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未来可期|当人工智能成为创作者,版权属于谁?

胡逸
2024-02-22 17:30
来源:澎湃新闻
科学城邦 >
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2023年12月,一则关于人工智能与新闻道德的事件震动了媒体界。阿雷纳出版集团(Arena Group)——这个拥有《体育画报》和《男性杂志》等标志性杂志的媒体巨头,突然宣布解雇其首席执行官罗斯·莱文索恩(Ross Levinsohn)以及另外两名高管。

这一决定的背后,是《体育画报》发表了一系列商业文章,这些文章不仅由人工智能撰写,并配有人工智能生成的头像。除了解雇上述三位高管之外,集团还同时辞退了总法律顾问朱莉·芬斯特(Julie Fenster)。《体育画报》网站也迅速删除了所有由这些虚构作者撰写的文章。

这一事件在社交媒体上引起了热烈讨论,引发了人们对人工智能在新闻制作中角色和道德界限的深刻反思。一些网友将此次事件与德国某杂志曾用人工智能伪造赛车传奇人物舒马赫的“专访”相提并论,并感叹“这一幕似曾相识”。

毋庸置疑,以ChatGPT、文心一言、讯飞星火等为代表的生成式人工智能(AI)正在为新闻业的效率与变革带来各种机会。例如,新闻聚合网站BuzzFeed发布由AI作答的测试栏目quizzes,宣布将利用人工智能生成内容(AIGC)来撰写测试类文章,减少对人类编辑的依赖。同样,美联社建立了专门的人工智能和新闻自动化部门;《华盛顿邮报》成立了跨部门AI协同机制,包括战略决策团队AI Task Force和执行团队AI Hub。英国《金融时报》甚至创设了新的职位,任命了一名人工智能编辑。

这些行动不仅为新闻工作者提供了高效的工具,也为新闻机构带来了额外的资源和创新的可能性。然而,也引发了关于新闻质量和真实性的专业问题。批评者指出,这种做法可能会损害向公众提供资讯的真实性和可靠性,模糊了人类和机器自动生成新闻之间的界限。对于像以深度分析和专业洞察著称的《华尔街日报》等金融媒体而言,使用AI生成的内容更是可能会引起对财经报道质量和可信度的担忧。

首先,关于AI创作的内容是否能构成法律上的文字作品或具有著作权的作品,是一个备受关注的问题。

《中华人民共和国著作权法实施条例》第二条明确著作权法所称作品,是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。根据《著作权法实施条例》规定,认定是否构成文字作品的考察要件包括:1)是否具有可复制性;2)是否以文字形式表示;3)是否具有独创性。目前,关于人工智能生成内容的最大争议点在于:这些内容是否具备独创性?

2023年11月,北京互联网法院针对人工智能生成图片(AI绘画图片)著作权侵权纠纷一案,作出一审判决。这是中国首例涉及“AI文生图”著作权的案例。案件庭审曾在央视和多个平台直播,累计吸引了约17万网友观看,引发了公众对于人工智能生成内容与著作权之间关系的广泛讨论。

案件其实并不复杂,原告李某某提出:2023年2月24日,其使用开源软件Stable Diffusion通过输入提示词的方式生成了一幅梦幻少女图片,并将其命名为《春风送来了温柔》发布在小红书App上。而被告百家号账号“我是云开日出”在2023年3月2日发布了名为《三月的爱情,在桃花里》的文章,配图使用了该图片,并剪裁掉了原告的署名水印。为此,原告向法院提起诉讼,要求被告道歉及赔偿损失。

法院在审理此案时认为,原告在生成这幅图片的过程中,进行了一定的智力投入。这包括设计人物的呈现方式、选择输入的提示词、安排提示词的顺序、设置相关参数以及最终选定符合预期的图片等。因此,法院认定该图片体现了原告的智力投入,符合“智力成果”的要件。

重要的是,法院指出现阶段的生成式人工智能模型不具备自由意志,不能作为法律上的主体。人们使用人工智能模型生成图片时,本质上是人利用工具进行创作。在整个创作过程中,进行智力投入的是人,而非人工智能模型。这一判决为人工智能生成内容的著作权问题提供了重要的法律解释,明确了在现阶段人工智能创作过程中人的作用和责任。同时,这个案例对于未来相关法律解释和实践具有重要的指导意义。

其次,生成式人工智能塑造内容的权利归属问题,是当下知识产权领域面临的新挑战。

这一挑战,在2023年8月美国联邦地区法官贝利尔•豪威尔(Beryl A. Howell)的裁决中得到了体现。豪威尔法官驳回了AI企业家斯蒂芬•塞勒(Stephen Thaler)对美国版权局的诉讼。裁定由人工智能生成的艺术作品不受版权保护,并强调“人类创作是有效版权主张的重要组成部分”。

塞勒此前申请版权保护的作品为《最近通往天堂的入口》(A Recent Entrance to Paradise),这是由其AI系统Creativity Machines创作的。他主张,人工智能应该有资格成为创作者,“如果人工智能符合作者身份的标准,那么AI系统的所有者应被视为版权的真正所有者”。但他的申请遭到版权局拒绝。

