近年来，新兴科技公司试图在现有版权所有者的支持下打造自己的产品，未经许可或支付报酬就盗用他们的作品。这一挑战引发了版权法无法演化出平衡结果的局面。涉及生成式人工智能的更深层次、更长期的冲突，并非科技公司与内容所有者之间的对立，而是内容所有者与其自身员工和供应商之间的对立。
版权法在即将到来的转型中将发挥重要作用，但必须从其他途径寻求平衡的解决方案。数据喂养的合法争议：AI训练的“合理使用”防线能否守住？未落地的剑，何以斩数据黑箱？在训练人工智能模型时使用受版权保护的材料的合理使用辩护尚未解决，这意味着政府正在考虑的各种透明度措施还为时过早。
科技公司和版权所有者之间的争议引发了关于人工智能和版权法的讨论。虽然人工智能公司似乎明显占了上风，但法院可能会认定，更广泛地说，人工智能模型会损害与用于训练它们的作品类型相同的受版权保护作品的市场。然而，说版权法延伸到保护现有书籍免受同一主题的其他书籍的竞争，或为未来可能永远不会存在的未写作品保留市场，似乎有些牵强。
此外，人工智能模型生成的输出模仿了作者和艺术家可识别的风格时，“实质性相似”标准并不能保护原作者。这可能会对他们的生计造成极大的损害，尤其是因为竞争对手可以使用人工智能模型制作大量模仿内容。因此，立法者应该考虑制定一项法律，赋予在世内容创作者控制并因模仿其可识别风格的人工智能输出而获得报酬的权利。
本文来自微信公众号：Internet Law Review，作者：马克·麦卡锡。互联网法律评论聚焦互联网科技法律问题。认证作者已在虎嗅发表132篇文章。尽管如此，对于如何平衡科技公司和版权所有者的利益，以及如何保护人工智能生成的作品免遭未经授权的复制，仍需要立法者和法院的进一步研究和决定。
版权悖论：保护AI创作=扼杀人类创作？
互联网法律评论
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