人工智能技术在最近几年的应用不断获得全社会的关注,各国政府也纷纷在人工智能领域作出自己的战略部署。而人工智能在著作权领域应用中最为广泛讨论的内容,则集中于人工智能利用机器学习技术所生成输出的内容是否构成作品,以及进行内容输出的人工智能机器人能否满足著作权法当中对于作者的要求并获得作者地位等问题。对于相关问题的热烈讨论对于著作权理论而言具有重要意义,体现在追溯著作权法的创设最初目的和规范逻辑,重新考量传统著作权法将制度实施的核心限定在自然人作者的做法,同时也能进一步考虑如何激励更多的科学技术投入到创作领域当中。然而,当关于人工智能在著作权领域中的讨论主要集中在人工智能输出端生成物的该获得何种著作权法上的地位时,我们往往忽视人工智能输出生成物的前提是运用机器学习技术收集和整理海量信息,没有这一过程作为基础,根本无法实现利用利用人工智能进行作品输出。本文对机器学习对作品的使用能否适用合理使用制度的研究主要从以下方面进行:首先,对机器学习的原理和过程进行简单分析,并进一步讨论机器学习过程当中对大量作品使用的侵权风险,依照著作权法的规定使用作品需要获得作者许可,那么机器学习过程中对于作品的复制也必须先获得许可。然而,机器学习技术处理的信息中受著作权保护的作品数以百万计,逐一获得作者授权,我国从事人工智能的个人和组织将不堪重负,进而影响我国机器学习技术的研发和人工智能产业的发展。其次,对机器学习适用合理使用制度的必要性和正当性进行论述,尤其是通过普通授权协议和法定许可难以满足机器学习技术发展需求。最后,在欧盟、日本及美国等国家或地区已经提供或正在讨论提供合理使用解决方案的情况下,为扫清机器学习技术的著作权障碍并提供国际相对竞争优势,我国有必要通过利用新修订《著作权法》中所提供的开放性规定在法律、行政法规层面将机器学习这种技术分析行为纳入合理使用的情形当中。同时,由于科技的发展具有一定的不确定性,为了防止机器学习合理使用例外的范围过于扩大,而在未来不当地损害著作权人的合法权益,仍需要对机器学习的合理使用例外情形进行科学的界定。