不仅关乎中部地区人工智能产业的高质量发展，更折射出数字时代法律制度完善的必然趋势。当技术变革速度超越立法反应周期时，通过地方先行先试积累制度经验，再上升为国家战略，或许才是中国应对全球技术治理竞争的有效路径。中部地区的实践表明，只有将法律强制性约束与技术弹性创新相结合，才能在保障创作者权益与促进技术发展之间找到最优解，为全球人工智能治理贡献中国智慧。
参考文献
[1]祝建军. 生成式人工智能著作权侵权问题研究 [J]. 知识产权, 2025, (02).
[2]熊琦,张文窈.人工智能生成内容著作权规制的全球趋向与本土路径[J].知识产权,2024,(11).
[3]童云峰.走出科林格里奇困境:生成式人工智能技术的动态规制[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版),2024,32(08).DOI:10.13806/j.cnki.issn1008-7095.2024.08.004.
[4]李舒沁.欧美人工智能治理模式进展、差异及对我国的启示[J].网络安全技术与应用,2024,(08).
[5]万勇,李亚兰.因应人工智能产业发展的合理使用条款解释论研究[J].数字法治,2023,(03).
[6]王文敏.人工智能对著作权限制与例外规则的挑战与应对[J].法律适用,2022,(11).
[7]焦和平.人工智能创作中数据获取与利用的著作权风险及化解路径[J].当代法学,2022,36(04).
[8]吴汉东.人工智能生成作品的著作权法之问[J].中外法学,2020,32(03).
[9]徐小奔,杨依楠.论人工智能深度学习中著作权的合理使用[J].交大法学,2019,(03).DOI:10.19375/j.cnki.31-2075/d.2019.03.003.
[10]刘友华,魏远山.机器学习的著作权侵权问题及其解决[J].华东政法大学学报,2019,22(02).
[11]陶乾.论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立[J].法学,2018,(04).
[12]梁志文.论人工智能创造物的法律保护[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05).DOI:10.16290/j.cnki.1674-5205.2017.05.015.
[13]吴汉东.试论“实质性相似+接触”的侵权认定规则[J].法学,2015,(08).
[14]李琛.论我国著作权法修订中“合理使用”的立法技术[J].知识产权,2013,(01).
[15]Verma A. The copyright problem with emerging generative ai[J]. J. Intell. Prot. Stud., 2023, 7.
[16]Samuelson P. Generative Al meets copyright[J]. Science,2023, 381(6654).
[17]Asay C D. Independent Creation in a World of AI[J]. FIU L. Rev., 2020, 14.
[18]Quang J. Does training AI violate copyright law?[J]. Berkeley Tech. LJ, 2021, 36.
[19]Gillotte J L. Copyright infringement in AI-generated artworks[J]. UC Davis L. Rev., 2019, 53.
[20]Sag M. Copyright safety for generative AI[J]. Hous. L. Rev., 2023, 61.
[21]Murray M D. Generative ai art: Copyright infringement and fair use[J]. SMU Sci. & Tech. L. Rev., 2023, 26.
[22]Sag M. Fairness and fair use in generative AI[J]. Fordham L. Rev., 2023, 92.
[23]Lim D. AI, Equity, and the IP Gap[J]. SMU L. Rev., 2022, 75.
[24]Gervais D J. AI derivatives: the application to the derivative work right to literary and artistic productions of AI machines[J]. Seton Hall L. Rev., 2021, 52.
[25]Lim D. Antitrust's AI Revolution[J]. Tenn. L. Rev., 2021, 89.
[26]Svedman M. Artificial creativity: A case against copyright for AI-created visual artwork[J]. IP Theory, 2020, 9(1).
[27] 湖北省人民政府.省人民政府办公厅关于印发光谷科技创新大走廊发展战略规划
（2021-2035年）的通知[EB/OL].(2021-02-22)[2025-08-08].https://www.hubei.gov.cn/zfwj/ezbf/202102/t20210222_3355044.shtml.
[28] 河南省人民政府.河南省人民政府办公厅关于印发河南省推动“人工智能+”行动计划
（2024—2026年）的通知[EB/OL].(2024-10-29)[2025-08-08].https://www.henan.gov.cn/2024/10-29/3079408.html.
[29]湖南省工业和信息化厅.关于印发《湖南省人工智能产业发展三年行动计划（2024-2026年）》的通知[EB/OL].(2024-09-04)[2025-08-08].http://gxt.hunan.gov.cn/gxt/xxgk_71033/tzgg/202409/t20240905_33447663.html.
近日，该文在第十八届“中部崛起法治论坛”活动中荣获优秀奖。“中部崛起法治论坛”是由中国法学会指导，山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南六省法学会主办的区域性法治论坛，围绕本届论坛主题，共征集论文2123篇，共评出82篇获奖论文，238篇论文被评为优秀论文。
鸣谢：研究过程中，海南大学马新宇同学在研究框架、文献整理及核心观点论证方面提供了重要学术支持，在此谨致谢忱。
