AI与版权：诉讼经验如何为许可模式铺平道路

随着AI革命加速并重塑传统商业模式，内容创作者与生成式AI（GenAI）公司之间的高风险法律纠纷日益增多。本文探讨了AI与版权法交叉领域的关键法律主题和问题。目前有多起诉讼正在进行，包括《纽约时报》诉OpenAI（涉及新闻内容使用）、迪士尼诉Midjourney（视觉作品相关）、大英百科全书诉Perplexity AI（文学材料使用），以及图书作者针对Anthropic、Meta、OpenAI和Databricks等公司提起的集体诉讼。这些纠纷的核心法律问题是：未经明确授权将受版权保护的内容用于AI模型训练是否构成版权侵权，这取决于美国“合理使用”原则或其他司法管辖区类似原则的适用。法院需考量使用目的与性质、是否具有 transformative（ transformative 此处指 transformative use，即转换性使用）、许可机制的可用性与影响，以及AI生成输出是否与原作形成市场竞争等因素。美国版权局在《生成式AI训练》报告中指出，AI训练数据集的汇编涉及版权人的复制权，反对将合理使用原则 blanket（ blanket 此处指 blanket application，即 blanket 式适用）适用于AI模型训练，并强调第四项合理使用因素（对原作潜在市场或价值的影响）的重要性，认为AI训练可能通过销售损失、许可机会丧失和市场价值稀释造成经济损害。然而，法院的裁决呈现不同方向。Thomson Reuters诉Ross Intelligence案中，法院认定Ross未经授权使用版权材料训练AI构成侵权，强调对训练数据许可市场的损害，支持版权人。Bartz诉Anthropic案中，法官裁定Anthropic合法获取作品用于训练构成合理使用（因其具有“极高转换性”），但使用盗版副本不构成合理使用，Anthropic随后提出15亿美元和解方案获初步批准。Kadrey诉Meta案中，法官认为Meta的训练使用具有高度转换性，因原告未提供市场损害证据，合理使用抗辩成立，但指出若有AI输出导致市场稀释的证据，原告可能在第四项因素上获胜。这些判决凸显了技术和经济分析在诉讼中的重要性，例如通过用户提示分析等统计方法确定模型的转换性及输入输出重叠程度，如《纽约时报》诉OpenAI案中对模型生成内容与训练数据相似性的分析需求。