DeepSeek的橫空出世，再一次打開了人們對生成式人工智能（以下簡稱生成式AI）產(chǎn)業(yè)發(fā)展的想象空間。生成式AI可能影響哪些行業(yè)？可能如何影響個(gè)人的學(xué)習(xí)和生活？這是當(dāng)下很多人都在思考和關(guān)心的問題。也是導(dǎo)致DeepSeek經(jīng)常服務(wù)器繁忙的重要原因。

不過，生成式AI方興未艾之際，很多法律糾紛也接踵而至。比如，國際上很多著名的生成式AI企業(yè)近兩年頻頻遭遇著作權(quán)糾紛。從這些糾紛及法律判決中，我們不僅可以洞悉生成式AI對法律的影響，而且可以分析成熟市場經(jīng)濟(jì)體的法院對生成式AI糾紛的判決思路和態(tài)度。這些對于我國AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有重要的借鑒意義。

生成式AI著作權(quán)糾紛中，原告的訴求與被告的抗辯

如果用專業(yè)的語言描述，生成式AI的工作過程基本上包括三個(gè)步驟，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。

如果用通俗的語言描述，以上三個(gè)步驟大致是這樣的：生成式AI通過輸入海量的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，把訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)存放在自己的“數(shù)據(jù)倉庫”里。

然后，生成式AI面對各種用戶，和客戶進(jìn)行交流。用戶提出問題，生成式AI把問題和自己“數(shù)據(jù)倉庫”里的數(shù)據(jù)比對后，通過模型的運(yùn)行，給用戶輸出答案。

答案可以有各種表現(xiàn)形式。比如，有的答案是音樂，有的答案是圖片，還有的答案是文字。

生成式AI運(yùn)行過程的三個(gè)步驟，都可能產(chǎn)生著作權(quán)糾紛。這些著作權(quán)糾紛中，原告基本上援引傳統(tǒng)著作權(quán)侵權(quán)的基本法律要件提出控告。即，被告未經(jīng)允許使用原告受著作權(quán)保護(hù)的作品，給原告造成損失。

比如，不久前，印度的亞洲新聞國際通訊社（ANI），向印度德里法院提起針對OpenAI的侵權(quán)訴訟。ANI指控OpenAI未經(jīng)許可使用其新聞內(nèi)容，侵犯其著作權(quán)。ANI請求法院判令OpenAI賠償損失并永久禁止OpenAI使用其內(nèi)容。

顯然，根據(jù)ANI的指控， OpenAI在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中可能使用了ANI創(chuàng)作的內(nèi)容。作為一家媒體，ANI及其工作人員在新聞制作過程中搜集了很多信息，經(jīng)過加工，形成文章或新聞報(bào)道。這些文章或新聞報(bào)道，成為OpenAI等生成式AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要來源。

ANI不是起訴OpenAI的第一家媒體。此前，紐約時(shí)報(bào)以及原始故事媒體（Raw Story Media）等媒體公司，也對OpenAI提起著作權(quán)侵權(quán)訴訟。

紐約時(shí)報(bào)指控OpenAI用其發(fā)表的文章訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)成侵犯著作權(quán)。原始故事媒體和另外一家公司聯(lián)合起訴OpenAI。他們起訴的理由稍有不同。他們認(rèn)為，OpenAI在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)用了他們的文章等內(nèi)容，卻“擦掉（scrape）”作者、文章名稱、著作權(quán)保護(hù)標(biāo)記等。

還有的原告指控：生成式OpenAI的生成數(shù)據(jù)，和他們的作品具有著作權(quán)法上所規(guī)定的“相似”性。因?yàn)榉现鳈?quán)法上的“相似”性，就可以證明被告抄襲或剽竊了原告的作品。

比如，2023年1月，幾位視覺藝術(shù)家向Stability AI、Midjourney等四家公司提起集體訴訟，指控被告侵犯其版權(quán)。原告認(rèn)為，這四家公司的人工智能生成作品與他們的原作品極其相似，因而指控被告未經(jīng)其允許使用其受版權(quán)保護(hù)的作品，構(gòu)成侵犯版權(quán)。

再比如，2023年7月，一位叫Richard Kadrey的作家起訴Meta公司，指控Meta公司用人工智能生成的內(nèi)容與其作品極其相似，因而指控后者侵犯其版權(quán)和署名權(quán)，并損害其作為創(chuàng)造者的名譽(yù)。

