文|硅兔賽跑 Otter

編輯|梓

過去很長一段時間，人類對AI的擔憂還停留在可控的范圍內，因為技術所限，AI更多地在替代人類從事重復性高、繁瑣枯燥的“dirty work”。

但現在，一切都不一樣了。各種AIGC應用，包括自動生成文字、圖片、視頻、代碼的“AI打工天團”相繼登場，文案、插畫師、視頻制作人，甚至程序員都陷入“被AI替代”的恐慌。

人類引以為傲的創造力也淪陷了嗎？

01 “抄”你不商量

版權問題是懸于AIGC之上的達摩克里斯之劍

AIGC是指利用人工智能技術來生成內容，它被認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創作方式。

隨著生成擴散模型和多模態預訓練模型等技術的快速發展，在圖文生成效果上有了顯著進步，AI可以快速、靈活地生成不同模態的數據內容，極大地助力了2022年AIGC賽道的爆火。據Gartner預計，到2025年，AIGC將占全球所有生成數據的10%。

硅谷眾多一線VC紛紛將目光瞄準AIGC初創公司，尤其是生成式AI藝術這一領域，今年有兩家獨角獸 Stability 和 Jasper 均獲得了超過一億美元的融資，估值突破十億美元。AI繪畫的熱度還未散去，OpenAI的ChatGPT又掀起了AI問答的新熱潮。

但在11月份AI編程輔助工具GitHub Copilot被集體訴訟告上了法庭，AIGC的合法性也被推到了風口浪尖。訴訟原告聲稱微軟、GitHub和OpenAI侵犯了其版權，Copilot復制開源代碼時并沒有提供署名。雖然目前該案件尚處于早期階段，前景并不明晰，但可以肯定的是AI版權之戰的第一槍已經打響，該訴訟中的任何細節，都可能決定AIGC未來發展的走向。

圖源：Analytics Insight

該訴訟案呼應了很多設計師、程序員等內容創作者的擔憂，也讓我們清醒的看到，無法確權和版權爭議將是AIGC公司未來發展的“掣肘”，是AIGC頭上的達摩克里斯之劍，正“懸”而未決。

藝術不是拼貼，但真正產生問題的是模型的訓練方法

很多藝術家對以 Stable Diffusion 和 Midjourney 為代表的AI藝術公司強烈譴責，表示通過海量素材投喂的AI并不具備藝術創作的能力，藝術不是拼貼，但其實現在的AI 模型不會復制和拼接現有藝術作品。相反，他們使用機器學習來學習概念，比如人的眼睛是什么——通過自身的理解來創作作品。

真正產生問題的是AIGC算法模型的訓練方式，它們是通過識別和學習數據中的模式來工作，而這些程序用于生成代碼、文本、音樂和藝術的訓練數據本身是由人類創建的，大部分是從網絡上抓取而來的，其中一些內容是受到版權保護的。

02

AI作品的版權爭議，確實有些關鍵問題需要回答：

1、由AI生成的作品合法嗎？

訓練模型在某種程度上是“合法”的，但該模型的應用可能是侵權的。

目前AIGC大多數模型都是根據從網絡上獲取的大量內容進行訓練的，AI研究人員、初創企業和科技巨頭們之所以敢放手使用，原因就是使用這些內容（至少在美國）受到合理使用原則的保護。

不過，美國知識產權法的研究教授丹尼爾·熱爾維斯（Daniel Gervais）指出，決定這些內容“是否合理的使用”有兩個因素需要關注，即“使用的目的或性質是什么，對市場的影響是什么?！?即：是否“改造性”地使用，以及“是否會與原創者競爭并威脅其生計？”，而AIGC已經明顯觸及到了警戒線。因此訓練模型在某種程度上是“合法”的，但該模型的應用可能是侵權的。就類似于為了拍電影而印假鈔，但印出假鈔還真的用來買東西。

在判斷“是否合理的使用”中還有無數種其他情況，其中的輸入、目標和輸出有著具體的權衡傾向，所以最終“是否合法”的法律裁決還是要受到種種細節的影響。

2、由AI生成的作品，版權該歸屬于誰？

專利制度假定權益主體是人，機器創作的內容需要有自己的知識產權法和國際條約。

目前除了英國、愛爾蘭、新加坡等國家認可計算機程序可作為作者之外，多國版權法保護的都是自然人的權益。依據大陸法，我國著作權法實施條例第二條規定：“著作權法所稱作品是指文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以某種有形形式復制的智力成果”。AI沒有獨立人格，不具備我國著作權法規范中“作者”的主體資格，AI背后設計者、開發者、使用者才應該是AIGC版權的權屬者。但目前AI作品的法律性質不明，是否屬于著作權法上的作品仍存在爭議。目前，一般認為，AI軟件設計者已經從軟件版權中得到補償，AI作品版權主要在軟件所有者和使用者之間分配。

