来源丨硅兔赛跑
作者丨Otter
编辑丨梓
过去很长一段时间，人类对AI的担心还逗留在可控的范围内，因为技术所限，AI更多地在代替人类从事重复性高、繁琐无趣的“dirty work”。
但如今，一切都不一样了。各种AIGC应用，包括手动生成文字、图片、视频、代码的“AI打工天团”相继登场，文案、插画师、视频制做人，甚至程序员都深陷“被AI取代”的恐慌。
人类引以为傲的创造力也沦陷了吗？
01
“抄”你不商量
版权问题是悬于AIGC之上的达摩克里斯之剑
AIGC是指借助人工智能技术来生成内容，它被觉得是继PGC、UGC以后的新型内容创作形式。
随着生成扩散模型和多模态预训练模型等技术的快速发展，在图文生成疗效上有了明显进步，AI可以快速、灵活地生成不同模态的数据内容，极大地推动了2022年AIGC赛道的爆火。据Gartner预计，到2025年，AIGC将占全球所有生成数据的10%。
硅谷诸多一线VC纷纷将眼神瞄准AIGC初创公司，尤其是生成式AI艺术这一领域，今年有两家独角兽Stability和Jasper均获得了超过一亿美元的融资，估值突破十亿美元。AI书法的热度还未消散，OpenAI的ChatGPT又掀起了AI问答的新风潮。
但在11月份AI编程辅助工具GitHub Copilot被集体诉讼告上了法院，AIGC的合法性也被推到了风口浪尖。诉讼上诉宣称谷歌、GitHub和OpenAI侵害了其版权，Copilot复制开源代码时并没有提供署名。虽然目前该案件尚处于初期阶段，前景并不明确，但可以肯定的是AI版权之战的第一枪早已打响，该诉讼中的任何细节，都可能决定AIGC未来发展的迈向。
图源：Analytics Insight该诉讼案呼应了好多设计师、程序员等内容创作者的疑虑，也让我们清醒的看见，无法确权和版权争议将是AIGC公司未来发展的“掣肘”，是AIGC身上的达摩克里斯之剑，正“悬”而未决。艺术不是拼贴，但真正形成问题的是模型的训练方式好多艺术家对以 Stable Diffusion 和 Midjourney 为代表的AI艺术公司强烈抗议，表示通过海量素材投喂的AI并不具备艺术创作的能力，艺术不是拼贴，但毕竟现今的AI 模型不会复制和拼接现有艺术作品。相反，他们使用机器学习来学习概念，比如人的耳朵是哪些——通过自身的理解来创作作品。真正形成问题的是AIGC算法模型的训练方法，它们是通过辨识和学习数据中的模式来工作，而这种程序用于生成代码、文本、音乐和艺术的训练数据本身是由人类创建的，大部分是从网路上抓取而至的，其中一些内容是遭到版权保护的。
02
AI作品的版权争议，确实有些关键问题须要回答：
1.由AI生成的作品合法吗？训练模型在某种程度上是“合法”的，但该模型的应用可能是侵权的。目前AIGC大多数模型都是按照从网路上获取的大量内容进行训练的，AI研究人员、初创企业和科技巨头们之所以敢放手使用，原因就是使用这种内容（至少在德国）受到合理使用原则的保护。不过，美国知识产权法的研究院长丹尼尔·热尔维斯（Daniel Gervais）指出，决定那些内容“是否合理的使用”有两个诱因须要关注，即“使用的目的或性质是哪些，对市场的影响是哪些。”即：是否“改造性”地使用，以及“是否会与原创者竞争并恐吓其生计？”，而AIGC早已显著触碰到了警戒线。因此训练模型在某种程度上是“合法”的，但该模型的应用可能是侵权的。就类似于为了拍影片而印假钞，但印出假钞还真的拿来买东西。在判定“是否合理的使用”中还有无数种其他情况，其中的输入、目标和输出有着具体的权衡倾向，所以最终“是否合法”的法律裁决还是要遭到种种细节的影响。2.由AI生成的作品，版权该归属于谁？专利制度假设权益主体是人，机器创作的内容须要有自己的知识产权法和国际条约。目前不仅德国、爱尔兰、新加坡等国家认可计算机程序可作为作者之外，多国版权法保护的都是自然人的权益。依据大陆法，我国著作权法实施条例第二条规定：“著作权法所称作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形方式复制的智力成果”。AI没有独立人格，不具备我国著作权法规范中“作者”的主体资格，AI背后设计者、开发者、使用者才应当是AIGC版权的权属者。但目前AI作品的法律性质不明，是否属于著作权法上的作品仍存在争议。目前，一般觉得，AI软件设计者早已从软件版权中得到补偿，AI作品版权主要在软件所有者和使用者之间分配。
