#人工智能版權(quán)

或者：知識(shí)產(chǎn)權(quán)與財(cái)產(chǎn)無關(guān)

隨著人工智能生成的內(nèi)容在已經(jīng)占據(jù)我們生活的大部分時(shí)間的數(shù)字世界中占據(jù)更大的份額，規(guī)范這些內(nèi)容的法律變得更加關(guān)注日常自由和總體經(jīng)濟(jì)福利。也許這些法律都沒有比版權(quán)更重要的了。

就在我們說話的時(shí)候，關(guān)于版權(quán)法將如何適用于生成式人工智能的判例正在編寫中，只要我們的法律體系在未來十年中取得成功，這些決定將塑造未來。

例如，今年 3 月判決的 Thaler 訴 Perlmutter 案開創(chuàng)了一個(gè)先例，即任何作品的版權(quán)保護(hù)都需要人類作者身份。因此，斯蒂芬·塞勒（Stephen Thaler）的“創(chuàng)造力機(jī)器”（Creativity Machine）制作的藝術(shù)品，一種像 DALLE 這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型，不受版權(quán)保護(hù)。這一決定使任何人都可以更輕松地在工作中使用人工智能工具的輸出。它還可能阻止了一場(chǎng)軍備競(jìng)賽，即人工智能公司試圖在任何其他公司首先到達(dá)那里之前制作盡可能多的藝術(shù)材料并獲得版權(quán)。更具推測(cè)性的是，即使在一個(gè)完全超人的世界中，這一決定也可能為人類與人工智能一起工作保留一個(gè)角色 ，因?yàn)橄鹌D章將人工智能的作品置于版權(quán)的法律保護(hù)之下。

其他示例包括：

丹麥通過了一項(xiàng)法律，賦予人們對(duì)自己的聲音和身體特征更強(qiáng)的版權(quán)，以應(yīng)對(duì)人工智能深度偽造。

目前，美國(guó)法院正在提起幾起來自作家、藝術(shù)家和音樂家的訴訟，指控人工智能公司將其作品用于培訓(xùn)。例如，Concord Music Group 正在起訴 Anthropic 侵犯版權(quán)，指控該公司通過對(duì)歌詞進(jìn)行培訓(xùn)并在被問及時(shí)在聊天界面中復(fù)制這些歌詞，“復(fù)制、分發(fā)和展示他人的版權(quán)作品以建立自己的業(yè)務(wù)”。

還有另一起針對(duì) GitHub 的案件，指控他們的 Copilot 編碼工具在為用戶復(fù)制類似代碼塊時(shí)未能注明開源代碼作者身份，從而違反了開源代碼許可協(xié)議中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)合同條款。

一些較早的先例與這些案件相關(guān)，例如 2015 年關(guān)于谷歌使用掃描的書籍文本來訓(xùn)練其搜索引擎算法的案件裁定這是變革性合理使用，特別是裁定“該書中與'詞頻、句法模式和主題標(biāo)記'有關(guān)的'統(tǒng)計(jì)信息'超出了版權(quán)保護(hù)的范圍。

這些案件的結(jié)果可能會(huì)破壞當(dāng)前法學(xué)碩士工具的實(shí)用性。如果開源代碼不在合理使用范圍之外，培訓(xùn)的成本會(huì)高多少？或者，如果每次 AI 生成類似的代碼塊時(shí)，他們都必須與它一起生成一堆無用的 CMI 代幣。

這些案件的判決還可能向人工智能公司征收巨額和解或罰款，并最終在人工智能軍備競(jìng)賽中占上風(fēng)。某些決定可能會(huì)徹底改變未來制作哪些內(nèi)容以及誰(shuí)從中致富。 例如，好萊塢目前對(duì)續(xù)集的癡迷可能是由于媒體財(cái)產(chǎn)版權(quán)的不斷擴(kuò)展。也許更重要的是，知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的執(zhí)行可能需要對(duì)人工智能輸出進(jìn)行大量監(jiān)控，以確保不會(huì)產(chǎn)生非法內(nèi)容。

我是斜杠青年，一個(gè)PE背景的雜食性學(xué)者！?致力于剖析如何解決我們這個(gè)時(shí)代的重大問題！?使用數(shù)據(jù)和研究來解決真正有所作為的因素！

那么在這些情況下，正確的決定是什么？

在每種情況下，都有一些細(xì)節(jié)顯然對(duì)做出正確的決定很重要，因此沒有一個(gè)單一的答案。但大多數(shù)關(guān)于人工智能和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的討論中都缺少一個(gè)分析框架：

大多數(shù)人將知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析為一個(gè)自然產(chǎn)權(quán)問題，而不是適當(dāng)補(bǔ)貼正外部性的問題。

版權(quán)與權(quán)利無關(guān)

