撰文：May Pang，鏈得得

作者簡介：Oort 法務負責人，法律、風險和合規專家，在標準普爾和美國銀行等頂級金融機構以及 Fintech 和 Web3 行業的初創公司擁有廣泛的從業經驗。

人工智能（AI）的實施正在快速擴展到各個行業, 尤其是生成式 AI 技術在 2023 年佔據了各大板塊的頭條。正是由於如此，監管者和從業者目前對 AI 技術應用所引起的對知識產權（IP）和個人信息隱私保護等問題也越來越關注。

筆者近期在紐約參加了一個法律峰會，與會業界人士對 AI 技術的法律與合規問題進行了熱烈的討論。與會者普遍認為，在 AI 技術不斷髮展的今天，公司在制定自己的 AI 戰略時，需要著重考慮以下幾個因素。

1. AI 生成內容的專利與版權問題

今年早些時候，計算機科學家及企業家斯蒂芬·泰勒的 AI 版權訴訟案佔據了各大媒體的頭條。斯蒂芬·泰勒使用 AI 技術開發了 DABUS 系統，並在全球範圍內開始為該系統申請專利。然而迄今為止，除南非外，美國、歐盟、英國、澳大利亞和新西蘭的專利局都拒絕了其申請。歸其原因，是因為在使用 AI 生成內容的版權認定方面，許多知識產權監管機構的共識是，只有人類參與所產生的內容才受版權保護，受版權保護的發明人必須是版權內容的原始設計者，AI 生成的內容不符合版權保護的條件。

2023 年 3 月，美國版權局發佈了關於 AI 生成內容版權認定的指引，並於 2023 年 8 月進一步就未來是否該對 AI 生成內容這一領域立法向社會廣泛徵求意見。對 AI 從業者的一個提示是，如果想受到版權保護，他們的 AI 作品裡則必須包含足夠的人類創作的內容，而並非全部都是 AI 生成的內容。在向美國版權局申請版權保護時，創作者還必須披露其作品裡有多少內容是由 AI 所生成的。所以從事 AI 生成內容的企業，其員工在使用 AI 技術製作產品時，要記得在內部設立更詳細的流程，並對內容產生的流程做更詳細的記錄，以備未來版權申請的需要。

2. Fair use 公平使用豁免

目前大多數人工智能產品都建立在訪問大量數據來訓練人工智能模型的基礎上。例如，OpenAI 使用的數據就具備「公開可獲取的、由第三方許可的、由用戶生成的數據」等特徵。然而，公開可獲得的數據裡也可能會包含受版權保護的內容。這就是「公平使用」豁免原則常常發揮作用的地方。

「公平使用」豁免是指使用者在某些有限的情況下，無需付費即可使用受知識產權保護的作品，包括引用原文以進行評論、批評、撰寫新聞報道和學術報告等。通常情況下，「公平使用」豁免原則對數據使用者是有豁免保護的。然而需要注意的是，如果使用過程中，原作品被改變或被轉化為新的形式時，「公平使用」原則的豁免則可能會失效。

「公平使用」的豁免因地而異，從業者因此需要具體瞭解其每個運營所在地的的法規要求。美國的司法系統目前尚未就「公平使用」原則是否普遍適用於 AI 產品有任何指導性意見。目前各個公司對此「公平使用」原則的反應各不相同。OpenAI 堅持認為他們對公開可獲得信息的使用均應受到「公平使用」原則的保護。另外一家用 AI 生成圖像的公司 Stability AI， 則因為其在使用網絡上獲取數據時，沒有充分考慮原創藝術家的版權問題，導致了一起美國訴訟（「Stability AI 案」）。雖然在 2023 年 7 月的聽證會上，主審法官判定原告藝術家創作的圖像與 Stability AI 人工智能系統生成的圖像之間沒有「實質相似性」，這對於所有采集公開數據的 AI 公司仍是一個警示。公司在使用公開數據訓練其自身的 AI 產品時，要注意防止其生成的產品與輸入其人工智能訓練數據的任何作品有實質性的相似，以免今後訴訟纏身。

美國聯邦貿易委員會（FTC）最近發佈的最佳實踐指南建議，為防止公眾懷疑其違反知識產權，提供生成式 AI 產品的公司應主動披露其 AI 培訓數據中包含的受版權保護的材料，以增強其產品的透明度。2021 年聯合國也在有關 AI 倫理的建議中倡議過企業應增強產品創作的透明度，增強產品創作的透明度自此以來也成為許多政府制定 AI 政策的核心。

值得一提的是，歐盟和澳大利亞在 AI 數據的版權保護方面提出了另一個思路，即給持有專利或知識產權的公司提供一個「選擇性退出」的機制。就是說版權持有人可以明確表示自己的專利或知識產權不希望被他人引用或使用，使得那些不希望自己的數據用於訓練 AI 系統的公司有了選擇的權利。然而在實行中，這種做法也受到了挑戰。因為即使你的圖像從 AI 的數據庫中後來被移除了，目前尚不清楚 AI 如何實現在學習之後「忘記」這些已被移除的圖像。

3. 數據使用的許可證

在數據使用的許可證方面，新聞行業走在了前列。新聞集團（News Group）據稱一直在與 AI 公司進行討論，就如何就其發佈的新聞內容被 AI 公司用來訓練其模型進行收費而進行討論。美聯社也與 OpenAI 達成協議，共享彼此的內容和技術，並研究 AI 在雙方各自領域裡後續的潛在合作。這些舉措都表明，數據提供方有機會與開發 AI 的公司合作，通過互惠互利共同解決許可方面的問題。但是另外也有一些媒體，比如紐約時報、CNN、迪斯尼等，在應對內容許可時採取了比較強硬的態度，禁止 GPTBot（OpenAI 的數據抓取器）從其內容中提取信息。儘管目前尚未提起訴訟，但紐約時報已考慮採取對 OpenAI 採取法律行動。這種緊張關係也展現了雙方開展對話的緊迫性和必要性。

4. 數據隱私保護

由於被用於訓練 AI 的數據可能包含個人信息，因此加強數據隱私保護也是目前從事 AI 行業的公司亟解決的一個問題。例如，2023 年 3 月，網絡會議公司 Zoom 悄悄修改了服務條款，賦予自己可以使用客戶數據進行 AI 訓練的權利。此舉一出即引起了用戶的廣泛擔憂。Zoom 幾天後撤銷了對其服務條款的修改，並澄清不會將任何用戶內容用於 AI 訓練。

目前，AI 公司處理數據隱私問題的一種方法是數據匿名化。就是刪除數據中的「敏感」信息，如個人銀行信息或醫療記錄等，但保留其它的基礎數據。這種隱私性增強的數據，目前在世界上許多司法轄區廣泛應用。在歐盟，公司可能被要求在處理數據之前通過隱私聲明告知用戶其有關個人信息可能被使用，因此主動提高了透明度。美國的特拉華州也已經開始制定自己的消費者隱私法律。

結語

一言以蔽之，AI 技術在快速發展並廣泛的影響著各個️領域。監管者和從業者對於如何能在合規的框架內實現業務發展正在進行積極的探索，採取更多措施保護創作者的知識產權、促使 AI 公司的操作更加透明化，並積極開展數據方與產品方之間的合作性對話。這個領域充滿了機遇和挑戰，越是提前做好準備，越能在未來的競爭中勝出。