OpenAI微軟被訴侵權(quán)!大模型時(shí)代下的版權(quán)問(wèn)題該如何處理?
作者:小巖
編輯:彩云
最近,OpenAI在自己的產(chǎn)品研發(fā)上開足馬力,與Google的大模型之戰(zhàn)進(jìn)行得如火如荼。不過(guò),令人頗感意外的是,此時(shí)的OpenAI竟然成為了被告,被投訴侵權(quán),并且還連帶著它背后的大股東微軟一起。
多名普利策獎(jiǎng)得主起訴 OpenAI與微軟:濫用自己作品訓(xùn)練大模型。
根據(jù)路透社消息,當(dāng)?shù)貢r(shí)間12月21日,共計(jì)11位非虛構(gòu)類書籍的作者在曼哈頓聯(lián)邦法院提起訴訟,指控OpenAI 和微軟濫用自己所著的書籍來(lái)訓(xùn)練ChatGPT以及其他AI 軟件背后的大模型。
值得一提的是,這些作家包括普利策獎(jiǎng)獲得者凱.伯德;泰勒.布蘭奇;史黛西.希夫。他們?cè)餐珜憡W本海默傳記《美國(guó)的普羅米修斯》,這部作品在今年被改編成了大熱電影《奧本海默》。
這些作家們聲稱,OpenAI和微軟未經(jīng)允許使用他們的作品來(lái)訓(xùn)練OpenAI的GPT大型語(yǔ)言模型(LLMs) ,這樣的行為無(wú)疑是在“刮取”作家們的作品和其他受版權(quán)保護(hù)的材料。這種未經(jīng)授權(quán)使用他人作品的行為構(gòu)成了版權(quán)侵權(quán)。他們希望獲得經(jīng)濟(jì)賠償,并要求這些公司停止侵犯作家們的版權(quán)。
此次作家在曼哈頓聯(lián)邦法院提起的訴訟可以看作是先前訟事件的延續(xù)和進(jìn)展。早在11月份,作家和編輯朱利安·?祟D就曾提起訴訟,也正因此,微軟首次被列為OpenAI訴訟的被告。我們知道,微軟已經(jīng)向OpenAI投資了數(shù)十億美元,并將微軟系統(tǒng)整合到OpenAI的產(chǎn)品中去。在作家們的眼中,這意味著微軟已經(jīng)深度參與了訓(xùn)練和開發(fā)人工智能模型的研發(fā),對(duì)于自己版權(quán)被侵權(quán)的行為是有責(zé)任的。而在今年早些的6月和7月,包括喜劇演員莎拉.西爾弗曼在內(nèi)的3個(gè)人也分別針對(duì)ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)問(wèn)題發(fā)起了類似的集體訴訟,起訴OpenAI和Meta侵權(quán)。
顯然,OpenAI被控訴侵權(quán)的事件,并非個(gè)例。
這些作家普遍持有一種觀點(diǎn),認(rèn)為ChatGPT不可能具有總結(jié)和分析這些作者內(nèi)容的能力。所以,所謂“ChatGPT的輸出”,實(shí)際上是對(duì)原作品侵權(quán)而產(chǎn)生的衍生作品。通過(guò)非法使用這些作品訓(xùn)練其GPT語(yǔ)言模型,OpenAI獲得了利益和利潤(rùn),這樣是不合法的。此外,訴訟中提及,OpenAI明知訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含受版權(quán)保護(hù)內(nèi)容,其行為有違使用條款,屬于故意侵權(quán)。訴訟要求法院禁止OpenAI進(jìn)行這種“非法商業(yè)行為”,同時(shí)判決OpenAI須就侵權(quán)行為支付相關(guān)賠償和處罰。
目前,OpenAI和微軟還沒(méi)有對(duì)于這些訴訟給出回應(yīng)。
AI大模型時(shí)代開啟,但背后潛藏的版權(quán)問(wèn)題卻懸而未決。
OpenAI是否要為侵權(quán)負(fù)責(zé),這一點(diǎn)我們還不得而知,仍舊需要等待法院的判決。但有一點(diǎn)需要引起我們的注意和警惕:AI大模型時(shí)代已然來(lái)臨,但其中可能涉及到的版權(quán)問(wèn)題卻懸而未決。
AIGC大模型的快速崛起,的確在重塑內(nèi)容行業(yè)創(chuàng)作邏輯,賦能人們工作生活的方面起到了極大的影響,可與此同時(shí),也在版權(quán)制度層面引發(fā)了一系列新的挑戰(zhàn)。大模型訓(xùn)練階段究竟涉及哪些版權(quán)利用行為?這一過(guò)程可能存在哪些侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)?又該如何從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度搭建科學(xué)的大模型訓(xùn)練和豁免機(jī)?這些都是應(yīng)該被提上日程的重要議題。這些問(wèn)題如果不能得到有效的解決,那么大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步都會(huì)面臨很大的不確定性。
