每本书 3,000 美元：人工智能公司 Anthropic 在版权纠纷中向作者支付 15 亿美元

Anthropic案对于AI行业意味着什么？

为什么人工智能公司 Anthropic 同意向作者支付 15 亿美元，即使使用受版权保护的作品训练人工智能模型可能是合法的？这个问题目前困扰着整个科技行业，因为这起案件可能标志着人工智能开发者与版权所有者之间冲突的转折点。

此案尤其值得关注，因为 Claude 聊天机器人的提供商 Anthropic 并非因使用受版权保护的书籍训练其人工智能而被起诉，而是因其获取这些数据的方式。美国法院裁定，虽然在某些情况下，使用受版权保护的文本训练人工智能可以符合美国的合理使用原则，但从非法来源下载内容则不适用。关键在于，Anthropic 显然知道数据的非法来源。

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这项历史性协议是如何达成的？

针对 Anthropic 的具体指控是什么？作者指控该公司未经许可从两个侵犯版权的在线数据库下载了约 50 万本书籍和文本。这些数据随后被用于训练人工智能聊天机器人 Claude，该机器人被认为是 OpenAI ChatGPT 的主要竞争对手之一。

和解协议规定，Anthropic 将为每部受影响的作品支付约 3,000 美元的赔偿金，约合 2,500 欧元。该金额是美国版权法规定的最低赔偿金的四倍。此外，Anthropic 必须销毁盗版文件及其所有副本，但保留合法获取和扫描书籍的权利。

Anthropic 为何同意这项和解？该公司希望避免一场可能导致每本书高达 15 万美元罚款的诉讼。考虑到受影响的图书数量高达 50 万本，这笔罚款可能高达 750 亿美元——即使对于一家最近融资 130 亿美元的公司来说，这也是一笔危及生命的巨款。

美国和德国的法律情况有何不同？

在德国，类似的案件会如何评估？与美国法律不同，德国版权法没有允许灵活逐案评估的合理使用原则。相反，德国版权法针对特定目的明确规定了具体的限制，从而限制了作者的权利。

随着欧盟版权指令的实施，德国制定了《版权法》（UrhG）第44b条，用于规范所谓的文本和数据挖掘（TDM）。该条款允许自动分析大量数据（无论是文本还是图像）以从中提取信息。人工智能的训练通常也受该条款的约束。

但商业提供商有哪些限制呢？TDM许可证有一个关键限制：权利人可以反对将其作品用于商业TDM。这种所谓的使用保留必须以机器可读的形式提出，例如在网站的元数据或使用条款中。

欧盟数据保护指令 (DSM) 区分了两种类型的文本和数据挖掘：第 3 条允许研究机构和文化遗产机构出于科学研究目的进行文本数据管理 (TDM)，前提是他们能够合法访问相关作品。此例外情况是强制性的，不得通过合同条款排除。另一方面，第 4 条允许出于任何目的（包括商业目的）进行一般性文本数据管理 (TDM)，但对选择退出程序进行了重要限制。

哪些技术方面在法律评估中发挥作用？

为什么人工智能训练的技术功能对法律评估如此重要？版权倡议组织（Copyright Initiative）最近开展的一项研究，由蒂姆·W·多尼斯（Tim W. Dornis）教授和塞巴斯蒂安·斯托伯（Sebastian Stober）教授共同开展，揭示了人工智能训练的“黑匣子”。研究人员得出结论：从技术角度来看，训练生成式人工智能模型并非典型的文本和数据挖掘，而是一种侵犯版权的行为。

从技术层面来说，人工智能模型的训练过程是怎样的？该过程涉及几个受版权法约束的步骤：首先，系统地收集数据，这在版权法下已经构成重复。然后，收集到的数据被存储在服务器上，准备用于训练。最后，人工智能模型分析数据并提取模式、风格和信息。

一个特别关键的点是所谓的记忆：训练数据被当前的生成模型全部或部分地记忆，因此可以通过终端用户的适当提示进行重新生成和复制。这远远超出了传统文本和数据挖掘的重点——纯粹的分析。

Claude 在与 ChatGPT 的竞争中如何定位自己？

版权纠纷对 Anthropic 的市场地位有何影响？尽管存在法律问题，Claude 已成为 ChatGPT 的强劲竞争对手。根据目前的市场分析，Anthropic 目前占据企业大型语言模型市场 32% 的份额，而 OpenAI 则以 25% 的份额位居第二。

