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大模型时代“得数据者得天下”，但数据侵权如何界定？
最后更新: 2024-01-04 12:09:41
（文/陈济深 编辑/吕栋）
2023年以来，随着生成式AI的爆火，其不仅一定程度上给用户提供了便利，也在不断重塑互联网行业的竞争格局，中外诸多厂商均加入了大模型开发的战局，也间接引发了诸多的版权纠纷。
本周，纽约时报起诉OpenAI和微软违规收集其新闻进行训练一事（纽约时报起诉OpenAI和微软“不劳而获”，要求消灭），再次将大模型开发中涉嫌违规采集数据的问题暴露在公众视野之下。
据不完全统计，今年仅在美国加州，就已经有数十起针对大模型开发商违规使用数据的诉讼。
这些诉讼频发的背后是目前版权法案中，存在大模型对数据极度渴求和数据供应难以迅速增长的矛盾，“先授权后使用”的现有版权法律体系并无法匹配AI时代的数据使用方式，也引发了法律监管的新问题。
大模型训练阶段究竟涉及哪些版权利用行为，这一过程可能存在哪些侵权风险？而全球监管部门面对这个问题，也给出了各自的解答。
数据为王，版权诉讼战频发
在大模型爆炸性发展的2023年，纽约时报起诉OpenAI和微软只不过是贯彻全年版权诉讼大战的一个缩影。
今年1月，图库网站Getty Images对AI图像生成器研发公司Stability AI提起法律诉讼，指其非法复制和处理版权图像作为模型训练数据。
4月，环球音乐集团发函要求Spotify等音乐流媒体平台切断AI公司的访问权限，以阻止其版权歌曲被用于训练模型和生成音乐。
6月，国内的教培巨头学而思也被爆出，未经授权利用合作伙伴笔神作文数据进行大模型训练导致的纷争。
据不完全统计，自2022年11月至2023年10月，仅美国加州北区法院便已经受理了10起，版权人起诉Stability AI、Open AI、Meta、Alphabet等AIGC研发企业未经授权，利用版权作品进行模型训练的案件。
在被告名单上，可以看到各个互联网巨头均在其中，而侵权诉讼频发的背后则是大模型企业对于数据的极度渴求。
有业内人士对观察者网表示：“目前的大模型竞争时代下，相比算法，得数据者得天下。”
一方面，训练数据是大模型训练的基石和燃料，如果没有数据，大模型的训练就无法开展和持续。另一方面，当前技术领域的研究显示，各家大模型在算法层区别并不大，并且具有同质化的趋势。在此背景下，训练数据就成了真正区分且影响大模型性能的重要因素之一。
以OpenAI的几代GPT模型为例，训练数据上，GPT-1预训练数据量仅有5GB；到了GPT-2，这个数据则增加至40GB；而在GPT3模型下，OpenAI用以训练模型的数据集数据量达到了惊人的45TB，而相比GPT3的1750亿参数规模，GPT4相传达到了100万亿规模的参数，对于数据的需求呈指数型飙升。
相比需求的爆炸性增长，对于各家大模型企业而言，自身数据和公开数据的供应显然难以满足这种指数型的需求，从互联网和其他友商那“搭便车”成了行业内公开的秘密，也成为了目前版权诉讼频发的根本原因。
为了应对“偷数据”频发的现象，除了通过诉讼手段外，不少互联网企业也利用了技术手段开启防御模式。
目前，有多家处在“数据提供端”的公司对数据抓取、开源等做出了反应。比如X（原名Twitter）限制了用户每天能查看的推文数量，几乎使数据提供服务无法使用。马斯克对此曾表示，这是对“数据抓取”和“系统操纵”的必要反应。
2023年4月，Reddit官方宣布将对调用其API的公司收费，原因正是OpenAI、谷歌等公司利用该平台上的数据训练模型。
此外，IT技术问答网站Stack Overflow也计划向AI大模型的开发者及公司收取数据访问费用。
标签 AI大模型- 责任编辑: 陈济深
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