鑒于名稱，知識(shí)產(chǎn)權(quán)和產(chǎn)權(quán)的混淆是公平的，但知識(shí)產(chǎn)權(quán)根本不是財(cái)產(chǎn)權(quán)。財(cái)產(chǎn)權(quán)是必需的，因?yàn)樨?cái)產(chǎn)是競(jìng)爭(zhēng)的和排他性的：當(dāng)一個(gè)人使用一雙鞋或一英畝土地時(shí)，其他人的訪問就會(huì)受到限制。知識(shí)產(chǎn)權(quán)不具備這一核心特征：一個(gè)想法可以傳播給無限多的人，而原作者對(duì)它的訪問權(quán)保持不變。

沒有固有的權(quán)利來阻止一個(gè)想法的傳播，就像有固有的權(quán)利來阻止別人偷你的錢包一樣。但是，我們希望原創(chuàng)者在其他人使用他們的作品時(shí)得到獎(jiǎng)勵(lì)是有充分理由的：想法是正外部性的。

當(dāng)有人提出一個(gè)有價(jià)值的想法或內(nèi)容時(shí)，福利最大化的事情就是盡快傳播它，因?yàn)閺?fù)制想法基本上是沒有成本的，而且收益很大。

但提出有價(jià)值的想法往往需要寶貴的投入：研究時(shí)間、設(shè)備、生產(chǎn)固定成本等。因此，如果每個(gè)新想法都立即傳播，而沒有給創(chuàng)作者帶來太多回報(bào)，人們就不會(huì)預(yù)先投入這些資源，我們得到的新想法就會(huì)比我們想要的要少。一個(gè)典型的正外部性問題。

因此，我們有興趣補(bǔ)貼新想法和內(nèi)容的創(chuàng)造。

政府補(bǔ)貼新想法的方式有很多：贈(zèng)款、獎(jiǎng)品、貸款、獎(jiǎng)學(xué)金等。所有這些方法的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是選擇：哪些想法應(yīng)該得到獎(jiǎng)勵(lì)，哪些應(yīng)該被忽略？

知識(shí)產(chǎn)權(quán)法最好被理解為一種巧妙設(shè)計(jì)的補(bǔ)貼，它模仿了財(cái)產(chǎn)權(quán)，以避免這種核心選擇挑戰(zhàn)。以下是亞當(dāng)·斯密在專利背景下解釋這一優(yōu)勢(shì)：

因此，新機(jī)器或任何其他發(fā)明的發(fā)明人擁有制造和銷售該發(fā)明的專有特權(quán)，期限為14年......

因?yàn)槿绻⒎C(jī)關(guān)為新機(jī)器等的發(fā)明者指定金錢獎(jiǎng)勵(lì)，那么它們幾乎不會(huì)像現(xiàn)在這樣精確地與發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)成正比。因?yàn)樵谶@里，如果發(fā)明是好的，對(duì)人類有利，他可能會(huì)因此發(fā)大富大財(cái);但如果它沒有價(jià)值，他也不會(huì)收獲任何好處。

從本質(zhì)上講，一部沒人喜歡的電影的版權(quán)一文不值，而一項(xiàng)沒人使用的發(fā)明的專利也同樣值錢。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的補(bǔ)貼價(jià)值自動(dòng)按照受保護(hù)的事物的市場(chǎng)價(jià)值按比例計(jì)算。因此，通過模仿產(chǎn)權(quán)，政府可以為大片分配巨額獎(jiǎng)勵(lì)，而不必在曲柄發(fā)明上花一毛錢，而不必挑選任何贏家。

為了資助這種模仿財(cái)產(chǎn)的補(bǔ)貼，政府排除任何其他人使用受版權(quán)保護(hù)的想法，除非所有者出售訪問權(quán)。這是獎(jiǎng)勵(lì)原始創(chuàng)造者，但它通過對(duì)這個(gè)想法將為其他人提供的價(jià)值征稅來做到這一點(diǎn)。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)補(bǔ)貼為我們帶來了更多新想法，但代價(jià)是每個(gè)想法的價(jià)值都較低，因?yàn)樗鼈儫o法以最快的速度傳播。

事情可能會(huì)變得更加復(fù)雜，因?yàn)槭馨鏅?quán)保護(hù)或?qū)＠南敕梢宰鳛槠渌孪敕ǖ膭?chuàng)造的輸入。例如，與隨機(jī)分配的公有領(lǐng)域基因和專利相比，在人類基因組計(jì)劃期間由私人承包商測(cè)序并受到知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的基因的后續(xù)科學(xué)研究和產(chǎn)品開發(fā)減少了 20-30%，法官更有可能將其無效，后續(xù)引用次數(shù)增加了 50%來自后來的發(fā)明家，而不是分配給更寬松的法官的發(fā)明家。因此，通過增加版權(quán)保護(hù)來提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)補(bǔ)貼可能會(huì)產(chǎn)生二階效應(yīng)，從而減少新想法的創(chuàng)造，并可能完全超過增加補(bǔ)貼的影響。

