央廣網(wǎng)北京9月5日消息（記者 樊瑞）人工智能賦能千行百業(yè)同時，也給社會各領(lǐng)域帶來變革，著作權(quán)就是首先受到?jīng)_擊的領(lǐng)域之一。 近日，在第二十四期E法數(shù)字音樂論壇上，中央財經(jīng)大學法學院副教授李陶表示，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要尊重在先知識產(chǎn)權(quán)，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)基本共識。他指出，我國的著作權(quán)制度有必要細化復(fù)制權(quán)的調(diào)整范圍，建議我國應(yīng)盡快完善已有的著作權(quán)集體管理制度。 歐盟《人工智能法》：開發(fā)訓練模型需先獲授權(quán) 2024年3月13日，歐洲議會議員以523票贊成，46票反對，49票棄權(quán)批準了具有里程碑意義的《人工智能法》，這是全球首部全面監(jiān)管人工智能的法律。 李陶介紹了歐盟《人工智能法》采用的分級分類建立規(guī)制機制的方法。從橫向維度上看，《人工智能法》明確了可運用人工智能系統(tǒng)的多個行業(yè)和場景，包括醫(yī)療保健、農(nóng)業(yè)、食品安全、教育和培訓、媒體、體育、文化、基礎(chǔ)設(shè)施管理、能源、運輸和物流、公共服務(wù)、安全、司法、資源和能源效率、環(huán)境監(jiān)測等；從縱向維度上看，《人工智能法》以禁止的人工智能應(yīng)用、高風險的人工智能應(yīng)用、低風險的人工智能應(yīng)用、最小風險的人工智能應(yīng)用為標準。 《人工智能法》又是如何規(guī)定著作權(quán)？李陶表示，在責任主體方面， 通用人工智能模型的提供者 是著作權(quán)責任承擔的主要主體。歐盟《人工智能法》要求通用人工智能模型提供者應(yīng)制定相稱的透明度報告，包括起草和更新說明文件，提供有關(guān)通用人工智能模型的信息（包括合規(guī)信息）供下游提供商使用，以及向人工智能辦公室和其他國家主管部門提供。同時，還要求通用人工智能模型的提供者在開發(fā)、訓練模型的過程中，對著作權(quán)法保護客體的任何使用都需要取得授權(quán)，除非這些使用屬于歐盟著作權(quán)制度權(quán)利限制規(guī)則中的內(nèi)容。 專家建議完善著作權(quán)集體管理制度 當下，國際上已有數(shù)個因訓練大模型引發(fā)的著作權(quán)爭議案件，目前均還處于法院審理階段。 2023年2月，全球知名版權(quán)圖庫網(wǎng)站Getty Images控告Stability AI，從其圖庫中復(fù)制超過1200萬張圖及相關(guān)的標題和元數(shù)據(jù)用于盈利，對其版權(quán)造成侵害；2023年12月27日，《紐約時報》起訴OpenAI和微軟，狀告兩者涉嫌未經(jīng)授權(quán)使用《紐約時報》數(shù)百萬篇文章訓練人工智能。《紐約時報》在針對OpenAI的起訴書中指出，聊天機器人向用戶提供了《紐約時報》文章的近乎逐字摘錄。 之所以O(shè)penAI和微軟特別強調(diào)使用《紐約時報》新聞來訓練他們的人工智能程序，因為這些材料被認為是可靠和準確的。 李陶告訴央廣網(wǎng)記者，在訓練大模型中，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息非常重要。李陶強調(diào)指出，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要尊重在先知識產(chǎn)權(quán)，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)基本共識。他認為，我國的著作權(quán)制度有必要細化復(fù)制權(quán)的調(diào)整范圍，即應(yīng)明確被允許使用的 臨時復(fù)制 的構(gòu)成要件。具體在立法中需要嚴格界定臨時復(fù)制各個構(gòu)成要件的內(nèi)涵，為權(quán)利人和作為使用者的人工智能模型提供者創(chuàng)造可預(yù)期的法律依據(jù)。 此外，李陶還建議，我國應(yīng)盡快完善已有的著作權(quán)集體管理制度，特別是完善集體管理組織的內(nèi)部治理、外部監(jiān)管規(guī)則，確立并建立對非會員權(quán)利的集體管理制度。 高質(zhì)量、可信賴的人工智能系統(tǒng)需要通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集完成訓練，這些數(shù)據(jù)集合中包含了著作權(quán)法所保護的客體 ，李陶介紹，為了在合法的框架下利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行訓練，OpenAI已經(jīng)和包括美聯(lián)社、阿克塞爾·斯普林格在內(nèi)的多家新聞出版集團達成了使用其著作權(quán)法保護客體的協(xié)議。 他指出，高效運行的著作權(quán)集體管理機制可以實現(xiàn)權(quán)利人和使用者的利益平衡，在保障權(quán)利人權(quán)利的同時，促進使用者取得授權(quán)，并開展利用版權(quán)保護客體的行為。 李陶還表示，我國在在制定人工智能相關(guān)的法律時，應(yīng)當在明確責任主體的同時，要求其承擔訓練數(shù)據(jù)的來源說明。
# 論壇|如何強化大模型訓練來源的著作權(quán)保護 近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型訓練成為了人工智能領(lǐng)域的一個熱門話題。大模型訓練需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)支持，因此，許多公司和研究機構(gòu)都投入了大量的資金和人力進行大模型的訓練。然而，在大模型訓練過程中，如何保護訓練來源的著作權(quán)成為了一個亟待解決的問題。 目前，大模型訓練來源的著作權(quán)保護存在一些問題。首先，大模型訓練涉及到大量的數(shù)據(jù)和代碼，這些數(shù)據(jù)和代碼的著作權(quán)歸屬不明確，容易引發(fā)著作權(quán)糾紛。其次，大模型訓練的過程中，往往需要使用第三方的計算資源和數(shù)據(jù)，這些資源和數(shù)據(jù)的著作權(quán)歸屬也不明確，容易引發(fā)侵權(quán)糾紛。最后，大模型訓練的結(jié)果往往是一個新的模型，這個模型的著作權(quán)歸屬也不明確，容易引發(fā)著作權(quán)糾紛。 為了解決大模型訓練來源的著作權(quán)保護問題，我們可以采取以下措施： 一、明確大模型訓練來源的著作權(quán)歸屬。在大模型訓練過程中，應(yīng)該明確數(shù)據(jù)和代碼的著作權(quán)歸屬，以及計算資源和數(shù)據(jù)的使用許可協(xié)議。 二、建立大模型訓練的知識產(chǎn)權(quán)保護機制。建立大模型訓練的知識產(chǎn)權(quán)保護機制，包括知識產(chǎn)權(quán)的申請、保護和維權(quán)等方面。 三、加強大模型訓練的監(jiān)管。加強對大模型訓練的監(jiān)管，防止侵權(quán)行為的發(fā)生。 四、促進大模型訓練的開放和共享。促進大模型訓練的開放和共享，提高大模型訓練的效率和質(zhì)量。 總之，大模型訓練來源的著作權(quán)保護是一個亟待解決的問題。我們應(yīng)該采取有效措施，明確著作權(quán)歸屬，建立知識產(chǎn)權(quán)保護機制，加強監(jiān)管，促進開放和共享，以保護大模型訓練來源的著作權(quán)。