Anthropic 在编程领域的地位尤为突出：该公司拥有 42% 的市场份额，是该领域迄今为止最大的供应商，是 OpenAI 21% 的两倍多。Claude 的主导地位主要归功于其令人印象深刻的 20 万个 token 上下文窗口，这使得它能够一次性处理整份业务报告。

与 ChatGPT 相比，Claude 有哪些具体优势？Claude 因其更“人性化”的沟通方式和对复杂概念的细致理解而备受赞誉。Anthropic 专注于符合伦理道德的人工智能开发和安全，这使得它成为那些重视敏感应用中负责任行为的公司值得信赖的供应商。

Anthropic 依赖于宪法人工智能 (Constitutional AI)，这一流程将道德准则直接融入其模型中。这有助于防止有害或有偏见的输出，并与用户建立高度信任。虽然 OpenAI 也致力于人工智能安全，但 Anthropic 明确致力于开发以道德为导向的人工智能模型，这为其带来了显著优势。

还有哪些诉讼正在影响AI行业？

Anthropic 案只是冰山一角吗？事实上，美国有超过 40 起针对人工智能技术提供商的版权侵权诉讼。例如，OpenAI 被《纽约时报》起诉，而在此和解之后，Anthropic 还面临更多诉讼，其中包括来自音乐出版商和在线平台 Reddit 的诉讼。

苹果最近也成为版权诉讼的对象：一些作家起诉这家科技公司，指控其非法使用其受版权保护的书籍来训练其人工智能系统。原告指控苹果未经同意、未注明出处或未支付报酬就复制了这些受版权保护的作品。

在德国，GEMA 是全球首个对 OpenAI 提起诉讼，指控其未经授权使用受保护的音乐作品的版权管理机构。GEMA 指控 OpenAI 未经授权复制了德国作者创作的受保护歌词，且未向作者支付任何报酬。

退出问题进展如何？

选择退出程序在实践中对权利人意味着什么？根据德国法律，作者和权利人可以声明机器可读的使用限制，以将其作品排除在TDM使用之外。例如，索尼音乐集团发布了“人工智能训练选择退出声明”，以保护其内容免遭未经授权的人工智能使用。

然而，选择退出机制的实际实施十分复杂：此类保留究竟应如何在技术和法律上被宣布有效，以及人工智能开发者应如何处理，目前尚无定论。有人担心，广泛使用的选择退出机制可能会严重限制欧洲人工智能模型的训练数据。

人工智能公司必须尊重这些使用限制，不得规避。如果作品要不顾限制成为训练数据语料库的一部分，开发者必须与版权所有者进行许可谈判。这将催生一个新的许可市场，但目前该市场尚未建立。

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欧盟人工智能法规发挥什么作用？

欧盟新出台的人工智能法规对版权法有何影响？虽然人工智能法规没有包含任何关于版权法例外情况的新规定，但它明确规定，除非存在限制，否则使用受版权保护的内容需要获得权利人的许可。

所有通用人工智能模型提供商均须遵守全面的文档要求。这包括对用于训练的数据进行详细描述，包括数据类型、来源以及处理方法。尤其需要注意的是，他们必须确保识别数据并遵守《数据安全指令》规定的法律保留条款。

人工智能办公室负责监督这些规定的遵守情况，但不会逐项审查版权侵权行为。《人工智能条例》援引《数字媒体指令》，明确规定立法者假定文本和数据挖掘例外适用于生成型人工智能模型的训练。

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科学用途和商业用途有何不同？

哪些特殊规定适用于科学研究？汉堡地区法院在一项开创性的裁决中裁定，研究机构在特定条件下可以使用受版权保护的作品来训练人工智能。该案涉及一家研究机构使用一张受版权保护的图像，该机构创建了一个用于训练生成式人工智能模型的综合图文数据集。

法院裁定，即使商业公司随后使用以此方式获得的数据，创建人工智能训练数据集也属于研究自由。关键在于，数据集的最初创建是为了获取知识。“科学研究”一词在此语境下有广义的解释。

德国版权法 (UrhG) 第 60d 条允许大学等研究机构出于非商业性科学研究目的对科学文本和数据进行挖掘。无需获得权利人的同意。这与商业用途不同，商业用途需要使用“选择退出”程序。

存在哪些国际差异？

其他国家如何应对人工智能版权问题？日本被视为特别重视创新的国家，并已于2018年修订了其版权法。日本版权法第30-4条规定，对于不以“享用”作品为目的的使用，可灵活适用例外规定。这通常被解释为包括人工智能模型的训练，只要其目标是数据分析而非作品本身的消费。