面對這些指控，作為被告的人工智能公司往往援引著作權(quán)法中的“合理使用”原則。如何證明自己的行為構(gòu)成 “合理使用”，則依據(jù)具體的場景有不同的理由。

比如，針對ANI的指控，OpenAI抗辯認(rèn)為，其使用的數(shù)據(jù)是公共領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。從公共領(lǐng)域獲取數(shù)據(jù)并訓(xùn)練模型，屬于合理使用。

再比如，針對Richard Kadrey指控其剽竊自己的作品，Meta公司抗辯認(rèn)為，自己的人工智能輸出的作品與原告的作品相似是偶然現(xiàn)象，兩者不存在直接的復(fù)制關(guān)系，因而不構(gòu)成侵權(quán)。而且，生成式OpenAI創(chuàng)作的作品，在很多方面相對原來的作品都發(fā)生轉(zhuǎn)換性改變（transformative），所以，屬于合理使用。

這里有必要簡單解釋一下轉(zhuǎn)換性改變。所謂轉(zhuǎn)換性改變，即對原作品的使用不僅僅是簡單復(fù)制或再現(xiàn)，而是通過增加新的表達(dá)、意義、目的或功能，使原作品具有新的價(jià)值或用途。

此外，還有一個(gè)值得注意的問題是，當(dāng)生成式AI業(yè)務(wù)跨越國境時(shí)，會產(chǎn)生國際訴訟。在國際訴訟中，被告經(jīng)常援引的另一個(gè)抗辯理由是管轄權(quán)。

比如，OpenAI就在前述應(yīng)對ANI的訴訟中提出，OpenAI的服務(wù)器不在印度境內(nèi)，數(shù)據(jù)加工及使用的行為都不在印度境內(nèi)。根據(jù)侵權(quán)法的基本原理，侵權(quán)行為地法院對侵權(quán)糾紛享有管轄權(quán)。印度法院不是侵權(quán)行為地法院，因而沒有管轄權(quán)。

生成式AI著作權(quán)糾紛中，法院的判決思路和態(tài)度

面對生成式AI著作權(quán)糾紛，總體上，法院傾向于保護(hù)技術(shù)創(chuàng)新，防止過于頻繁的訴訟成本妨礙生成式AI的發(fā)展。

比如，在原始故事媒體（Raw Story Media）公司訴OpenAI案件中，原告認(rèn)為，OpenAI用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的很多來源于互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)。而這些互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)中就有來自原告的文章、新聞報(bào)道等。

原告指控，OpenAI在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中，把這些文章、新聞報(bào)道中的作者名字、文章標(biāo)題、著作權(quán)信息等刪掉，裝進(jìn)訓(xùn)練模型。最后，在生成的數(shù)據(jù)中沒有作者名字、文章標(biāo)題、著作權(quán)信息等，類似于傳統(tǒng)著作權(quán)侵權(quán)中的洗稿、剽竊等行為。

根據(jù)以上事實(shí)，原告請求法院判令被告賠償損失，停止侵權(quán)。

法院的推理是，原告必須證明其受到的損害是具體的，而不是抽象的。原告只是指控被告在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中把這些文章、新聞報(bào)道中的作者名字、文章標(biāo)題、著作權(quán)信息等刪掉，但沒有拿出證據(jù)證明其遭受了具體的損失。

法院認(rèn)為，如果某一指控沒有建立在具體的損失之上，則原告是沒有起訴資格的（standing）。

法官進(jìn)一步論證，原告沒有資格提起損害賠償訴訟，更沒有資格要求被告停止侵權(quán)。

筆者以為，法官在本案中的判決思路及其法律態(tài)度是，通過判決抑制可能對生成式AI發(fā)起的濫訴。即，原告拿不出證據(jù)證明有確切的損害，僅泛泛地指控被告的行為損害了自己的著作權(quán)。

如果法官不這樣判，我們可以設(shè)想，會有更多的企業(yè)，尤其是個(gè)人，聲稱生成式AI公司未經(jīng)許可使用了自己的作品，要求損害賠償。這樣的訴訟成本不僅是生成式人工智能產(chǎn)業(yè)所無法承受的，也給司法造成太多的負(fù)擔(dān)。

