（本文節錄一部分。源自我們與幾個大模型多次接續的、交互的、反覆的提問與生成，協作出來的初步結果）
根據技術報告，DeepSeek 透過 GenAI 反覆生成數據（數萬次迭代），讓 AI 生成新數據，並將新數據作為新的提示詞，繼續生成更多數據 的方法，此一方法是否違法、違約，分就著作權、合約限制及壟斷法之三個不同的法律面向，加以探討：
第一部分：是否符合合理使用：「合理使用（Fair Use）」的標準，主要取決於轉化性使用（Transformative Use） 的認定。
1. 轉化性使用（Transformative Use）與 合理使用（Fair Use）分析
美國著作權法（17 U.S.C. § 107）提供了合理使用的四大標準，關鍵在於 DeepSeek 這種方法是否符合「轉化性使用（Transformative Use）」，即 是否改變了原始內容的用途、表達方式，並創造出新價值。
合理使用標準～DeepSeek 的行為影響分析
(1) 使用目的與性質（Purpose & Character）
DeepSeek 的方法本質上是 透過 AI 反覆生成與改變數據，使其漸漸遠離原始 OpenAI 內容。如果新數據 與原始 OpenAI 生成的內容無法建立一對一對應關係，則更可能被視為轉化性使用。
(2) 受保護作品的性質（Nature of Copyrighted Work）
AI 生成的內容在美國法下 不一定受著作權保護（Thaler v. Perlmutter 案例裁定 AI 作品不具著作權）。如果 OpenAI 生成的內容 不享有著作權，則 DeepSeek 透過 AI 反覆合成數據的方式，可能不涉及侵權。
(3) 使用的數量與比例（Amount & Substantiality）
雖然 DeepSeek 可能大量使用 OpenAI 生成的數據，但 如果經過多輪變換後，最終數據與原始 OpenAI 輸出無法辨識相似性，則較不會被視為「擷取原始內容的核心部分」。這有助於合理使用的成立。
(4) 對市場的影響（Effect on the Market）
如果 DeepSeek 訓練的 AI 直接競爭 OpenAI，則 OpenAI 可能主張其市場價值受影響。但如果 DeepSeek 生成的數據與 OpenAI 輸出的內容無法直接關聯，則較難證明市場損害，合理使用的抗辯會更強。
結論：DeepSeek 的方法具有轉化性
• DeepSeek 的方法符合「轉化性使用（Transformative Use）」的標準，因為數據經過多次生成，已經與原始 OpenAI 內容大幅不同。
• 如果最終訓練數據已經無法回溯至 OpenAI 生成的內容，則較容易成立「合理使用」。
• 但如果 OpenAI 能夠證明 DeepSeek 產出的數據仍然帶有 OpenAI 內容的核心特徵，則合理使用的抗辯會較弱。
第二部分：DeepSeek的方法是否仍可能違反OpenAI使用條款？
即使符合 合理使用（Fair Use），仍需考慮 合約法（Contract Law） 及 OpenAI API 條款的限制。
(1) OpenAI API使用條款是否適用？
• OpenAI 條款通常禁止使用 API 生成的數據來開發競爭 AI。
• 但如果 DeepSeek 透過 AI 反覆生成後，數據已無法識別出OpenAI 來源，則 OpenAI 條款可能較難適用。
(2) 是否涉及「合約迴避（Contract Evasion）」問題？
如果 OpenAI 認為 DeepSeek 透過此方法 「技術性繞過 API 條款」，仍可能嘗試以「違反合約」為由提告，主張：
• DeepSeek 使用 OpenAI API 取得初始數據，並透過 AI 反覆生成，使數據看似「獨立」，但實際上仍依賴 OpenAI 內容。
• 若 OpenAI 能夠透過 數據指紋（Data Fingerprinting）等方式追蹤 DeepSeek 產生的數據，並發現其與 OpenAI 內容仍有關聯，則 DeepSeek 仍可能面臨違約爭議。
結論
• 如果 DeepSeek 透過多輪 AI 生成，使數據無法識別為 OpenAI 內容，則 OpenAI 條款可能較難適用。
• 但如果 OpenAI 透過技術手段證明 DeepSeek 的方法本質上仍依賴 OpenAI API，則DeepSeek 仍可能面臨合約違約爭議。
第三部分：這種方法是否涉及反壟斷（Antitrust Law）問題？
如果 OpenAI 試圖 禁止所有「透過 AI 反覆生成數據」的行為，這可能構成市場封鎖（Market Foreclosure），從而違反反壟斷法。
(1) 是否影響市場競爭？
• 如果 OpenAI API 條款過度擴張，使得所有開發者 無法使用 AI 生成的內容來開發新的 AI，則可能構成「限制市場競爭」的行為。
• FTC 和 DOJ 可能會審查 OpenAI 是否透過條款壟斷 AI 訓練數據的來源。
(2) DeepSeek 是否可主張 OpenAI 條款無效？
• 如果 DeepSeek 透過 AI 反覆生成的數據，已經與 OpenAI 內容完全不同，則 OpenAI 條款的適用性將受到質疑。
• 如果 OpenAI 透過 API 條款，限制所有競爭者透過 AI 訓練 AI，則可能面臨反壟斷調查。
結論
• 如果 OpenAI 「限制AI 反覆生成數據」的方式，可能會觸發反壟斷審查。
• 如果 DeepSeek 訓練的 AI 是免費開源的，則 OpenAI 條款可能更容易受到反壟斷挑戰。
第四部分
1、總結：DeepSeek 的 AI 反覆生成數據方法是否適用「合理使用」？也就是法律領域 對 DeepSeek 的影響
1）OpenAI API 條款
若 OpenAI 透過數據指紋技術發現 DeepSeek 仍依賴 OpenAI 內容，則可能主張違約；若 DeepSeek 產出的數據完全獨立，則較難適用 API 條款。
2）合理使用（Fair Use）
DeepSeek 的方法具有轉化性（Transformative Use），合理使用的抗辯較強，尤其是當最終數據已無法追溯至 OpenAI 內容時。
3）合約違約（Contract Law）
如果 OpenAI 認為 DeepSeek 透過技術手段「迴避條款」，仍可能主張違約，但需證明 DeepSeek 產出的數據與 OpenAI 內容之間的關聯性。
4）反壟斷法（Antitrust Law）
如果 OpenAI 條款過度限制 AI 訓練方式，可能涉及市場壟斷行為，並面臨 FTC 或 DOJ 調查。
2、最終結論
1）DeepSeek 透過 AI 反覆生成數據的方式，符合「轉化性使用」，因此較容易成立「合理使用（Fair Use）」。
2）如果 DeepSeek 的數據已經無法追溯至 OpenAI 內容，則 OpenAI 條款可能較難適用。
3）如果 OpenAI 透過條款限制所有 AI 反覆生成數據的方式，可能涉及反壟斷問題，並面臨 FTC 調查。
4）如果 OpenAI 能夠技術性證明 DeepSeek 的方法仍依賴 OpenAI 內容，則可能仍面臨合約違約風險。
最關鍵因素 是：DeepSeek產生的數據與OpenAI原始數據的關聯性有多強。如果最終數據已經完全不同，則 OpenAI 可能無法有效限制 DeepSeek 的使用方式。