尹锋林 赵旖鑫

摘    要：20世纪30年代，法国科学家G.B.阿尔楚尼便提出用机器进行翻译的设想。近一个世纪以来，机器翻译实现了从规则驱动到统计驱动，再到神经网络驱动的技术进步，人类目前可以较为准确地实现外文作品的语言转换，授权他人翻译、出版以获取经济回报这一翻译权行使的基本模式因此面临着重大挑战。当语言转换非限于个人使用目的时，智能翻译机器的训练者、所有者可能面临着承担间接侵权责任之指控。同时，智能翻译机器的训练将会不可避免地使用现有作品，并可能会借鉴体现于其中的独创性表达，这一行为无法援引现行合理使用制度豁免之。从历史经验与利益平衡角度出发，版权补偿金制度的借鉴有利于在新技术的发展与著作权的保护间找寻微妙的平衡。

关键词：人工智能;机器翻译;深度学习;著作权;翻译权;翻译作品

中图分类号：D 926   文献标识码：A          文章编号： 2096-9783（2021）03-0045-10

引   言

人工智能的发展总体表现为从机械学习（Mechanical Learning）到机器学习（Machine Learning）的进步过程。机器翻译伴随现代信息处理技术而生，是计算机语言学下的一个重要分支[1]，目前以神经网络技术的驱动为主要发展方向。从规则驱动，到统计驱动，再到神经网络驱动的机器翻译，反映了深度学习算法对于人工智能技术的强大驱动力。机器翻译为作品开辟了新的利用方式，然而这种新兴的作品利用方式所带来的利益授予给谁，在现行《著作权法》中却尚无明确的答案。……