在其他類似的訴訟中，比如Richard Kadrey起訴Meta公司的案件中，法官也做出了對被告有利的判決。

生成式AI帶來的技術(shù)創(chuàng)新如何與法律博弈？

生成式AI不僅對著作權(quán)等傳統(tǒng)知識產(chǎn)權(quán)帶來法律上的挑戰(zhàn)，實(shí)際上，其影響超越了法律本身，也對傳統(tǒng)的市場模式帶來沖擊。

比如，前述紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI和微軟侵犯著作權(quán)的案件中，原告不僅指控被告侵犯著作權(quán)，而且指出，被告不僅使用了紐約時(shí)報(bào)上受版權(quán)法保護(hù)的內(nèi)容，而且，其侵權(quán)行為還導(dǎo)致大量的紐約時(shí)報(bào)讀者流失。這些讀者不再訪問紐約時(shí)報(bào)的線上渠道，轉(zhuǎn)而閱讀OpenAI輸出的內(nèi)容。

也就是說，生成式AI的出現(xiàn)，對傳統(tǒng)的媒體市場格局也帶來深刻的影響。

即便法律解決了知識產(chǎn)權(quán)歸屬問題，生成式AI的創(chuàng)作行為也給市場交易及其利益分配帶來新的挑戰(zhàn)。這從本文前面案例中很多原告的指控可以看出來。

比如，即便生成式AI合理使用了其他公司或個(gè)人的數(shù)據(jù)，合理使用的結(jié)果是，數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者和所有人原來享有的市場份額被蠶食，市場份額重新分配。

這就給傳統(tǒng)媒體帶來不公平，甚至遭遇生存危機(jī)：自己的數(shù)據(jù)被生成式人工智能利用（即便是合理利用）后，生成更受市場歡迎的數(shù)據(jù)（內(nèi)容），自己的客戶（讀者）被分流走，失去了市場份額。

顯然，生成式AI帶來的法律沖擊背后是市場交易模式的沖擊。如果法律不能解決這種市場交易模式的沖擊，合理分配生成式AI與其數(shù)據(jù)來源主體之間的市場利益分配，沒有人會有動力創(chuàng)造第一手?jǐn)?shù)據(jù)。

如果立法或者司法判決僅僅停留在法律“保護(hù)誰”這個(gè)傳統(tǒng)思維上，而不是考慮生成式AI給市場格局帶來的變動，保護(hù)創(chuàng)新的立法或司法判決最終可能破壞生成式AI發(fā)展所賴以存在的優(yōu)質(zhì)的“數(shù)據(jù)生態(tài)”。

設(shè)想，傳統(tǒng)媒體中的調(diào)查記者要花費(fèi)成本調(diào)查市場，分析市場，形成第一手信息，并從中獲得回報(bào)。如果人工智能在此基礎(chǔ)上加工，形成更便于消費(fèi)者使用的信息。如果法律不能解決生成式人工智能和第一手信息所有者之間的市場分配問題，則誰會有激勵(lì)調(diào)查市場、分析市場，形成第一手有價(jià)值的信息？沒有第一手的有價(jià)值的信息，生成式人工智能的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)來源何在？信息市場的正常生態(tài)如何維護(hù)？

筆者以為，在肯定生成式AI帶來的社會效益（如信息普惠、創(chuàng)作民主化），鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，立法和司法還應(yīng)該從“維護(hù)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)生態(tài)”這個(gè)更高的視野和更大的“社會收益（social benefit）”視角，思考法律與技術(shù)創(chuàng)新之間的博弈。

限于篇幅，本文只提出宏觀的思路，即法律應(yīng)該鼓勵(lì)傳統(tǒng)媒體業(yè)態(tài)等原始數(shù)據(jù)所有者或創(chuàng)造者與生成式AI之間自由交易。通過自由交易尋找最優(yōu)的資源配置安排，形成帕累托改進(jìn)效應(yīng)。即，原始數(shù)據(jù)的所有者或創(chuàng)造者和生成式AI之間通過合作，創(chuàng)造價(jià)值增量，讓每個(gè)參與人的境遇都能從生成式人工智能的運(yùn)營中變得更好。這樣，更多的市場主體（個(gè)人）有激勵(lì)創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，生成式AI受益于更優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，產(chǎn)出更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，形成良性循環(huán)，在全社會范圍內(nèi)形成優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)生態(tài)。

（作者王佐發(fā)為西南科大法學(xué)院副教授）