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大模型時代“得數據者得天下”，但數據侵權如何界定？
最后更新: 2024-01-04 12:09:41傳統法律難解大模型糾紛
諸多訴訟的背后，除了大模型的迅速發展引發的數據饑荒外，還有一個重要的因素則是現有的傳統版權制度并沒有對大模型版權進行明確的規定，不僅存在巨大的法律盲區。現行的授權許可版權制度甚至反而可能成為大模型行業發展的桎梏。
在傳統的授權許可制度下，基本都是本著先獲取授權，后進行使用的原則，而對于大模型訓練而言，其由于數據來源龐大，版權歸屬不同，如果采用預先獲取授權規則，不僅需要準確的將數據中涉及版權保護的部分分離并識別權利人，還需要和每一部版權作品的權利人各自協商，支付價格不一的授權費用，考慮到大模型的數據量級，即便大模型開發商愿意去申請授權，這個工作過程會極為漫長，且花費將會是天文數字，很難有廠家能夠落地操作。
不僅如此，對于授權本身，目前的版權規定在大模型領域也存在異議。
考慮到大模型訓練行為類似于自然人閱讀作品后吸收再創作的新聞，看書本身和對作品的模仿借鑒均不屬于現有版權法規制的問題，如何定義侵權本身對于業界依然存在著不小的討論空間。
從版權法角度看，“獲取作品”或者說對于作品的接觸類似線上瀏覽網頁和線下閱讀書籍，只接觸不存在后續的傳播利用大概率并不會觸發版權侵權責任。這一階段的核心版權問題主要涉及是否存在破壞作品“技術保護措施”的行為。
根據我國《著作權法》規定，違反保護作品技術措施的規定亦構成侵權。即使在滿足“合理使用制度”的情況下使用作品，但需要規避技術措施才可以獲得該作品，如果此種規避并不符合《著作權法》第50條關于避開技術措施的豁免規定，則可以在認定滿足合理使用的基礎上，同時認定構成違反技術措施而承擔侵權責任。
我國《著作權法》曾規定5種豁免情形
除了從法律層面存在不確定的空間，在實操中，如何認定侵權也是一件極其復雜的工作。
對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心執行主任張欣就曾表示：“大模型監管的落地，還存在事后難追溯等問題，尤其在算法復雜度日益攀升、出現“算法黑箱”等情況下，如果從事后去還原和追溯數據集是否合規，十分依賴大模型開發商提供數據處理記錄和日志，很難從外部進行確認。”
有行業人士認為，如果一味地求穩減少數據獲取來源，那么最終訓練的模型將由于規模不足和數據質量不高導致毫無競爭力。而假如想通過更大規模的數據去訓練大模型，在現行法律法規下，無論是高昂的潛在授權成本，還是存在高度不確定性的侵權風險，對于大模型行業的發展都是不小的隱患。
標簽 AI大模型- 責任編輯: 陳濟深
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