近日，中文在線、同方知網(wǎng)、中國工人出版社等26家單位共同發(fā)布了國內首份有關AIGC訓練數(shù)據(jù)版權的倡議書。

《中國經(jīng)營報》記者注意到，該份倡議書主要面向AIGC領域專家、學者及AIGC從業(yè)機構，分別從深化版權問題研究、版權賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、避免侵權、引導AI生成內容的合理使用、提升版權保護意識、優(yōu)化內容授權渠道這六個方面提出了倡議，覆蓋了從AIGC模型研發(fā)到產(chǎn)品使用，從版權問題理論研究到數(shù)據(jù)流通實踐的各個環(huán)節(jié)。

(資料圖)

目前，大模型訓練數(shù)據(jù)絕大多數(shù)是從互聯(lián)網(wǎng)抓取的，其中有些數(shù)據(jù)受到版權保護，但使用中并不加以區(qū)分。在全球AIGC數(shù)據(jù)侵權糾紛頻發(fā)、國內《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》發(fā)布的大背景下，提出合理使用正版數(shù)據(jù)的倡議，是對AIGC研發(fā)主體的警示和啟發(fā)。

在近期正在舉辦的第25屆上海國際電影節(jié)上，路盛律師事務所爭議解決業(yè)務和娛樂法業(yè)務聯(lián)系負責人蔣南頔也對AIGC的版權保護分享了自己的看法。

蔣南頔認為，保護AI模型算法可以采用專利著作權、商業(yè)利益或反不正當競爭法下的財產(chǎn)權益等方式。而對于AI生成的形象和內容，關鍵問題是要確定是人創(chuàng)作還是機器創(chuàng)作。

記者了解到，無論是中國還是海外一些國家，主流的觀點認為，如果是機器創(chuàng)作的，不應受到著作權保護，因為著作權保護的是人的思想表達。因此，在判斷AI生成物是否受到著作權保護時，需要考慮其中人的創(chuàng)作成分的比重以及人對生成物的干預程度和預判能力。人的創(chuàng)作成分越高，干預過程越強，對生成物的預判越強，就越容易受到著作權保護。

“同時，還需要確定AI生成物的權屬歸屬，即是由AI的研發(fā)者、使用者還是其他方享有。這取決于誰對產(chǎn)出物的貢獻最大、決定因素最強，可能形成獨立的權屬或共同作品。風險與權利平行。權利與責任承擔也相應對應，誰享有權利誰就更容易承擔責任。無論是AI研發(fā)人員還是使用人員，對結果的預判越多，對其中創(chuàng)作者參與過程中的風險就越大。”蔣南頔說。

隨著各項相關法規(guī)不斷細化完善，保護正版數(shù)據(jù)所有者權益的呼聲漸長，AIGC研發(fā)主體可能面臨兩難選擇：僅使用免費的合規(guī)數(shù)據(jù)訓練，可能因數(shù)據(jù)多樣性不足、數(shù)據(jù)質量不高導致模型效果欠佳，甚至可能因數(shù)據(jù)安全性不足，面臨模型抵御攻擊性差、隱私信息暴露等風險；而要提高模型精度和AIGC產(chǎn)品競爭力，可能需要面臨侵權風險或陷入繁復的授權流程。而且，AI的技術過程往往是一個黑箱，很難證明或發(fā)現(xiàn)其中的過程。因此，從著作權角度看，如果傳統(tǒng)意義上的復制也難以證明，就需要從最終生成的內容入手。

“如果AI生成的作品與已發(fā)表的作品非常一致，風險就會更高。舉例來說，如果是AI換臉生成的內容涉及到一些特定的形象，如史萊克、哈利·波特等，就可能產(chǎn)生侵權風險，還可能涉及到這些知名形象所凝聚的商業(yè)價值產(chǎn)生的不正當競爭風險，以及名人形象引發(fā)的人格權和肖像權方面的風險。”蔣南頔說。

倡議書也指出，保護版權能夠為人工智能學習模型提供可靠、穩(wěn)定、安全的內容來源，使模型效果更加顯著。同時，倡議書提出了一個切實可行的解決方案：各方積極努力，在模型訓練者與內容提供者之間搭建便利、有序的內容授權渠道。

此外，在虛擬偶像數(shù)字產(chǎn)品的創(chuàng)作、運營、商業(yè)變現(xiàn)和維權過程中，需要考慮權利的保護。對此，蔣南頔建議，可以通過商標申請、專利申請（如技術相關）、外觀專利申請（如圖形用戶界面）、商業(yè)秘密保護（避免公開）等方式進行保護。此外，還需要關注行政審批和許可合規(guī)要求，特別是在數(shù)字人用于直播帶貨或其他商業(yè)演出時可能涉及的行政審批要求。

（文章來源：中國經(jīng)營網(wǎng)）

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