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大模型时代“得数据者得天下”,但数据侵权如何界定?
最后更新: 2024-01-04 12:09:41传统法律难解大模型纠纷
诸多诉讼的背后,除了大模型的迅速发展引发的数据饥荒外,还有一个重要的因素则是现有的传统版权制度并没有对大模型版权进行明确的规定,不仅存在巨大的法律盲区。现行的授权许可版权制度甚至反而可能成为大模型行业发展的桎梏。
在传统的授权许可制度下,基本都是本着先获取授权,后进行使用的原则,而对于大模型训练而言,其由于数据来源庞大,版权归属不同,如果采用预先获取授权规则,不仅需要准确的将数据中涉及版权保护的部分分离并识别权利人,还需要和每一部版权作品的权利人各自协商,支付价格不一的授权费用,考虑到大模型的数据量级,即便大模型开发商愿意去申请授权,这个工作过程会极为漫长,且花费将会是天文数字,很难有厂家能够落地操作。
不仅如此,对于授权本身,目前的版权规定在大模型领域也存在异议。
考虑到大模型训练行为类似于自然人阅读作品后吸收再创作的新闻,看书本身和对作品的模仿借鉴均不属于现有版权法规制的问题,如何定义侵权本身对于业界依然存在着不小的讨论空间。
从版权法角度看,“获取作品”或者说对于作品的接触类似线上浏览网页和线下阅读书籍,只接触不存在后续的传播利用大概率并不会触发版权侵权责任。这一阶段的核心版权问题主要涉及是否存在破坏作品“技术保护措施”的行为。
根据我国《著作权法》规定,违反保护作品技术措施的规定亦构成侵权。即使在满足“合理使用制度”的情况下使用作品,但需要规避技术措施才可以获得该作品,如果此种规避并不符合《著作权法》第50条关于避开技术措施的豁免规定,则可以在认定满足合理使用的基础上,同时认定构成违反技术措施而承担侵权责任。
我国《著作权法》曾规定5种豁免情形
除了从法律层面存在不确定的空间,在实操中,如何认定侵权也是一件极其复杂的工作。
对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣就曾表示:“大模型监管的落地,还存在事后难追溯等问题,尤其在算法复杂度日益攀升、出现“算法黑箱”等情况下,如果从事后去还原和追溯数据集是否合规,十分依赖大模型开发商提供数据处理记录和日志,很难从外部进行确认。”
有行业人士认为,如果一味地求稳减少数据获取来源,那么最终训练的模型将由于规模不足和数据质量不高导致毫无竞争力。而假如想通过更大规模的数据去训练大模型,在现行法律法规下,无论是高昂的潜在授权成本,还是存在高度不确定性的侵权风险,对于大模型行业的发展都是不小的隐患。
标签 AI大模型- 责任编辑: 陈济深 
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