文｜深響 趙飛宇 吳鴻鍵
龍年春節(jié)，科技圈最大的新聞非Sora莫屬。
OpenAI發(fā)布的Sora在視頻生成上的表現(xiàn)之驚艷，已經(jīng)不用再多贅述。我們只需要知道，Sora標志著AIGC再次突破天花板。它不只是科技圈的事，還會影響廣大視頻、影視、廣告領(lǐng)域的從業(yè)者。正如AI作圖此前對畫師群體的沖擊那樣。
技術(shù)已經(jīng)帶領(lǐng)我們來到了一個“新世界”。到了這里，舊時的規(guī)則會逐漸失效，同時也有許多模糊地帶等待人們劃清邊界。例如，我用某個知名導演、攝影師的風格來生成視頻，那么這段視頻的版權(quán)到底該歸屬誰？是我？還是AIGC平臺?又或者那位導演也該占一份？
各行各業(yè)也在面臨著“舊有模式受沖擊”的問題——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；版權(quán)圖庫網(wǎng)站Getty Images指出Stability AI從其圖庫中復制了超過1200萬張圖及相關(guān)的標題和元數(shù)據(jù)；好萊塢編劇罷工，要求限制制片方在編劇創(chuàng)作過程中對AI技術(shù)的使用。這些都是技術(shù)變革引發(fā)的反彈。
然而，工業(yè)革命、互聯(lián)網(wǎng)浪潮帶來的改變已經(jīng)充分說明，技術(shù)變革是不可逆的。相比粗暴的“抵制”，劃分權(quán)責、制定新規(guī)則才是當務(wù)之急。圍繞以下三個關(guān)鍵問題，「深響」與相關(guān)法律界人士進行了探討：
用戶使用AIGC平臺制作內(nèi)容，版權(quán)歸誰？
版權(quán)問題的糾紛焦點究竟在哪里？
利益相關(guān)方如何應對變化？行業(yè)生態(tài)會如何演變？
版權(quán)歸誰，得具體情況具體分析
AIGC帶來了許多便利，即使用戶不是專業(yè)畫手或攝像，只要掌握一定的提示詞技術(shù)，也能“站在巨人的肩膀上”做出專業(yè)內(nèi)容。這帶來的問題是：AI生成的內(nèi)容版權(quán)應該歸屬誰？如果出現(xiàn)糾紛，誰來承擔責任？
類似的問題已有法律案例。中國“AI文生圖第一案”的判決書顯示，原告李昀鍇出于興趣學習AI繪畫，他從2022年11月開始在社交媒體上發(fā)布由AI生成的圖片。一些自媒體賬號未經(jīng)允許李昀鍇使用相關(guān)圖片，且沒有署名來源。李昀鍇將其中一個自媒體號主告上法庭。
作為律師，李昀鍇希望通過司法判決來探索AIGC的邊界：用戶用AI創(chuàng)作的內(nèi)容是不是“作品”，版權(quán)是否歸屬用戶？
判決書認為，李昀鍇使用開源模型Stable Diffusion生成的圖片屬于美術(shù)作品，且李昀鍇為著作權(quán)人，被告未經(jīng)授權(quán)使用該圖片、去除圖片水印的行為，侵害李昀鍇信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)和署名權(quán)，須向其賠償500元并發(fā)布道歉聲明。
需要注意的是，這樣的判例不能直接套用到所有的情況上。金誠同達律師事務(wù)所合伙人米新磊告訴「深響」，著作權(quán)歸屬的判決依據(jù)是在整個AI生成內(nèi)容的過程中，人類智力和獨創(chuàng)性體現(xiàn)的占比多少，使用者訓練地越精準，可選擇性越多，最終取得生成內(nèi)容著作權(quán)的可能性越大。
另一種容易出現(xiàn)侵權(quán)爭議的情況是，用戶用AI生成了某種風格化的圖片（比如：用宮崎駿風格的模型畫一只貓）?！干铐憽箯姆山缛耸刻幜私獾?，著作權(quán)法不保護風格，在很多法院判罰中，對風格的模仿并不一定被認為是侵權(quán)，所以用戶“用宮崎駿風格的模型畫一只貓”一般不構(gòu)成侵權(quán)。
但是，如果用戶是直接“喂給”AI一張宮崎駿的圖，告訴AI就按這個風格來生成圖片，這就構(gòu)成了侵權(quán)。因為用戶并未被授權(quán)使用宮崎駿的作品。
