「如果AI生成的作品和你的作品很相似，你会怎么看？」 这是我在某次科技峰会上抛出的问题。
周围人的眼神立刻变得严肃起来，好像我提起了他们的老相识——版权问题。在AI界，这是个老生常谈，却又困扰无数大脑和机器的大话题。
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(资料图)
AIGC热潮：瑞士军刀还是数据小偷？
AIGC——也就是人工智能生成内容，不知不觉中，已从科技小圈子走入大众视野。
你是否还记得那些能写小说、编程序、搭腔聊天的AI？他们就是AIGC的代表。
今年以来，AIGC爆火并迅速出圈。这一趋势是由OpenAI、DeepMind等优秀的科研机构引领的，巨头也积极下场抢占风口，包括谷歌、Meta、微软等知名科技公司先后布局，国内的腾讯、百度、阿里、华为、商汤、360、科大讯飞等企业也纷纷参与其中。
ChatGPT等各类AIGC产品层出不穷，帮助用户写文章、写代码、搞创作、陪聊天……已经成为包括我在内的很多人的全能助手。
但AIGC「光鲜亮丽」的背后也存在着版权、隐私、数据安全等诸多问题，目前并没有得到有效的解决。
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纠纷频发：AI被告上法庭
海外这样的纠纷很多——图片供应商Getty Images起诉了一家推出图片生成模型的机构Stability AI，声称该机构使用了他们网站上的图片来训练模型但没有付费；就连业界大佬OpenAI也面临「数据小偷」指控，深陷多场集体和作者个体诉讼。
目前国内的AI绘画、AI写作、AI翻唱、AI换脸等也都可能存在侵权问题。
比如前段时间风靡全网络的AI孙燕姿，是B站的UP主通过收集原版孙燕姿的声音训练AI，然后用AI版孙燕姿去翻唱其他人的歌曲并上传。UP主生成AI孙燕姿并没有取得孙燕姿本人的同意，没有获得孙燕姿的肖像和声音有关人身权的使用权。
在AI写作方面，笔神作文和学而思也产生过数据权益的纠纷，最后以双方和解落幕。
整个行业都处于版权不明晰的混沌中。
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AI训练：大模型的「饥渴」
AI大模型（例如GPT）的训练是一个复杂的过程，其第一个步骤也是不可避免的步骤就是数据的收集和准备——训练大模型需要大量的文本数据，包括互联网上的文章、书籍、新闻、图片、论坛帖子等。
AI版权问题的矛盾性在于，大模型想变得无所不知、无所不能，就需要在海量数据的基础上训练和学习。然而数据的来源是否合规，网上公开的资源哪些能用哪些不能用或需要付费使用，目前没有明确的法律法规界定，所以难免出现争议。
版权是保护人类文学、艺术、科学领域内有关智力成果创作的法律制度，AI技术对这方面的冲击真的很大。但我在科技互联网领域20多年，深知这是新技术发展的必经过程。初期会有冲突和矛盾，但法律法规也在逐步完善、调整，只是会有一定滞后性。随着问题的解决，新技术将使得全社会受益。
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破局之道：法律加盐，技术加糖
那么该如何解决AIGC的版权问题呢？
最重要的一定是制定清晰的法律法规，明确界定哪些数据可用于AI模型训练，以及AIGC生成内容的版权归属、创造性归属和使用权限。法律应该考虑到AI生成内容的特殊性质，确保创作者和使用者的权益得到保护。
目前，由国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》中指出，生成式人工智能服务提供者应当按照《互联网信息服务深度合成管理规定》对图片、视频等生成内容进行标识。
也就是说，通过AI生成的内容应当有一定的标识，使得用户能够辨别自己的「AI作品」是否运用了别人产出的图片、视频等内容，避免滥用。这在很大程度能保护知识产权。
此外，AIGC技术平台方应当不断提高AI能力，使得创作出的内容具备足够的独特性，并在AI生成内容之前或之后进行一定的人工监督和筛选，以确保生成的内容符合法律法规和道德标准。
当然，如果想要对版权方更加有利，那么就需要相关部门建立一套新的行业规范和流程，使得版权方一开始就能够知情，作品会被AI模型去学习，同时模型产生的后续基于自身作品的新创作，版权方同样能够从中获利。
所以，解决这个问题，首先要制定清晰的法律，告诉AI：「这些可以吃，那些不行！」同时，AIGC平台也要提高自己，不仅要生成高质量的内容，还要保证内容的原创性。不然的话，AI生成的东西很容易变成「山寨货」。
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AI未来：创新与共赢
相关报告预测，作为全球人工智能大模型市场的重要参与者——中国大模型产业市场规模2023年可达到147亿元人民币，并在2028年达到1179亿元人民币。
技术发展的速度很快，所以经常会出现法律不适用、经济秩序受影响的情况，我们发现问题、提出问题都能够一定程度上促进行业的发展。
国家政策也在进一步鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，支持各类组织在生成式人工智能技术创新、数据资源建设、转化应用、风险防范等方面开展协作，推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。
相信未来随着监管和利益机制的完善，AIGC平台、用户、相关从业者可以谋求共生共荣。
