自 20 世纪 60 年代中期以来，计算机生成的文本和图像是否有资格受到版权法的保护这一问题一直受到相关人士的关注。在早期，人们的共识是，人工智能如同相机般只是一种工具，所以人们可以他们所使用的的计算机生成的文本和图像主张版权。但时过境迁，现在人们普遍认为由于缺乏人类作者，人工智能生成的文本和图像不具有版权。当下的主要问题集中在使用版权作品作为训练数据是否侵犯版权，以及人工智能程序的输出是否侵犯使用图像的衍生作品。
来源：https://www.youtube.com/watch?v=6sDGIrVO6mo
主讲人：Pamela Samuelson
内容整理：桂文煊
演讲者背景
Pamela Samuelson 自 1996 年以来一直是加州大学伯克利分校法学院的教员。她撰写并广泛谈论了新信息技术对传统法律制度，特别是知识产权法构成的挑战。她是美国艺术与科学学院的成员，美国计算机协会（ACM）的研究员，CACM 的特约编辑，约翰·D·凯瑟琳·T·麦克阿瑟基金会的前任研究员，美国法律研究所的成员，阿姆斯特丹大学的荣誉教授。
summary
如今机器计算能力的提升能使计算机处理大量数据，这促使了大语言模型以及各种 AI 生成模型的诞生，也受益了广大的 AI 生成模型使用者们，许多公司正争先恐后在该领域部署相应的战略。但是随之而来的是许多全新的问题，其中版权相关的问题愈演愈烈，近期有四起诉讼，一起涉及 GitHub 的 Copilot，三起涉及 Stable Diffusion。其实对于 AI 还存在更广泛的道德恐慌，例如 Future of Life 网站上的一封公开信呼吁暂停 6 个月的 AI 开发，信中指出我们需要制定一些相应的政策和计划。除此之外，数以百万计的作品涌入资本家手中，而资本家并不需要对此付出任何代价。在版权问题上有以下这样三个问题：
- 复制作品作为人工智能生成系统的训练数据是否侵犯版权。
- 人工智能生成的输出何时侵犯被摄入内容的衍生作品。
- 谁拥有计算机程序输出内容的版权。
Pamela Samuelson 对于这三个问题进行了详细的阐述。她指出版权的在于保护作者的原始表达，而且在法律中对于有版权的作品是可以进行合理使用的，而对于使用版权作品作为训练数据是否算作“合理”使用具有许多争议。一部分人认为这一行为可以等同于数据挖掘，是不侵犯版权的，而另一部分人认为这以行为侵犯了原始作品的版权。Pamela Samuelson 还针对这三个问题阐述了几个相关案例，其中包括了：Field v. Google 的诉讼案例；Author Guild v. Google 的诉讼案例；Getty 投诉 Stable Diffusion 存在大规模的侵权行为；一个人制作了 AI 生成系统并且前往版权局对其系统生成的作品申请版权，其理由是他的生成系统可以看作他的员工。Speaker 最后指出对于版权问题的这三个问题，确切的答案仍需要很多年找寻，但是全球各地正逐步出台相应的法案来应对蓬勃发展的 AI 所带来的威胁与挑战。
版权声明：本文内容转自互联网，本文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，所有权归原作者所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至1393616908@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
