第274章 谁啊你（1/1）

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时萧楠律师在AI着作权问题上的观点主要包括以下几点：

时萧楠律师一脸严肃地指出，AIGC 生成物所涉及到的着作权问题，并不仅仅只是 ChatGPT 在发展道路上面临的一道难关，实际上，这是整个 AIGC 产业都必须去直面和应对的严峻挑战。随着人工智能技术的飞速进步以及广泛应用，AIGC 生成的作品数量与日俱增，但这些生成物的着作权归属却变得模糊不清、难以界定。从文学作品到艺术画作，从音乐编曲到视频制作，AIGC 的身影无处不在，而其带来的着作权争议也愈发激烈。因此，如何明确 AIGC 生成物的着作权，保护创作者的合法权益，同时促进 AIGC 产业健康有序地发展，已经成为摆在整个行业面前亟待解决的重要课题。

2. 人工干预与 AIGC 生成物之间存在着一种微妙而复杂的关系。时萧楠律师深入研究后指出，在当今先进的人工智能训练流程中，采用了诸如“人工反馈强化学习”以及“人在回路”等需要人工干预的机器学习方法。这种独特的方式让 AIGC 的生成结果呈现出令人惊叹的特点——它们越来越趋近于由人类完成的创作。然而，由此引发的一个核心且亟待解决的难题便是，这其中涉及到的那一部分人类“创作”究竟能否获得着作权法的认可和保护呢？这无疑成为了当前法律界和科技领域共同关注并热烈探讨的焦点话题。毕竟，随着 AIGC 技术的不断发展和广泛应用，如果不能清晰地界定其生成物中人类“创作”部分的法律地位，那么可能会给整个行业带来诸多不确定性和潜在风险。因此，对于这个关键问题的深入研究和妥善处理具有极其重要的现实意义。

时萧楠律师郑重地指出，当用户在运用 ChatGPT 之时，他们与 ChatGPT 之间展开的对话会激发 ChatGPT 作出回应。因此，ChatGPT 的每一次回复实际上都是用户和 ChatGPT 携手共创的成果。那么问题来了，这其中属于真实人类用户所发出的那些“提问”——也就是他们独特的创作行为，究竟能否获得着作权法的承认呢？这个问题已经成为了当前亟待探讨的关键议题之一。毕竟，这些用户的提问往往蕴含着他们的思考、创意以及个性化的表达，如果不能被纳入着作权法的保护范围，似乎对于用户的智力劳动成果有些不公平。但要如何准确界定这种由人机互动产生的创作归属，还需要进一步深入研究和讨论。

4. 关于 AIGC 生成物的知识产权归属问题，时萧楠律师提出了一个颇具前瞻性且合理的建议。他认为有必要将 AIGC 生成物的人工干预过程与 AIGC 训练过程中的人工干预清晰地分离开来。具体来说，对于 AI 与用户之间的互动环节，以及用户向 AI 提供 prompt（提示）从而促使其生成相应内容的这一过程，还有用户在 AIGC 生成内容之后再次进行编辑和调整所涉及到的人工干预部分，都应该得到着作权法的明确认可。这样一来，可以确保那些通过人类智慧和劳动参与创造出来的成果能够受到应有的法律保护，激励人们更积极地投入到与人工智能的合作创新之中。同时，也有助于规范 AIGC 领域的发展，避免因知识产权归属不明而引发的各种纠纷和争议，为这个充满活力和潜力的新兴技术领域营造出健康有序的发展环境。

5. **AIGC 产品平台的知识产权条款**：时萧楠律师经过深入思考和研究后指出，依据意思自治这一重要原则，即便 AIGC 的生成物本身并不具备传统意义上的知识产权，然而它们依然有必要被当作一种特殊的“数据”来予以保护。在此情况下，关于这些“数据”的具体使用方式、所能应用的范围以及使用者所享有的权利等诸多方面，都理应遵循并符合用户协议当中所设定的相关约定。毕竟，只有通过明确且合理的规定，才能确保各方在涉及到 AIGC 生成的数据利用问题上能够达成共识，并有效地维护各自的合法权益。同时，这样也有助于建立一个健康有序、公平公正的数字环境，促进 AIGC 技术及其相关产业的持续发展与创新。

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展和普及。然而，随着 AI 模型及其训练素材的广泛应用，相关的版权保护问题也日益凸显出来。

首先，我们需要明确什么是 AI 模型以及训练素材。AI 模型可以被视为一种复杂的算法架构，它通过对大量数据的学习和分析来实现各种智能任务，如自然语言处理、图像识别等。而训练素材则是用于喂养这些模型的数据集合，包括文本、图像、音频等多种形式。

对于 AI 模型本身而言，其设计和开发往往凝聚了开发者们的智慧和劳动成果。因此，应该给予适当的版权保护，以鼓励创新和技术进步。这意味着未经授权使用他人开发的 AI 模型可能构成侵权行为。