AI機器學習從訓練資料數據集Dataset開始，至AI產出的output，所有過程舉凡：資料數據集的重製、中間步驟的重製、模型的非文義性重製，皆有重製行為，是否構成侵權？
此時合理使用（Fair Use）原則的轉化性因素（Transformative Factor）在AI機器學習方面應如何調整適用？
就此，涉及AI從學習到著作的生產過程（包括利用他人著作訓練AI的情形）是否有侵害他人著作權之議題。
以微軟AI小冰創作的現代詩為例，其運作主要是將大量的現代詩資料輸入進小冰的資料庫中，透過大數據的資料探勘，分析每個字的前、後最常出現的關聯字。以目前AI最核心的主流技術－深度學習，有賴於大量經過結構化、適當標記的「資料」進行訓練，雖模擬成人類透過「閱讀」來學習，但將大量的現代詩「資料」輸入進小冰的資料庫中，這些現代詩作為受著作權法保護的「語文著作」，實際上已被「重製」在小冰的資料庫裡，而其作用可能單純作為訓練AI使用，亦可能之後會作為小冰組成的一部分而對外提供服務，此時也可能涉及「改作」或「公開傳輸」的利用行為，吾人即必須認知這些可能涉及AI著作權的法律風險或相關問題。
由技術的角度來看，以上開深度學習的方式訓練如微軟小冰這樣的AI，絕對涉及著作的重製，如不符合著作財產權限制（合理使用）的規定，即可能構成侵權；然而，「訓練」AI的過程與一般著作利用不同，著作經濟利益的保護，過去主要因其具有欣賞、娛樂或實用的功能而被保護，以確保足夠的經濟誘因，但AI至少在訓練的時候，