图源：Intepet在印度，有大量投入的借助AIGC的内容可以觉得是属于二创者本身的，但目前具体的归属须要依照实际情况一一判定，大量投入的量化并不明晰。而涉及到为利用人工智能生成的作品授予版权，投入划分的标准将会是一个持续存在的问题。如果只是单纯地输入‘由梵高画的猫’而生成的内容，是不足以在英国获得版权的。计算机科学家乔治·弗朗切切利（Giorgio Franceschelli）撰写了有关人工智能版权问题的文章，他表示，衡量人类输入对案件裁定“尤其正确”。因此，如果你尝试使用不同的提示，并制做几幅图象，通过微调，并持续地进行更多的创意工程，相当高的智力投入，大机率将遭到版权保护。有条件地赋于使用人初始版权，可促使AIGC软件使用和作品传播，激励更开放的抒发和创作。
03
AIGC无序发展阶段，有什么解决方案在进行？
由于行业尚处于无序阶段，各个国家也有不同的新政，AIGC的风险具有未知性和复杂性等特征，很多企业对于风险的预测、防范和应急处置能力均仍未建立。在Shutterstock与OpenAI合作销售基于算法生成的图象时，其竞争对手Getty Images，则出于种种风险的考虑，明确表示严禁在该平台销售生成式AI内容（如 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion生成的插图。）而Adobe则选择“有限制”地开放，公开表示只要符合特定标准，就容许在图片库Adobe Stock中上传生成式 AI 艺术品进行售卖。但上传前必须标记 AI 制作的内容，并且须要拥有其参考图象或文本的商业版权。同时，Adobe还为自身AI书法的付费服务从版权上提供了解决方案，官方表示假如遇见作品版权纠纷问题，他们将完全承当卖方的损失，由此让付费使用AI书法功能的用户毋须形成版权方面的担忧。
图源：TheVerge12月09日，应对侵权问题 GitHub推出了"Copilot for Business "计划，每个用户每月耗费19美元，除获得基础的功能之外，还降低了许可证管理和组织的策略管理功能。GitHub表示，该产品具有行业领先的隐私性，"不会保留代码片断，不会储存或分享你的代码，无论数据是来自公共资源库、私人资源库、非GitHub资源库还是本地文件。同时，很多公司和研究人员早已探求与创作者实现共赢的方式。Shutterstock表示，它计划筹建一个基金，以补偿这些使用她们作品来训练算法的个人，而DeviantArt为网路上共享的图象创建了一个元数据标签，警告AI严禁引用。而“The Stack”则是一个专门用于训练人工智能的数据集，旨在专门避开侵害版权的指控。它只包含最高领开源许可证的代码，并为开发人员提供了一种按照恳求删掉数据的简单方式。我们可以看见，AIGC相关企业的版权意识已然有显著的进步，很多平台都在企图通过一种“负责任”的形式来解决AI作品存在着著作权归属不清的现实窘境。综合来看，AIGC正在增加内容创作门槛、释放创作能力，但对相关的法律法规和监管整治能力也提出了更高要求。就像在音乐盗版碟兴起的21世纪初，很多盗版软件在当时完全是非法的，而明天，我们有Spotify和iTunes这样的公司。相信不远的未来，AIGC行业也会出现更多合法合规的大鳄公司。
参考来源：
Gartner predicts rise of distributed data architectures, smarter AI and accelerated automation（siliconANGLE）
The lawsuit that could rewrite the rules ofAIcopyright（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）
中华人民共和国著作权法实施条例
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