目前各類生成式人工智能利用海量?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練的方法大致可以分為“兩步走”:第一步是通過(guò)購(gòu)買數(shù)據(jù)庫(kù),公開爬取等方式獲得海量?jī)?nèi)容數(shù)據(jù),進(jìn)行一定形式的轉(zhuǎn)換之后,存儲(chǔ)在相關(guān)服務(wù)器之中。第二步是對(duì)內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,以發(fā)現(xiàn)一定的模式,趨勢(shì)以及相關(guān)性并轉(zhuǎn)變?yōu)榇竽P蛥?shù),供后續(xù)內(nèi)容生成時(shí)調(diào)取使用。而“調(diào)取內(nèi)容”的過(guò)程,勢(shì)必會(huì)涉及到版權(quán)問(wèn)題。
需要說(shuō)明的是,當(dāng)我們談及版權(quán)問(wèn)題時(shí),只會(huì)單純的考慮AI公司是侵權(quán)了,還是沒(méi)有侵權(quán)。但如果我們把這個(gè)問(wèn)題拆解開,會(huì)發(fā)現(xiàn)這其中涉及到的,是3個(gè)行為:即作品獲取,作品存儲(chǔ)和作品分析。目前,整體來(lái)看,只有“作品存儲(chǔ)”行為可以納入版權(quán)法“復(fù)制權(quán)”規(guī)制范疇,而更為核心的“作品分析”行為能否受到版權(quán)法規(guī)制仍值得探討。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),自2022年11月至2023年10月,僅美國(guó)加州北區(qū)法院就已經(jīng)受理了10起侵權(quán)案件,版權(quán)人所起訴的AI機(jī)構(gòu)包括Stability AI,OpenAI,Meta,Alphabet等公司。
版權(quán)問(wèn)題尚未解決,其實(shí)是“傳統(tǒng)版權(quán)模式”在AI時(shí)代的失靈,乃至失效。
版權(quán)問(wèn)題歷來(lái)是我們關(guān)注的重心,盡管各式各樣的侵權(quán)事件時(shí)有發(fā)生,但在傳統(tǒng)版權(quán)模式控制之下,版權(quán)保護(hù)的問(wèn)題始終有跡可循。但如今,AI時(shí)代來(lái)臨,傳統(tǒng)的“授權(quán)許可模式”似乎在失靈,乃至失效。
因?yàn)榇竽P皖I(lǐng)域的授權(quán)基礎(chǔ)并不明確,它究竟要被授予版權(quán)法上的哪一種權(quán)利,這值得商榷。按照表面來(lái)理解,大模型訓(xùn)練行為是對(duì)作品的“思考吸收再創(chuàng)作”,但這顯然無(wú)法和版權(quán)的專有權(quán)利對(duì)應(yīng)。換句話說(shuō),版權(quán)人想要發(fā)現(xiàn)和舉證模型侵權(quán)的問(wèn)題,也十分困難。
其次,大模型訓(xùn)練涉及的作品數(shù)量眾多,來(lái)源各異,權(quán)屬不同。如果這些作品都按照傳統(tǒng)授權(quán)的“實(shí)現(xiàn)許可”的方式尋求授權(quán),工作量顯然是巨大的。一方面,需要精準(zhǔn)地將受保護(hù)的作品從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行分離和提。涣硪环矫,還要找到每一部版權(quán)作品對(duì)應(yīng)的權(quán)利人與之協(xié)商授權(quán),并支付價(jià)格不一的授權(quán)費(fèi)用。這一過(guò)程極其漫長(zhǎng)復(fù)雜,且極難落地操作。
AI版權(quán)問(wèn)題懸而未決,但不意味著大家對(duì)此沒(méi)有任何的討論和建議,只不過(guò)這討論所呈現(xiàn)出來(lái)的觀點(diǎn)也是多種多樣的。有人認(rèn)為,我們應(yīng)該為信息技術(shù)和商業(yè)模式的演進(jìn),預(yù)留出一定的“復(fù)制自由”。但也有人認(rèn)為,高科技產(chǎn)業(yè)不能成為“法外之地”,“避風(fēng)港制度”不應(yīng)該出現(xiàn)。
版權(quán)問(wèn)題要如何適配全新崛起的AI大模型賽道?或許,只有實(shí)際中出現(xiàn)的問(wèn)題能推進(jìn)解決方案的出現(xiàn)。當(dāng)AI發(fā)展的體量足夠大,所產(chǎn)生的版權(quán)問(wèn)題足夠多時(shí),相應(yīng)的答案就會(huì)應(yīng)運(yùn)而生了。
原文標(biāo)題 : 新火種AI|OpenAI微軟被訴侵權(quán)!大模型時(shí)代下的版權(quán)問(wèn)題該如何處理?

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