生成式人工智能是否侵犯了作者和艺术家的权利？

作家、艺术家及其雇主对生成式人工智能 (AI) 感到愤怒——聊天机器人可以编写小说和新闻稿，图像生成器可以按照任何艺术家的风格创作艺术品或音乐，只要这些艺术家的作品可以在互联网上找到。悬而未决的诉讼名单很长，而且还在不断增加。

《纽约时报》和《芝加哥论坛报》等主流媒体声称，他们的故事被“肆无忌惮地”抄袭；知名小说和非小说作家指责存在“大规模的系统性盗窃行为”；著名艺术家则声称，图像生成器复制他们的作品，并威胁要毁掉他们的生计。

作者和艺术家不仅反对人工智能实际生成散文、图像或音乐，而且反对使用他们的作品来训练人工智能。阅读一些诉状，除了委屈之外，你还能感受到真正的焦虑——原告的成果越多、越成功，他们训练替代者的速度就越快。

娱乐行业乃至程序员本身因人工智能而掀起的裁员浪潮证实了他们的担忧。然而，法律问题很复杂，多年内无法解决。它们涉及版权的范围和“合理使用”的限制原则，以及内容创作者对其作品消费者施加的许可条款。

如果我们准备将主动权归于计算机，并将其活动视为人类所为，那么解决这些问题会更容易，或者至少更清楚。当然，从某种程度上来说，这是荒谬的。机器不会像人类一样思考或创造——它们只会按照我们的指令行事。

直到最近，人们还很容易将计算机视为服从人类的复杂工具，它们只是重复预先加载的内容和处理数字。如今，我们与聊天机器人的交谈方式就像我们与研究或编码助理的交谈方式一样，我们与图像生成器的交谈方式就像艺术总监指导人类插画家和平面设计师的方式一样。

尽管令我们感到困惑，但生成式人工智能能够学习，并且在某种程度上能够“思考”。ChatGPT 接受了人类知识的大量训练，在发布当天就通过了“图灵测试”——这是衡量机器表现出类似人类智能行为的能力的著名测试。

从那时起，聊天机器人就通过了律师资格考试和行医执照考试，解决了长期存在的数学难题，并且比医生更能体谅病人的问题。它们甚至在创造力测试中表现得比人类更好，而版权法的存在正是为了鼓励创造力。

这并不是说我们应该开始赋予机器权利——远非如此。相反，正是因为人类发展并从生成式人工智能中受益，我们才必须问，在版权法下是否有任何法律依据对人工智能进行区别对待。人类读书看报是为了学习，获取更多信息，成为更好的作家。没有人认为这侵犯了版权。

他们可能会带着素描本去博物馆，记录下自己看到的作品的印象，提高艺术技巧，拓宽风格范围。所有人都同意这是“合理使用”。

那么，为什么禁止在公共内容上训练生成式人工智能呢？人工智能系统可能不会像生物一样学习或思考，但它们确实在学习，而且，无论我们是否选择将其推理过程称为“思考”，它们显然表现出智能行为。

将本体论和知识根源的问题留给哲学家（或者，如果你愿意，留给他们的模仿聊天机器人）。我们通过让生成式人工智能能够获取知识创造的基本知识来造福人类。人工智能帮助我们表现得更好。只要我们不忘记如何独立思考，它就会给我们的游戏增添活力。

我们希望医生能够及时了解医学文献，律师能够阅读最新案例，因此，如果我们重视人工智能提供的帮助，我们就应该希望它能够得到人类理解的最广泛范围的认可。很难想象这会侵犯任何人的权利。

版权原告则持另一种理论：经过训练的聊天机器人直接源自其专有内容，因此本身就构成了侵权作品。但聊天机器人基于“大型语言模型”，该模型将大量基本文本元素组织成复杂的表示形式，以捕捉含义和词语关系。

这使得聊天机器人能够对查询做出连贯的回答。很难说，这种基于如此多书面作品的深奥表达比人类大脑阅读《纽约时报》更具侵犯性。

经过训练的生成式人工智能是否会制作侵犯他人版权的故事或图片则完全是另一个问题。 《纽约时报》在诉讼中列举了 ChatGPT 逐字复制其内容的例子。根据复制量，这些具体情况可能代表侵犯版权，无论罪犯是人还是机器。（ChatGPT 的所有者 OpenAI 坚称此类案件很少见，并认为他们的聊天机器人可能被诱骗复制。）

艺术家的诉求更加棘手，因为风格从未受到版权保护。如今，任何人都可以自由雇佣艺术家以另一位艺术家的风格创作作品。这可能很粗鲁，但只要没有抄袭其他艺术家的具体作品，就不会受到法律诉讼。我们为什么要对图像生成器实行不同的标准呢？

虽然故事的艺术家一方是个人与微软等企业巨头之间的对决，但聊天机器人之战却是一场巨头之间的冲突：原告是大型媒体和富有的作家。他们试图通过禁止抓取内容用于人工智能训练的服务条款来加强他们的版权诉讼。不幸的是，对于原告来说，你不能使用合同限制来扩大版权。

如果您的内容的使用不构成侵权或属于“合理使用”，即研究和教学等活动超出了版权的范围，那么这些限制是无法执行的。

和所有技术革命一样，生成式人工智能的出现将产生赢家和输家，但由于它影响的工作数量庞大，因此规模可能比以往任何进步都更大，输家的比例也更大。没有哪个职业是真正安全的，因为省钱的必要性是普遍存在的。

当然，人们很容易说，自工业革命以来，技术一直在争夺就业岗位，其净效应一直是增加就业岗位，而不是减少就业岗位——直到它成为你的工作。但生成式人工智能的飞速普及证明了它带来的不可否认的广泛好处。从长远来看，用有利于一组大玩家的法律障碍来束缚它，并不能减少不可避免的混乱，而且可能很快就会出现这种情况。