在增加對(duì)新想法的激勵(lì)和避免對(duì)現(xiàn)有想法的傳播征稅之間取得福利最大化的平衡是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的目的。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)和人工智能

這種知識(shí)產(chǎn)權(quán)框架作為對(duì)新想法的補(bǔ)貼，澄清了圍繞人工智能的知識(shí)產(chǎn)權(quán)之爭(zhēng)。這不是自然權(quán)利的問題，也不僅僅是藝術(shù)家和作家的甜點(diǎn)，而是我們是否應(yīng)該提高對(duì)新想法的補(bǔ)貼并增加對(duì)其傳播的稅收，或者反其道而行之，減少對(duì)新想法的直接補(bǔ)貼，同時(shí)使現(xiàn)有想法更容易傳播、重新混合和構(gòu)建。

這并不總是一個(gè)更容易的問題，但我認(rèn)為生成式人工智能會(huì)降低最佳強(qiáng)度版權(quán)，因此法院應(yīng)該允許他們?cè)谂嘤?xùn)過程中使用他人的代碼和作品，而無需承擔(dān)法律風(fēng)險(xiǎn)或許可費(fèi)。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)的存在是為了償還創(chuàng)作者作品的前期成本，而這些成本在以邊際成本（通常接近零）出售其作品的訪問權(quán)時(shí)難以收回。但生成式人工智能降低了創(chuàng)建他們訓(xùn)練的內(nèi)容類型的前期成本。編寫代碼、進(jìn)行經(jīng)濟(jì)研究和生成圖像都更容易，因此需要更少的補(bǔ)貼來誘使人們這樣做。

除了生成式人工智能的直接影響之外，幾十年來，所有這些活動(dòng)的固定成本一直在下降，而版權(quán)保護(hù)只增不減?，F(xiàn)在制作和發(fā)行電影、音樂、研究或發(fā)明非常便宜，以至于每天有數(shù)百萬 TB 的此類內(nèi)容免費(fèi)上傳到互聯(lián)網(wǎng)。

同時(shí)，人工智能提高了公共領(lǐng)域知識(shí)和內(nèi)容的價(jià)值。就像搜索引擎索引通過使互聯(lián)網(wǎng)上的知識(shí)更易于訪問而變得更有價(jià)值一樣，人工智能工具也增加了它們所訓(xùn)練的知識(shí)的價(jià)值。人工智能工具不僅可以輕松地根據(jù)請(qǐng)求查找特定信息，而且即使用戶不知道該要求什么，它們也知道何時(shí)引用某篇文章或開源代碼部分。

當(dāng)個(gè)別藝術(shù)家可以使用人工智能工具在他們的公寓里創(chuàng)作整部電影或視頻游戲時(shí)，我們?yōu)橹С秩A納兄弟對(duì)《指環(huán)王》的獨(dú)家版權(quán)而支付的成本就會(huì)增加。沒有多少獨(dú)立創(chuàng)作者能夠負(fù)擔(dān)得起使用傳統(tǒng)好萊塢技術(shù)根據(jù)托爾金的作品重新創(chuàng)作或擴(kuò)展電影，但有了先進(jìn)的人工智能工具，成本要低得多，因此我們通過禁止其他人嘗試使用這些想法而錯(cuò)過了更多。

生成式人工智能正在降低知識(shí)產(chǎn)權(quán)為補(bǔ)貼而存在的前期成本，同時(shí)增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)禁止的傳播、重新混合和后續(xù)想法的價(jià)值。因此，法院不應(yīng)做出增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)補(bǔ)貼的決定。

由于根據(jù) Thaler 訴 Perlmutter 案，人工智能模型的純輸出已經(jīng)不受版權(quán)保護(hù)，因此在合理使用的情況下保護(hù)輸入將為您的鍵盤和星際之門之間的空間留出空間，作為探索和重新混合所有人類知識(shí)的開放空間。邀請(qǐng)版權(quán)法進(jìn)入此界面將截?cái)嗨?/p>

今天撰寫人工智能和知識(shí)產(chǎn)權(quán)判例的法院正在圍繞 21 世紀(jì)最重要的技術(shù)設(shè)定經(jīng)濟(jì)激勵(lì)結(jié)構(gòu)。因此，至關(guān)重要的是，這些決定必須基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)作為福利最大化補(bǔ)貼的真正目的，而不是混淆對(duì)自然財(cái)產(chǎn)權(quán)的訴求。

了解更多時(shí)間深度剖析，盡在于此@黃先生斜杠青年

商業(yè)咨詢和顧問業(yè)務(wù)，請(qǐng)@yellowscholar

關(guān)注我，帶你先看到未來！?