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大数据背景下计算机信息安全及防护
Computer Information Security and Protection in the Context of Big Data

复制是指将作品固定在物质载体中，形成作品复制件的行为，是作品的原样重现。
现行《著作权法》第 10 条第 1 款第（五）项将“数字化”方式纳入复制权范围，
表明信息网络环境下将作品存储在机器中形成复制件的行为受著作权法保护。在
前期收集、预处理数据时，人工智能需要挖掘、复制足够数量的相关数据，其中

就可能包括大量受著作权法保护的作品。在进行文本数据挖掘之后，人工智能可
以形成自身专用的数据库并进行接下来的建模工作，这一数据库的建立需要人工
智能在不改变现有作品的情况下，对数据进行全部复制与原样重现，即属于《著
作权法》中的“复制”行为，因此可能侵犯原权利人的复制权。

（二）对人工智能深度学习进行合理使用判定的必要性
原则上，所有影响原权利人控制作品复制的行为都应当认定为著作权侵权行
为，但基于对公共利益的考量，著作权法规定了对著作权的限制，即合理使用、
法定许可和强制许可。中国尚不存在强制许可制度；现有法定许可的规定中未包

含人工智能深度学习情形，且巨额的许可费可能导致开发者在数据训练时放弃使
用版权保护数据，降低开发者的研发积极性，反而对人工智能深度学习的发展造
成障碍。因此，合理使用判定成了更优的选择。人工智能深度学习的合理使用以
利益平衡为主要内容。合理使用，是指法律允许他人在特定的条件下自由使用享

有著作权的作品，无需获得权利人许可，也无需向权利人支付报酬。
合理使用通过限制著作权人的专有权利，能够实现权利人的创作热情与社会
公众创作能力之间的平衡。数字经济环境下，著作权保护的利益失衡，是造成人
工智能深度学习与中国现有著作权保护体系冲突的深层原因。

著作权人希望获得合理经济利益及相应的创作激励，限制作品获取；而人工
智能深度学习技术的发展希望自由、大量地获取数据，以加强公众对知识的接触
和信息传播，促进科学文化发展。二者之间的矛盾需要通过利益平衡得到调和。
与此同时，《著作权法》第 49 条、第 50 条规定了允许权利人设置技术保护

措施，以限制网络环境下作品的公众接触，这一做法扩大了著作权人的权利控制
范围，使著作权保护的天平倾斜于权利人一方。为重新达到平衡，应当允许社会
公众自由使用相关作品，其合理性在于二次使用者抱有以原作为基础进行新创作
的目标，有利于知识传播和社会文化进步。如果没有合理使用制度予以调整，过

于严格地保护著作权人利益，则不利于技术创新和数字产业发展，不利于满足社
会公众需要。

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