還有一種版權(quán)歸屬問題，出現(xiàn)在AIGC平臺和用戶之間。但這種沖突更多只存在于“理論上”，實際操作中，相比版權(quán)歸屬問題，AIGC平臺方對“把用戶規(guī)模做大，賺更多會員費”更感興趣。為此，他們甚至愿意為其用戶承擔潛在的訴訟費用。
微軟、谷歌、OpenAI等多家公司都承諾，若用戶因使用其提供的AIGC產(chǎn)品或服務(wù)而面臨第三方侵權(quán)索賠，公司同意承擔相應的賠償責任。以微軟為例，2023年9月7日，微軟發(fā)布了Copilot版權(quán)承諾書，表示若商業(yè)用戶因使用Copilot或其生成輸出而遭第三方基于版權(quán)的侵權(quán)訴訟，微軟將同意為該用戶辯護并支付因案件而產(chǎn)生的賠償金。但前提是該用戶已使用產(chǎn)品中內(nèi)置的防護裝置和內(nèi)容過濾器，并遵守了其他條款。
平臺通過用戶協(xié)議明確權(quán)利歸屬和責任劃分，是降低潛在沖突的一種方式。OpenAI則在服務(wù)條款中明確其賠償條款僅適用于付費用戶，包括API用戶和ChatGPT企業(yè)用戶，而其余數(shù)億的免費用戶，則不會受到賠償條款的保護。
爭議焦點在平臺和數(shù)據(jù)源之間
在版權(quán)爭議問題里，用戶側(cè)的行為往往會受到更多關(guān)注，但更核心的沖突，其實發(fā)生在AIGC平臺和數(shù)據(jù)源之間。
我們都知道，AIGC的實現(xiàn)需要經(jīng)過三個階段：一、數(shù)據(jù)采集；二、模型訓練；三、關(guān)鍵詞輸入。數(shù)據(jù)采集和模型訓練是平臺開發(fā)者的前置步驟，內(nèi)容輸入則由使用者來完成。
沒有足夠規(guī)模的數(shù)據(jù)去訓練和調(diào)試模型，就很難搭建一個足夠智能的生成式人工智能平臺。米新磊告訴深響，“對于AICG而言，采集大量數(shù)據(jù)并利用數(shù)據(jù)來訓練和調(diào)試模型，是最核心的階段。”
在理想情況下，AI模型應當和擁有數(shù)據(jù)資源的網(wǎng)站簽訂授權(quán)協(xié)議，支付給對方足夠費用，然后用對方提供的接口去抓取數(shù)據(jù)。但事實是，當前的AI技術(shù)發(fā)展迅速，其數(shù)據(jù)來源卻往往處于“黑箱”狀態(tài)，難以判斷其合法性。
法律糾紛由此而生。像Getty Images這樣的圖庫，收入來源于版權(quán)圖片的銷售。如果AIGC平臺直接抓取數(shù)據(jù)，就威脅到了版權(quán)公司的利益。同樣的，新聞媒體、圖書出版商、影視公司的商業(yè)模式，也都建立在版權(quán)之上。對于企業(yè)而言，有效管理和利用版權(quán)資源能夠促進內(nèi)容變現(xiàn)，提升核心競爭力。但AIGC技術(shù)的出現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)版權(quán)模式的框架。
問題的核心在于，各方要想辦法確保AI模型訓練數(shù)據(jù)的來源合法性，避免侵犯版權(quán)或個人隱私。這有待于數(shù)據(jù)安全法、個人信息保護法、反不正當競爭法等法律的完善。
在一切得到厘清之前，從業(yè)者仍有可能因為平臺數(shù)據(jù)源的不確定性惹到麻煩。
例如，在商業(yè)應用中，有的品牌會嘗試利用自己的素材訓練專有模型。原則上，只要品牌訓練模型的素材版權(quán)都屬于自身所有，那這個專有模型產(chǎn)出的內(nèi)容就不會形成侵權(quán)。但在實操中，專有模型是在大模型的基礎(chǔ)上訓練得來的，而大模型的數(shù)據(jù)來源是否合規(guī)，外界很難知曉。
這些問題的解決都有待法律的完善。而在這個過程中，數(shù)據(jù)源和AIGC平臺將持續(xù)博弈，行業(yè)新規(guī)則也會隨之產(chǎn)生。
訴訟不是終局，合作才是
