隨著人工智能技術的發展與應用，版權成為這個領域非常重要的問題。它和現在的數據，包括算力、深度學習或者深度偽造等很多問題，之間存在著非常直接密切的關聯。
近日，中國版權協會遠集坊就“人工智能生成內容版權問題”進行研討，邀請了司法界、科技界以及數字內容產業的眾位嘉賓做分享。
數字時代的底層邏輯究竟是什么？
人類逐漸感知到數字時代帶給社會生活、社會關系生產方式、生活方式的沖擊，數字時代的法律變革是人類歷史上的第二次根本性的變革。
數字時代的底層邏輯究竟是什么？中國法學會副會長甘藏春認為，主要有由傳統法治的二元結構轉向三維結構，有虛有實、虛實同構的數字社會關系形成，以及數字人、數據權利等新的法律基礎概念等幾個特點。
在數字時代，人除了自然人的屬性以外，還有一個屬性叫數字人，同樣一個生物人可能有多重的數字身份發生著各種社會關系。人類無法找到純粹的物理時空和生物行為，數字化的元素、數字化的場景、數字化的表達等將成為未來社會一個基本的色調。整個法律的底層邏輯已經發生了變化，人們需要研究與應對這些底層基本邏輯。
數字法治帶來的是整個法律制度的變革。在版權保護領域、知識產權領域、反壟斷領域都要利益平衡。在數字時代，成為透明人的人類將面臨人權將如何保護。
如何界定與保護數字化作品的版權？
對外經濟貿易大學法學院教授盧海君認為在探討數據挖掘的過程中，怎樣去解決版權授權付費的問題，并不是任何東西都是可版權的，其中包括很多數字化作品。
ChatGPT 用的是全網抓取的數據，那么這些數據當中存在有版權保護的作品，和沒有版權保護的作品。如果都需要通過版權這個路徑來解決，就會存在很多的坎坷。
GPT 所生成的內容，它的創作者是人嗎？有意識嗎？有思想嗎？有感情嗎？創作出來的東西是不是思想情感的外在表現？現行著作權法的回答僅是這個東西可能還不能夠完全的嵌入到著作權法當中，可以在正確認知數據二元性基礎上來尋求人工智能數據挖掘問題的解決方案。
數據具有二元性，它之上可能有個人信息、公共利益、版權保護的作品、科學的數據、商業機密等在內，都可以受到一定程度的保護。比如說專利權、商業秘密權還有版權的保護，但是它跟數據本身之間有區別，數據是它的載體。
從數據的二元性本身的認識出發，解決人工智能數據挖掘當中的問題，可能是更加可行的一個方案。從作品的版權保護的角度來去衡量這個問題很難解決，包括很多數字化作品是沒有版權保護，而不是在于說數據上承載的這個作品有沒有版權。
盧海君教授強調人工智能產業發展是大勢所趨，不應為人工智能產業的發展設置太多的障礙，在人工智能數據挖掘的問題上，應關注數據本身，而不是數據上承載的內容，企業可根據數據的價值付費，如果想有更優質的數據，開發者可以購買各種數據包，以開發出更具有競爭力的人工智能產品。他同時建議權利人和產業界加強對技術保護措施的運用。
大模型推動下的數智化場景應用
瀾舟科技創始人兼CEO、中國計算機學會副理事長周明認為，以ChatGPT為標志的大模型產品，代表著語言理解、多輪對話、問題求解進入了一個可實用的時代，有效解決了自然語言處理中任務碎片化的問題，大幅度提高研發效率，標志著自然語言處理進入工業化實施階段。
但目前生成式人工智能產品在專業領域的落地使用并不是簡單的事，在它的構想中，需要進行三個層次大模型——通用大模型、行業大模型、任務大模型的訓練。生成式人工智能產品才有可能逐漸從通用走向專用，大幅度提升個人和企業的工作效率。
數傳集團CEO施其明結合人工智能在數傳集團發展中的一些經驗和做法，談了他對生成式人工智能版權價值的看法。
AIGC 在圖書的服務領域運用的場景還是非常非常多的。在各類的內容生成，用戶之間的交互、機器人和人之間的交互當中，很多讀者在通過智能化服務之后，會產生的后續的付費、閱讀的滿足感、閱讀的延展性閱讀，這其中的 90%都是AIGC 的機器人在與讀者做互相的交互。
針對AIGC運用場景下的資源服務，數傳集團也歷史上第一份和人簽的數字人的版權。當然這個版權的定義現在很不清晰，也是非常直接的版權問題。版權的價值在哪里？
伴隨版權疑問，其實源于 AIGC 的版權的商業價值就會逐步出現。近期，日本、美國已經有專門針對元宇宙版權和數字人版權相應的采購機構，他們認為及早的布局這些版權市場對未來的價值是很強的，就像及早布置數字圖書、有聲圖書、電影版權等……
提早布局這個版權市場，在未來生成式人工智能的版權定義清晰化之后，可以形成巨大的經濟效益。
AIGC 時代，開啟數字版權保護新格局
從OpenAI推出的GPT系列，一直到現在GPT 4. 0標志性的產品出現，已經證明人工智能達到了人類的智能水平，2023年也被稱之人工智能的歷史性時刻。
AI 技術的發展，其實對于內容產業，尤其是數字內容產業帶來全新的機遇。
