【阜成門外】陳兵：好萊塢巨頭訴訟或再塑AI訓練“合法邊界”

　　中新經緯6月13日電 題：好萊塢巨頭訴訟或再塑AI訓練“合法邊界”

　　作者 陳兵 南開大學競爭法研究中心主任、法學院副院長

　　當地時間6月11日，迪士尼和環球影業對人工智能公司Midjourney提起版權訴訟，指控Midjourney盜版了這兩家好萊塢電影公司的版權庫，用于生成和分發其著名角色的“無數未經授權的副本”。這是好萊塢大型公司首次卷入生成式人工智能的法律糾紛，也是最引人關注的一場AI(人工智能)版權糾紛。該起訴訟代表著除了早期的新聞行業和個人創作者，電影行業終于對AI公司的版權問題著手處理了。

　　那么，AI公司是否構成侵犯版權，主要看哪些要素？

　　首先，AI公司在生成訓練中抓取數據的行為是否存在侵權問題。數據訓練是發展生成式人工智能的生成能力所必不可少的環節，最終目的是實現對數據的規模化利用，提高生產效率。這種數據“投喂”行為當然構成對數據的使用。若牽涉到需要獲得許可才能使用的受著作權保護數據，則可能侵害著作權人利益。不過，美國法律在AI抓取數據是否侵權方面，目前仍沒有明確的法律規定。

　　其次，應當判斷AI生成作品與原作品是否實質性相似。例如在本案中，迪士尼和環球影業提出，Midjourney利用其版權庫，生成了大量未經授權的迪士尼和環球影業旗下作品的圖像，其中包括《星球大戰》《小黃人》等經典角色。兩家公司在訴訟中提供了詳細的對比示例，證明即使是模糊的提示詞，Midjourney也能生成高度相似的圖像。

　　實質性相似的本質是對作品創造性的考察。侵權作品中體現創作者個性的部分與原作的獨創性部分實質性相似，系一種把他人作品據為己有，僅將個別部分略作變動，沒有創造性勞動的侵權行為。對于影視、圖片等美術作品而言，從一般社會公眾的角度，AI生成作品構成侵權，需要足以引起一般社會公眾的視覺混淆，進而產生錯誤判斷；從專業技術人員的角度，AI侵權作品應當能使該行業的普通技術人員察覺到其對某些因素作了非創造性的變化，與原技術具有實質相同的效果。

　　從實質性判定因素出發，筆者認為AI公司存在一定的敗訴可能性。依據迪士尼與環球影業提供的證據，AI公司生成的作品形象與兩家公司的經典影視形象高度相似，且AI公司的數據訓練行為確有侵權風險。本案的爭議點在于，迪士尼表示從未允許、授權或許可Midjourney公司在任何中途版本中復制或使用任何迪士尼的受版權保護作品，或以其他方式利用迪士尼的作品。而Midjourney公司創始人曾在采訪中公開表示，數據庫通過“大規模網絡抓取”建立，且難以追蹤上億張圖片來源。

　　但AI公司的敗訴并不會影響全球AI發展進程。事實上，全球對AI版權問題的關注日益增長，此前美國已有多起關于AI版權的糾紛。此外，OpenAI等科技企業一直尋求在法律上獲得保護，以便在無需征求創作者許可或支付報酬的情況下使用公開作品(即使受版權保護)作為訓練材料。無論此案結果如何，均將逐步規范AI發展空間中的版權制度，如建立AI使用許可機制、推動數據來源與內容的安全治理等，為版權維權與AI創造的平衡探索解決方案。

　　筆者認為，數據訓練行為中的版權侵權問題，歸根結底在于對數據的治理不足，與訓練數據著作權侵權息息相關的主要是數據來源與數據內容。要化解矛盾，還需從以下幾方面入手去解決。

　　第一，要加強數據來源的安全治理。比如建立“AI訓練數據版權交易市場”。當前大模型往往依靠低質量的爬取數據用以訓練，一方面欠缺高質量訓練數據；另一方面，因欠缺著作權識別機制，有潛在的著作權侵權風險。為加強數據來源安全治理，應當構建國家或行業層面的開源訓練數據交易平臺，保障數字版權使用的合法性，規范數據交易。

　　第二，加強數據內容安全治理，監督AI平臺尊重他人知識產權。盡管出于科技發展目的，但AI平臺未充分尊重他人在先著作權并依此獲利亦是事實。此外，生成式人工智能的創作終究是既有作品的重組整合，要實現高質量創新還需依靠人類的智慧與勞動。故若為了短期利益而放任AI平臺輕易獲取數據，將逐步削弱創造熱情與創新能力，既不利于創作保護，也不利于技術發展。因此，在AI訓練數據版權交易市場平臺建設中，應注意對AI合理使用的限制，并完善監督機制，確保版權保護利益與技術創造利益的平衡。(中新經緯APP)

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責任編輯：宋亞芬