目前，我們已經(jīng)看到版權(quán)模式受益方和AIGC平臺間的沖突，相關(guān)訴訟會不斷出現(xiàn)。但與其說沖突是新舊勢力間的激烈交鋒，不如說它是通向行業(yè)新秩序必經(jīng)之路。
AIGC浪潮洶涌，傳統(tǒng)巨頭和科技新貴打官司，更多是想為自身爭取一個“定義未來行規(guī)”的談判席位。米新磊認為，隨著AIGC的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)內(nèi)各環(huán)節(jié)會形成新的生態(tài)，訴訟會促成新的合作。整體來看，AIGC行業(yè)新的規(guī)則和合作邊界會在發(fā)展中明確。
目前，國內(nèi)AIGC領(lǐng)域的發(fā)展還處于起步階段，許多問題沒有完全顯現(xiàn)。相關(guān)法律糾紛仍停留在公益性階段。相比之下，由于美國存在更多相對成熟的AIGC產(chǎn)品，產(chǎn)業(yè)生態(tài)內(nèi)的博弈得到了更多呈現(xiàn)。
在米新磊看來，Getty Images和《紐約時報》的訴訟可能是“以打促談”，目的不完全在于法庭上的勝負，而是通過法律行動促使雙方就版權(quán)使用、數(shù)據(jù)授權(quán)等問題達成協(xié)議，促進平臺和內(nèi)容生產(chǎn)者之間的合作。
這種做法在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)中并不少見。一個典型例子就是國內(nèi)的短視頻平臺與長視頻平臺之間的博弈，與其說長視頻平臺是要禁止抖音、B站等平臺粉絲的“二創(chuàng)”行為，不如說是想與短視頻平臺之間建立合作關(guān)系。
在關(guān)于AIGC的法律規(guī)定方面，米新磊認為，各國的方向還是“不斷優(yōu)化”，對使用AIGC的方式做一些建議指導，或者是局部的調(diào)整。總體上還是鼓勵AIGC行業(yè)的發(fā)展。從業(yè)者應該關(guān)注的是數(shù)據(jù)使用的合法性、個人信息保護、版權(quán)問題以及遵守AIGC特定的監(jiān)管要求。這些領(lǐng)域通常是法律隱患最為集中的地方，也是有關(guān)部門監(jiān)管的底層邏輯。
以下為「深響」和金誠同達律師事務(wù)所合伙人米新磊的部分對話實錄：
Q：作為法律從業(yè)者去看這些AI生成的內(nèi)容和我們普通人的關(guān)注點有哪些不一樣嗎？會優(yōu)先想到什么法律隱患？
A：我本來就是研究著作權(quán)法的，也一直在關(guān)注這個領(lǐng)域，所以我第一反應就是關(guān)于著作權(quán)的內(nèi)容的合理使用的問題。因為它的原理是三步走，第一步先做數(shù)據(jù)采集，采集了數(shù)據(jù)之后，然后進行模型訓練，根據(jù)用戶的需求訓練的差不多了，然后用戶再用自己的一個關(guān)鍵詞輸入，通過關(guān)鍵詞不斷調(diào)整優(yōu)化，最后生成出來一個產(chǎn)品。
第一步是核心，如果說數(shù)據(jù)抓取采集的時候并沒有獲得（對方）同意，那其實就有點灰色地帶，因為你的數(shù)據(jù)量比較大，采集的比較廣，然后把它揉在一起，怎么去防止他的侵權(quán)行為？
Q: 平臺的開發(fā)者是怎么確保他們訓練AI模型的數(shù)據(jù)來源是合法經(jīng)授權(quán)的？有沒有一個明文的法條是來保障這一個權(quán)益的？