英国脱欧后走上了一条自己的道路。此前，英国曾就人工智能开发者的版权豁免问题进行磋商，尤其是针对TDM的豁免。然而，这些提案引发了创意产业的强烈担忧，因此未来的方向仍不明朗。

中国于2020年修订了《版权法》，全面加强了知识产权保护。尽管针对人工智能训练的具体法规仍在制定中，但中国已认识到人工智能的战略重要性，预计将寻求务实的解决方案。

此案对其他人工智能公司意味着什么？

其他人工智能公司可以从 Anthropic 案中学到什么教训？对比表明，训练数据的来源至关重要。虽然使用合法获取的数据进行训练可能受到合理使用或 TDM 障碍的保护，但使用非法获取的数据可能会导致巨额罚款。

人工智能公司越来越多地与版权所有者签订许可协议，以获取内容使用权。例如，OpenAI 已与多家媒体公司签署了协议，其他提供商也纷纷效仿。与 Anthropic 的和解可能会加速这一发展，并促成一个成熟的许可市场。

对于人工智能模型和人工智能系统的提供商来说，在生成训练数据时，务必选择值得信赖的提供商，并在创建数据时尊重他人的知识产权。即使不知情侵犯版权，也可能产生法律后果。

AI训练数据市场将如何发展？

一个新的人工智能训练数据授权市场正在兴起吗？Anthropic案及类似诉讼表明，一个结构化的人工智能训练内容授权市场可能正在兴起。出版商、作者和其他权利持有者越来越认识到其内容对人工智能发展的价值。

与此同时，人工智能公司面临着获取高质量且合法的训练数据的挑战。此类许可证的成本可能很高，尤其是对于那些缺乏 Anthropic 或 OpenAI 等资源的小公司而言。

专门创建并授权合法训练数据集的数据提供商的出现是这一发展的必然结果。这些提供商可以充当权利持有者和人工智能开发者之间的中介，确保所有法律要求都得到满足。

这对创新和竞争有何影响？

日益严格的法律环境是否会阻碍人工智能发展的创新？这个问题颇具争议。严格版权规则的支持者认为，创作者和权利人应该因其作品的使用而获得公平的补偿。然而，所需的大量训练数据以及相关的许可成本可能会导致市场集中于少数几家大型提供商。

规模较小的公司和初创公司将无力承担必要的许可证，从而限制其开发具有竞争力的AI模型的能力。矛盾的是，这可能会导致创新减少和竞争减弱，因为只有像Anthropic、OpenAI或谷歌这样资金雄厚的公司才能提供必要的资源。

另一方面，支付授权费用可能会带来更高效的训练方法。AI开发者可以加大对所需数据较少的技术的投资，或者使用合成数据来减少对授权内容的依赖。

版权持有者和创意者如何定位自己？

作者、出版商和其他权利持有者正在采取哪些策略？版权倡议组织和类似组织正在呼吁在人工智能训练中更多地考虑版权问题。他们认为，人工智能公司未经同意和补偿使用受版权保护的作品构成了“大规模知识产权盗窃”。

许多权利人越来越依赖“选择退出”机制来保护其作品免受人工智能的滥用。与此同时，他们也在探索通过许可协议从人工智能发展中获利的方法。这带来了复杂的法律纠纷和商业机会。

GEMA 起诉 OpenAI 一案表明，版权集体管理组织也在这场纠纷中发挥着积极作用。作为集体组织，他们可以整合成员的利益，与人工智能公司进行许可谈判。

长期前景如何？

未来几年的法律形势将如何发展？Anthropic案或许只是一系列和解和法院裁决的开端，这些裁决和裁决将重新定义人工智能训练的规则。在美国，更多案例可能会澄清人工智能的合理使用原则；而在欧洲，时间分配限制的实际应用正在进一步完善。

欧盟人工智能法规可能会对文档要求和版权合规性做出进一步澄清。这可能会促进欧盟内部实践的协调，但也可能导致与其他司法管辖区的差异。

技术发展将是一个重要因素：如果未来能够用更少的数据或合成数据有效地训练人工智能模型，这将有望缓解版权问题。同时，检测和补偿版权内容使用行为的新技术也将得到开发。

Anthropic案标志着人工智能行业发展的一个重要转折点。它表明，训练人工智能模型的法律框架尚未完全明确，人工智能公司和版权所有者都必须找到新的途径来协调各自的利益。这笔15亿美元的和解协议可能标志着一个新时代的开启，在这个时代，版权内容在人工智能训练中的使用将更加公平、透明。

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