圖源：Intepet

在美國，有大量投入的利用AIGC的內容可以認為是屬于二創者本身的，但目前具體的歸屬需要根據實際情況一一判斷，大量投入的量化并不明確。

而涉及到為借助人工智能生成的作品授予版權，投入界定的標準將會是一個持續存在的問題。如果只是單純地輸入‘由梵高畫的貓’而生成的內容，是不足以在美國獲得版權的。計算機科學家喬治·弗朗切切利（Giorgio Franceschelli）撰寫了有關人工智能版權問題的文章，他表示，衡量人類輸入對案件判決“尤其正確”。因此，如果你嘗試使用不同的提示，并制作幾幅圖像，通過微調，并持續地進行更多的創意工程，相當高的智力投入，大概率將受到版權保護。

有條件地賦予使用人初始版權，可促進AIGC軟件使用和作品傳播，激勵更開放的表達和創作。

03 AIGC無序發展階段，有哪些解決方案在進行？

由于行業尚處于無序階段，各個國家也有不同的政策，AIGC的風險具有未知性和復雜性等特點，很多企業對于風險的預測、防范和應急處置能力均尚未完善。

在Shutterstock與OpenAI合作銷售基于算法生成的圖像時，其競爭對手Getty Images，則出于種種風險的考慮，明確表示禁止在該平臺銷售生成式AI內容（如 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion生成的插圖。）

而Adobe則選擇“有限制”地開放，公開表示只要符合特定標準，就允許在圖片庫Adobe Stock中上傳生成式 AI 藝術品進行售賣。但上傳前必須標記 AI 制作的內容，并且需要擁有其參考圖像或文本的商業版權。

同時，Adobe還為自身AI繪畫的付費服務從版權上提供了解決方案，官方表示如果遇到作品版權糾紛問題，他們將完全承擔買方的損失，由此讓付費使用AI繪畫功能的用戶不必產生版權方面的憂慮。

圖源：TheVerge

12月09日，應對侵權問題 GitHub推出了"Copilot for Business "計劃，每個用戶每月花費19美元，除獲得基礎的功能之外，還增加了許可證管理和組織的策略管理功能。GitHub表示，該產品具有行業領先的隱私性，"不會保留代碼片段，不會存儲或分享你的代碼，無論數據是來自公共資源庫、私人資源庫、非GitHub資源庫還是本地文件。

同時，很多公司和研究人員已經探索與創作者實現共贏的方法。

Shutterstock表示，它計劃設立一個基金，以補償那些使用他們作品來訓練算法的個人，而DeviantArt為網絡上共享的圖像創建了一個元數據標簽，警告AI禁止引用。而“The Stack”則是一個專門用于訓練人工智能的數據集，旨在專門避免侵犯版權的指控。它只包含最寬松開源許可證的代碼，并為開發人員提供了一種根據請求刪除數據的簡單方法。

我們可以看到，AIGC相關企業的版權意識已經有明顯的進步，很多平臺都在試圖通過一種“負責任”的方式來解決AI作品存在著著作權歸屬不清的現實困境。

綜合來看，AIGC正在降低內容創作門檻、釋放創作能力，但對相關的法律法規和監管治理能力也提出了更高要求。就像在音樂盜版碟盛行的21世紀初，很多盜版軟件在當時完全是非法的，而今天，我們有Spotify和iTunes這樣的公司。

相信不遠的未來，AIGC行業也會出現更多合法合規的巨頭公司。

參考來源：

Gartner predicts rise of distributed data architectures, smarter AI and accelerated automation（siliconANGLE）

The lawsuit that could rewrite the rules of AI copyright（TheVerge）

Hartz: What is the role of AI in IP law? It depends.（TheIndianLawyer）

The scary truth about AI copyright is nobody knows what will happen next（TheVerge）

Intellectual Property Law for Artificial Intelligence（Indepat）

Getty Images bans AI-generated content over fears of legal challenges（TheVerge）

Adobe accepts AI-generated stock art, with limits（engadget）

Artificial intelligence is breaking patent law（nature）

中華人民共和國著作權法實施條例