A：數(shù)據(jù)是非常重要的資產(chǎn)，正常情況下你應該是獲得他（對方網(wǎng)站）的授權(quán)，跟他簽了授權(quán)協(xié)議，然后給他支付授權(quán)費用，然后他可能才給你提供接口，然后讓你去抓這些數(shù)據(jù)。但是當他不公開的時候，你要去強行抓取，或者是說你要去通過非法手段獲得，可能會違反數(shù)據(jù)安全法，個人信息保護法或者反不正當競爭法，還包括民法典中合同編的相關(guān)法條。所以這個層面其實是有一系列法律法規(guī)能去做規(guī)制的。Q：未來隨著 AIGC的繁榮，各國家會產(chǎn)出一個法律法規(guī)明確規(guī)定說你要公開你的這個數(shù)據(jù)來源嗎？A：不一定，目前從行業(yè)發(fā)展角度來說，總體還是鼓勵AIGC行業(yè)的發(fā)展，因為它可能是一個革命性的技術(shù)。從目前各國的法律規(guī)定來看，我覺得他們是在不斷優(yōu)化，或者是說對于使用的一些方式進行一些建議指導，或者是局部的一些調(diào)整。但是從總體的趨勢來說他沒有像比如說限制你的數(shù)據(jù)庫必須開源、數(shù)據(jù)庫必須全部披露這種根本性的阻礙政策。在信息革命時代，數(shù)據(jù)是核心資產(chǎn)，也是兵家必爭之地，不太可能都進入免費的公有領(lǐng)域。
Q：用戶使用AIGC時的著作權(quán)應該如何被保障？用戶是否必須接受它可能會被傳播，會被其他人使用這樣一個結(jié)果？
A：你把文章放到網(wǎng)上不代表說別人就可以直接用，其實現(xiàn)在很多比如網(wǎng)絡(luò)小說什么也是在網(wǎng)上發(fā)表，包括一些圖片也在網(wǎng)上都有，你不能說網(wǎng)上發(fā)表了，然后公開了別人用就是不侵權(quán)的。盡管平臺會有類似免責的條款，但是從法律角度來判斷的話最終也屬于侵權(quán)。對于使用者來說，我用一些這樣的AIGC平臺生成了相關(guān)內(nèi)容并上傳到了網(wǎng)上，它同樣也是受版權(quán)保護的。Q：平臺方和AIGC使用者之間是否有利益博弈？比如生成出來的版權(quán)歸誰？違法的話責任誰擔？
A：理論上是這樣的，但是我感覺從實踐角度來說，那個好像不完全是這么回事。
對于平臺來說，他做一個AIGC工具，它是想讓用戶去用的，它的目的是商業(yè)性，要么我獲得流量，要么我獲得用戶，然后獲得更多的輸入，所以他是一個服務(wù)型的機構(gòu)。他其實不太會去跟用戶去爭用戶所產(chǎn)生的產(chǎn)品的著作權(quán)的，這個對他沒意義。從這個角度來說，他們其實并不對立，而且這個應該是能劃分清楚的，只要在用戶協(xié)議里面明確，根據(jù)你（用戶）的調(diào)教和訓練，最后產(chǎn)生的產(chǎn)品著作權(quán)都歸你，如果有什么責任，也是用戶承擔。對于平臺來說更重要的可能希望更多的用戶來用我這個（應用），它是靠這個賺錢，而不是靠生成的東西去賣錢。
尤其OpenAI甚至是考慮到如果用戶面臨訴訟，我們（平臺方）給你付錢，甚至于推出這樣的產(chǎn)品，這樣子的話用戶就更不用擔心了。再者就是他（平臺）肯定也是想盡量減少這種情況，他們其實也不斷的優(yōu)化，盡量在最終呈現(xiàn)的結(jié)果上讓他減少侵權(quán)的風險。
Q：您有接觸過 AI 領(lǐng)域相關(guān)的這種case嗎？A：目前雖說業(yè)內(nèi)AI比較火，但是它實際上涉及到的案例沒有那么多，在國內(nèi)的話可能只有那個三四個左右。第一案是北京一家律師事務(wù)所起訴的，今年判的“AI文生圖第一案”的原告其實也是個律師，所以這兩個案例都帶點公益訴訟性質(zhì)，是想基于自身對于這個行業(yè)的關(guān)注，然后通過塑造一個法律經(jīng)典案例的形式，對行業(yè)內(nèi)的規(guī)則起到指向性的作用。
國外產(chǎn)業(yè)發(fā)展的比我們要領(lǐng)先一點，那它所暴露出來的問題也會比我們更多一點。比如國外現(xiàn)在有一些案例，原告主張被告抓取數(shù)據(jù)訓練自己的模型用于盈利，同時它產(chǎn)出的產(chǎn)品和原作品高度相似，這個時候有兩類人會去起訴，第一類就是被抓取數(shù)據(jù)一方，比如2023年6月，大量消費者向美國舊金山聯(lián)邦法院提交了近160頁的起訴書，起訴OpenAI公司最為流行的ChatGPT和DALL-E是通過盜用私人信息運行的，這些被盜用的信息來自包括兒童在內(nèi)的數(shù)億名互聯(lián)網(wǎng)用戶，并且并未獲得用戶的許可；同時，向OpenAI投資100億美元的微軟(Microsoft Corp.)也被列為被告。
