數據獲取涉侵權：
AI的訓練過程通常涉及對大量數據的學習。以大型語言模型為例，其訓練語料庫來源繁多，包括在網絡上抓取大量數據，當中包含大量受版權法保護的內容，可能構成侵權。
數據訓練涉侵權：
在AI模型數據處理、模型學習、模型評估和優化等過程中，訓練數據會以某種形式進行儲存或者複製，包括硬盤、內存或雲端服務中，這些也屬於「複製行為」，可能構成侵權。
輸出的內容涉侵權：
在AI模型生成內容進行輸出時，如果生成的內容與原作品在表達上構成實質性相似，或侵犯「複製權」；如在保留原作品基礎上形成了新的創作表達，也涉及「改編權」問題。
「合理使用」存法律灰色地帶：
OpenAI等人工智能公司援引的辯護理由，是美國1976年版權法第107條規定的「合理使用」（fair use）。如何判定「合理使用」，目前在法律上屬於灰色地帶。合理使用的先例不涉及生成式人工智能，而且AI模型還會利用互聯網素材生成新的表達，「合理使用」原則在此可能不適用。
以人類參與度，判定權利歸屬：
美國著作權局（USCO）今年1月發表關於人工智能技術創作內容著作權的說明，如果作品是由人類下達指令、透過人工智能技術調整、創作的內容可獲得版權保護，如果內容完全是由人工智能生成，則不獲版權使用。
