撰文：May Pang，链得得

作者简介：Oort 法务负责人，法律、风险和合规专家，在标准普尔和美国银行等顶级金融机构以及 Fintech 和 Web3 行业的初创公司拥有广泛的从业经验。

人工智能（AI）的实施正在快速扩展到各个行业, 尤其是生成式 AI 技术在 2023 年占据了各大板块的头条。正是由于如此，监管者和从业者目前对 AI 技术应用所引起的对知识产权（IP）和个人信息隐私保护等问题也越来越关注。

笔者近期在纽约参加了一个法律峰会，与会业界人士对 AI 技术的法律与合规问题进行了热烈的讨论。与会者普遍认为，在 AI 技术不断发展的今天，公司在制定自己的 AI 战略时，需要着重考虑以下几个因素。

1. AI 生成内容的专利与版权问题

今年早些时候，计算机科学家及企业家斯蒂芬·泰勒的 AI 版权诉讼案占据了各大媒体的头条。斯蒂芬·泰勒使用 AI 技术开发了 DABUS 系统，并在全球范围内开始为该系统申请专利。然而迄今为止，除南非外，美国、欧盟、英国、澳大利亚和新西兰的专利局都拒绝了其申请。归其原因，是因为在使用 AI 生成内容的版权认定方面，许多知识产权监管机构的共识是，只有人类参与所产生的内容才受版权保护，受版权保护的发明人必须是版权内容的原始设计者，AI 生成的内容不符合版权保护的条件。

2023 年 3 月，美国版权局发布了关于 AI 生成内容版权认定的指引，并于 2023 年 8 月进一步就未来是否该对 AI 生成内容这一领域立法向社会广泛征求意见。对 AI 从业者的一个提示是，如果想受到版权保护，他们的 AI 作品里则必须包含足够的人类创作的内容，而并非全部都是 AI 生成的内容。在向美国版权局申请版权保护时，创作者还必须披露其作品里有多少内容是由 AI 所生成的。所以从事 AI 生成内容的企业，其员工在使用 AI 技术制作产品时，要记得在内部设立更详细的流程，并对内容产生的流程做更详细的记录，以备未来版权申请的需要。

2. Fair use 公平使用豁免

目前大多数人工智能产品都建立在访问大量数据来训练人工智能模型的基础上。例如，OpenAI 使用的数据就具备「公开可获取的、由第三方许可的、由用户生成的数据」等特征。然而，公开可获得的数据里也可能会包含受版权保护的内容。这就是「公平使用」豁免原则常常发挥作用的地方。

「公平使用」豁免是指使用者在某些有限的情况下，无需付费即可使用受知识产权保护的作品，包括引用原文以进行评论、批评、撰写新闻报道和学术报告等。通常情况下，「公平使用」豁免原则对数据使用者是有豁免保护的。然而需要注意的是，如果使用过程中，原作品被改变或被转化为新的形式时，「公平使用」原则的豁免则可能会失效。

「公平使用」的豁免因地而异，从业者因此需要具体了解其每个运营所在地的的法规要求。美国的司法系统目前尚未就「公平使用」原则是否普遍适用于 AI 产品有任何指导性意见。目前各个公司对此「公平使用」原则的反应各不相同。OpenAI 坚持认为他们对公开可获得信息的使用均应受到「公平使用」原则的保护。另外一家用 AI 生成图像的公司 Stability AI， 则因为其在使用网络上获取数据时，没有充分考虑原创艺术家的版权问题，导致了一起美国诉讼（「Stability AI 案」）。虽然在 2023 年 7 月的听证会上，主审法官判定原告艺术家创作的图像与 Stability AI 人工智能系统生成的图像之间没有「实质相似性」，这对于所有采集公开数据的 AI 公司仍是一个警示。公司在使用公开数据训练其自身的 AI 产品时，要注意防止其生成的产品与输入其人工智能训练数据的任何作品有实质性的相似，以免今后诉讼缠身。

美国联邦贸易委员会（FTC）最近发布的最佳实践指南建议，为防止公众怀疑其违反知识产权，提供生成式 AI 产品的公司应主动披露其 AI 培训数据中包含的受版权保护的材料，以增强其产品的透明度。2021 年联合国也在有关 AI 伦理的建议中倡议过企业应增强产品创作的透明度，增强产品创作的透明度自此以来也成为许多政府制定 AI 政策的核心。

值得一提的是，欧盟和澳大利亚在 AI 数据的版权保护方面提出了另一个思路，即给持有专利或知识产权的公司提供一个「选择性退出」的机制。就是说版权持有人可以明确表示自己的专利或知识产权不希望被他人引用或使用，使得那些不希望自己的数据用于训练 AI 系统的公司有了选择的权利。然而在实行中，这种做法也受到了挑战。因为即使你的图像从 AI 的数据库中后来被移除了，目前尚不清楚 AI 如何实现在学习之后「忘记」这些已被移除的图像。

3. 数据使用的许可证

在数据使用的许可证方面，新闻行业走在了前列。新闻集团（News Group）据称一直在与 AI 公司进行讨论，就如何就其发布的新闻内容被 AI 公司用来训练其模型进行收费而进行讨论。美联社也与 OpenAI 达成协议，共享彼此的内容和技术，并研究 AI 在双方各自领域里后续的潜在合作。这些举措都表明，数据提供方有机会与开发 AI 的公司合作，通过互惠互利共同解决许可方面的问题。但是另外也有一些媒体，比如纽约时报、CNN、迪斯尼等，在应对内容许可时采取了比较强硬的态度，禁止 GPTBot（OpenAI 的数据抓取器）从其内容中提取信息。尽管目前尚未提起诉讼，但纽约时报已考虑采取对 OpenAI 采取法律行动。这种紧张关系也展现了双方开展对话的紧迫性和必要性。

4. 数据隐私保护

由于被用于训练 AI 的数据可能包含个人信息，因此加强数据隐私保护也是目前从事 AI 行业的公司亟解决的一个问题。例如，2023 年 3 月，网络会议公司 Zoom 悄悄修改了服务条款，赋予自己可以使用客户数据进行 AI 训练的权利。此举一出即引起了用户的广泛担忧。Zoom 几天后撤销了对其服务条款的修改，并澄清不会将任何用户内容用于 AI 训练。

目前，AI 公司处理数据隐私问题的一种方法是数据匿名化。就是删除数据中的「敏感」信息，如个人银行信息或医疗记录等，但保留其它的基础数据。这种隐私性增强的数据，目前在世界上许多司法辖区广泛应用。在欧盟，公司可能被要求在处理数据之前通过隐私声明告知用户其有关个人信息可能被使用，因此主动提高了透明度。美国的特拉华州也已经开始制定自己的消费者隐私法律。

结语

一言以蔽之，AI 技术在快速发展并广泛的影响着各个️领域。监管者和从业者对于如何能在合规的框架内实现业务发展正在进行积极的探索，采取更多措施保护创作者的知识产权、促使 AI 公司的操作更加透明化，并积极开展数据方与产品方之间的合作性对话。这个领域充满了机遇和挑战，越是提前做好准备，越能在未来的竞争中胜出。