第二類就是作品權(quán)利一方，比如美國作家協(xié)會（Authors Guild）、紐約時報，他們是直接生產(chǎn)內(nèi)容的，如果在這個（AIGC）過程直接用到了那個作家的一些書里面的東西，然后其實就有點洗稿那個意思了，新聞報道也一樣。此外還有美國最大的圖片生產(chǎn)商Getty Images，網(wǎng)上的文章和新聞報道用圖片都從他那買。如果說目前AI能通過免費抓取，然后再給你揉一下生成新的圖片，就相當于是直接動了它的利益。
同時，美國的版權(quán)局的著作權(quán)登記審核也要更嚴格，他會詢問你是怎么生成的，如果你說是AI生成的，就不給登記，這是美國行政層面的態(tài)度。
所以美國的這些訴訟，更接近于目前產(chǎn)業(yè)生態(tài)的博弈。因為真的觸碰到巨頭的利益了。美國也會通過案例判決來給出司法層面的態(tài)度。
從國外的經(jīng)驗來看，他們起訴的目的可能是以打促談，目的不是說一定要打這個官司，而是說通過官司，讓你拿我的授權(quán)，就相當于是你付我一個授權(quán)費，最后大家建立一個合作關(guān)系。這個有點像國內(nèi)前兩年短視頻平臺跟長視頻平臺之間的爭奪戰(zhàn)，抖音、B站好多up主用電影的資源去做二創(chuàng)，其實就是個侵權(quán)行為，所以后面愛奇藝這些長視頻平臺，包括一些內(nèi)容生產(chǎn)商、一些老牌電影公司，他們是聯(lián)合發(fā)聲，要去起訴或者是要求他們支付版權(quán)費用，其實也是想讓短視頻平臺跟長視頻平臺之間建立一個合作關(guān)系。Q：未來AIGC相關(guān)法律的可能發(fā)展趨勢是什么？
A：國務(wù)院立法計劃里，人工智能法草案其實也在起草的準備過程中了，但是還不知道什么時候能夠落地。其實立法是有一定的滯后性的，目前這個行業(yè)還在發(fā)展過程中，還有很多問題沒有顯現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)的前景沒有明確的時候，貿(mào)然的立法未必是好事。
AIGC雖然是和人工智能相關(guān)，但它本質(zhì)產(chǎn)生的一些糾紛，還是版權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)安全、個人信息保護等。而針對這些，在現(xiàn)有的法律框架下，我們之前的法律法規(guī)也都有，比如著作權(quán)法、個人信息保護法和數(shù)據(jù)安全法。這些也足夠去應對，只是還沒有集合起來推出來。
我們需要謹慎對待新產(chǎn)生的這些案例，但并不是說我們就一定要去立法給他框得規(guī)規(guī)整整，這樣反而會抑制科技的發(fā)展。Q：針對AIGC領(lǐng)域從業(yè)者，有哪些法律相關(guān)的經(jīng)驗建議，可以幫助從業(yè)者們盡可能避免法律隱患？
A：其實更大的風險是集中在平臺一方的。
第一個建議，就是還是要緊密關(guān)注國內(nèi)監(jiān)管部門的政策，特別是涉及生成式人工智能的規(guī)章，是六七個部門一塊出臺的，力度比較大，涉及到的監(jiān)管部門也很多。監(jiān)管一旦加強的話，你合規(guī)性做不到，就很容易出現(xiàn)問題。
第二個就是注意合規(guī)問題，目前對于AIGC也有一些具體要求。比如要求對于人工智能生成的內(nèi)容要進行標識，你要讓大家知道這個是人工智能生成的東西，比如數(shù)字人主播等，不能沒有任何的提醒，在抖音b站這些平臺已經(jīng)有了，所以要注意合規(guī)風險。主要關(guān)注數(shù)據(jù)方面，個人信息方面和版權(quán)方面，這些構(gòu)成了行業(yè)的底層監(jiān)管邏輯。