关于机器学习是否侵权的问题，要从机器学习所运用的训练数据是否侵权着手分析。训练数据是指被用于训练机器学习模型的标注或者基准数据集。机器学习是使计算机能够从训练数据中自主学习的过程，是人工智能系统重要的行为根底。凯时AG人工智能系统的价值首先取决于训练数据的规划，即机器在学习阶段被提供的资料的数量，以及这些资料的多样性和质量。

由此，文本和数据发掘（TDM）是机器学习过程中的一个重要步骤。而在运用主动数据分析技能进行文本和数据发掘时，必然摄入大量的受版权维护的著作，包括但不限于文字著作、图片著作、视听著作等等。而鉴于其中所涉及的著作数量巨大，找寻并征求每一个所利用的文本或数据之权利人同意，不光劳神吃力，也往往难以实现。其中可能会发生相当的侵权胶葛，处理不妥，可能影响人工智能产业发展，也可能会损害版权与公共利益。因此，评论出于机器学习目的运用版权内容的合法性问题十分必要。

目前，也有越来越多的国家和地区在法律中测验将合理运用拓展到计算机的运用中，答应计算机而不是直接由人类运用受版权维护的著作。

英国版权法29A条款规则了文本与数据发掘的合理运用。该法条规则，出于非商业目的对合法获取的任何著作进行的仿制行为不构成侵权，属于对著作的合理运用。但是，英国版权法将文本与数据发掘的目的限定为非商业的计算分析。目标限定为行为人自身应当具备合法拜访资历的相关版权资料，且只豁免该技能运用过程中不可避免的仿制行为，对于汇编、翻译等行为未作规则。