在整個 AIGC 領域，高質量的數據是 AI 模型的底層基石，從大數據轉移到高質量數據，這是至關重要的。AIGC 產生的新型內容產品過程中，AIGC模型很難去保證數據質量的準確性或者答案的準確性。
歐盟在首例 AIGC 的侵權案件發生之后公布了一項新的法律提案——人工智能法案，這也是全世界第一部人工智能的立法，即將在2024年正式生效。
那么如何去構建數字內容的版權保護體系？中文在線董事長兼總裁童之磊提到：首先提供高質量的數據，其次是強化版權服務，第三是構建版權保護的聯盟。AI 今天帶來的版權挑戰，既然是以技術為起因，那就應該以技術去應對，從而去解決 AI 產能認證的新的版權挑戰。
關于 AIGC和ChatGPT，從版權角度ChatGPT的訓練過程使用了大量的數據和文本，清華大學新聞學院教授、元宇宙文化實驗室主任沈陽認為從文本的角度走向多模態的角度，數據的預訓練是第一個涉及到版權的階段。生成的內容是需要由提示詞來引導，那這個提示的版權怎么樣進行保護？提示語的版權保護，未來應該也將會成為一個需要保護的領域； AIGC自己產生的數據AIGD，相當于二次數據，從一次數據到二次數據的版權保護。內容的這種一種數據的保護，其實也包括了行為數據的保護。
攜手保護數字版權，開啟 AIGC 版權保護的新的格局。進一步完善數據相關的立法，推動在現有法律框架和未來新的法律框架下的司法保護。
國際應對人工智能生成及內容版權司法保護的監管政策
鑒于人工智能技術爆發出的一個巨大的生產力，目前人工智能生成的內容占所有內容不到1%，但是有數據來預測，將在很短的時間達到10%，甚至更高。
北京互聯網法院綜合審判一庭副庭長朱閣結合自身的工作環境，談了她對人工智能生成內容版權司法保護的實踐與思考：通用的人工智能，可以像人一樣進行感知、理解和交互，也存在人可能被塑造、被取代，社會財富分配不均衡等風險。
我國作為相對較早監管人工智能技術的國家之一，整個法律體系對人工智能技術都有相應的規制和服務管理辦法。未來的發展思路促進發展同步的進行依法的治理與規范，在全球合作的法律體系下，共促發展、共護安全、共享成果。
國際上不同的國家有不同的監管政策：意大利比較明確禁止使用ChatGPT；德國、加拿大等國家也表示出于數據保護的方面的考慮，將禁止使用ChatGPT，或者采取更加嚴格的監管；歐盟在最新的立法草案中提出應該嚴格禁止對人類安全造成不可接受風險的人工智能系統，同時要求人工智能公司對它的算法保持人為控制提供技術文件，并且要為高風險應用建立風險管理系統；美國在今年1月份發布的一個人工智能的風險管理框架，實際上也是一個發展和治理的這么一個思路。
那么，關于人工智能生成內容是否能夠獲得版權保護，具有兩種觀點，一種是不能構成作品，是從人工智能生成物的過程來進行分析，從機器屬性和人在其中的參與程度進行的分析，還有認為它可以納入臨界權的制度進行保護。
比如澳大利亞的一份報告認為計算機生成的內容無法達到獨創性的要求，只能作為臨界權的客體進行保護。日本認為它是作為一個道具被使用，所生成的內容不是日本著作權法規定，就不存在對它享有著作權。
第二個觀點是認為人工智能生成物只要在外在表達形式上與人類創作的作品一致。大模型所生成的內容，它顯然在表達上與人類基本是一致的，就可以作為作品來進行一個保護。
中國科學院大學知識產權學院副教授、中國科技法學會人工智能法專委會執行主任劉朝分享了對國外生成式AI訓練內容相關版權訴訟的思考。
現在案例中因為新技術出現的時候，關于法律能夠對現有的技術規制多少？核心的問題就是生成出來的訓練數據中包含未經許可的作品或片段，所以才會產生訴訟。針對這樣的情況，現有的法律框架中存在哪些風險和問題？
首先，衍生作品的界限判斷，衍生作品本來在版權法中不被認為是一個有多大爭議的，但是現在由于生成式的AI訓練數據出來的衍生作品恐怕人們要重新探討和認識，這是一個合理使用的判定。其次，商業和商業信息的風險輸入的時候，存在風險的商標侵權。最后，關于版權許可，按現在的新技術的發展，真的是不能解決的嗎？
劉朝教授舉例，美國在這樣看似這種亂象下出了一個計算機統一信息交易法，它不僅站在軟件企業中自己的交易規則，把軟件企業突破合同法和版權法的交易規則上升為聯邦層面統一基本法，同時要求各州使用這個法律。
針對衍生作品的界限判斷、合理使用的判定、商業秘密的風險、版權許可等風險和問題，她認為通過保持著作權的基本邏輯，充分發揮政府、企業和第三方機構的作用，構建創新的商業模式和交易規則，可以解決目前存在的大部分問題。
人工智能是新一輪科技革命的頭雁，匯聚共同的智慧，對企業、社會產生重要的價值。數據訓練模型的數據使用問題、文本挖掘問題，以及我們人工智能生成的內容的相關的版權問題，在遵循著國家對人工智能的整體發展的思路下，需要在現行法律的框架下對其進行思考、反思，完善或建立新的制度。
編輯：Kean