豪威尔法官并不认同塞勒的论述。她在其裁决中指出,即使人类创造力是通过新工具或新媒体实现的,人类创作者的身份仍然是版权保护的基本要求,是版权能力的核心。她强调,版权法从未授予“没有任何人类指导”的作品版权。

豪威尔法官还援引了过去的“猴子自拍版权案”来支撑她的判决。2011年,英国户外摄影师斯莱特在印尼北苏拉维西国家公园参观时,相机被一只黑猕猴夺去,并拍下了自己的照片。这张猕猴的自拍照随即被全球多家媒体疯转。

然而,包括维基百科在内的好多机构却拒绝支付版权费。他们称,这是由动物拍摄的照片,因此,这张照片的版权根本就不属于莱斯特。同时,美国一家动物保护组织还状告斯莱特,侵犯了这只猴子的照片版权。2017年9月6日,美国地方法院法官威廉·奥瑞克表示,尽管美国国会已经扩大了动物保护法的范围,但并没有任何迹象表明动物可以拥有版权。为此,旧金山法院2017年作出判决,称版权保护不适用于猴子,明确了版权法中的“人类创作者”要求。

通过这个案例,我们可以看出,目前的法律框架仍然坚持将版权归属于人类个体。即便人工智能生成的内容在日益普及,其权利归属问题仍然是一个需要进一步探讨和解决的复杂议题。

在探讨生成式人工智能与知识产权的关系时,我们发现2023年下半年,针对AI训练数据的诉讼案件明显增多。这些案件集中在指控人工智能企业非法使用受版权保护的作品作为训练数据,从而侵犯了原作者的著作权。

2023年6月底,作家Mona Awad和Paul Tremblay向旧金山联邦法院提起诉讼,指控ChatGPT非法利用他们的书籍作为大型语言模型的训练数据。紧随其后的7月10日,喜剧演员兼作家萨拉·西尔弗曼(Sarah Silverman)和其他两位作者针对OpenAI的ChatGPT及Meta的Llama提起侵犯著作权诉讼,指控这些公司的大语言模型使用了他们未经授权的作品。到了9月8日,普利兹奖得主迈克尔·夏邦(Michael Chabon)、剧作家黄哲伦(David Henry Hwang)等多位美国作家也对OpenAI提起了类似的诉讼。

这些诉讼引起了美国作家协会(The Authors Guild)的关注。该组织于2023年7月向Alphabet、OpenAI、Meta和微软等AI企业发表公开信,要求在使用受著作权保护的数据训练人工智能时,必须获得作者同意,并给予适当补偿。这封信得到了超过1万名作家的联署支持。

图片创作类的生成式人工智能也遇到类似的困境。盖蒂图片社(Getty Images)以侵犯版权和商标保护权的名义,在伦敦高等法院对Stability AI提起诉讼。他们认为Stability AI非法复制和处理了数百万受版权保护的图像,以训练其Stable Diffusion模型。此外,许多艺术家也提起了类似的诉讼,认为AI使用他们的作品作为训练素材,侵犯了他们的知识产权。

这些案例表明,随着生成式人工智能的发展和应用,知识产权领域面临着新的挑战和变革。现有的法律框架在处理AI生成内容的版权问题上显得力不从心,迫切需要进一步的调整和完善。

尽管关于生成式人工智能在新闻和写作领域应用所引发的知识产权争议日益加剧,也有相反的看法和理论支持AI创作的合法性和创新性。

一些法律专家和律师认为,当人工智能在训练过程中使用原有图像时,这种行为可以被视为二次创作。软件通过降噪和视觉重构的过程,并不是简单的复制,而是在创造新的表达方式,应被视为衍生作品。生成式人工智能带来的新表达方式赋予了原始作品新的意义。因此,当原版权作品的性质已经改变时,这种转化作品就可能属于合理使用的范围,不再构成侵权。

在国际范围内,一些国家如以色列、日本、英国等已经开始制定更加宽松的法律,以适应资料探勘(Text and DataMining, TDM)的需要。这种国际法律差异引起了加州大学伯克利分校著作权学者帕姆·塞缪尔森(Pam Samuelson)教授的担忧。她指出,不同国家在人工智能训练规范上的差异可能导致“创新套利”(Innovation Arbitrage)现象的出现,即人工智能公司和从业者可能会选择在对人工智能训练规范较宽松的国家开展业务。

这场围绕人工智能与知识产权的辩论,不仅是法律问题,更是对人类创造力和技术革新的一次深刻探讨。一方面,有关人工智能生成内容侵犯版权的诉讼不断增加,反映了创作者和版权持有者的担忧。另一方面,支持认可人工智能作品合法性的观点和法律解释同样在增长,加之不同国家法律环境的多样性,使得这一问题变得更加复杂。在这个由算法和人类智慧共同编织的艺术世界里,寻找到一个明确的答案是困难的。我们所面对的,可能不是非黑即白的单一答案,而是一幅由多种灰色调构成的复杂而多元的画面。

(作者胡逸,一个喜欢畅想未来的大数据工作者。“未来可期”是胡逸在澎湃科技开设的独家专栏。)

    责任编辑:吴跃伟
    图片编辑:蒋立冬
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