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    Sora的三重法律意義

    2024-02-22 10:21:53 來源:法治日報·法治周末

    智道

    欄目主持人:於興中

    Sora的發布超越了OpenAI之外各界的期待,將對隱私權、深度偽造和著作權領域的法律造成深刻的沖擊


    視覺中國供圖

    朱悅

    2023年3月,美國人工智能研究公司OpenAI初步訓練完成了一個強大的文生圖模型。經過接近一年的模型調整和價值對齊(即確保人工智能追求與人類價值觀相匹配的目標)后,今年2月,OpenAI正式對外宣布了這一定名為Sora的模型的存在。無論是對這一領域的研究者來說,還是對廣大公眾來說,Sora的能力都遠遠超出了既有觀念。Sora正在掀起又一股時代的浪潮。

    從法律角度檢視Sora很有必要。一方面,對法律合規問題的擔憂,是當前公眾依然無法自由使用Sora的主要原因之一。另一方面,因其生成能力已經接近“開箱即用”,可以設想個體自行使用Sora生成各色有益或者有害、優異或者不良的視頻。這將會深刻沖擊隱私權、深度合成和著作權等領域的法律。

    隱私的重生

    隱私在數字時代一度“生死難料”,卻又因為Sora的到來而經歷備受爭議的新生。Sora和其他日益強大的生成合成模型使得個體能夠在私密空間中從事越來越豐富的活動。隱私權的保護范圍相應擴張,所面臨的權衡則更為棘手。

    Sora等日益強大的模型使得個體能夠“坐地日行元宇宙”。無論是消費內容,還是生產內容,原本都需要同意少則若干、多則數十份的隱私政策和使用協議,現在只需要同意OpenAI一家的隱私政策和使用協議。OpenAI的限制本就不算特別嚴格。如果再關閉歷史記錄、退出訓練數據,涉及的數據交互和權利關系更加簡化??梢哉f,內容的消費和生產幾乎只在個體家中的終端設備上發生。

    隱私權保障個體的生活安寧和私密空間、私密活動、私密信息不受侵擾。物理意義的家和虛擬意義的終端設備存儲空間,都有大量認定為私密空間的案例。如果選擇本地生成,這一生成活動主觀上有私密的期待,除非發生安全事件,客觀上也存在私密性。無論是為了生成內容所輸入的提示,還是最終產出的視頻等內容,同樣具備主觀的期待和客觀私密性,可論證為受保護的私密信息。

    Sora等模型截短了內容消費和生產的鏈條,將其盡數裹藏在隱私權保護范圍之內。隨著開源模型的進一步發展,這一鏈條有可能邁向完全的私密化。內容秩序的監管和權益配置的執行因此失去了主要抓手。之前,內容監管和權益分配通過嵌入創作工具和網絡平臺的方式,得以貫徹其過濾內容和執行權益的價值追求?,F在,類似的內容監管和權益執行很難避免與隱私權的尖銳沖突。

    真實的消逝

    無論是文生圖模型,還是模態更加豐富的生成合成模型,近年來都始終面臨著深度偽造的拷問。中國、歐盟等國家和地區紛紛通過法律法規,要求對生成合成內容履行顯性和隱性的標注義務。不僅方便公眾的辨認,也方便溯源和追責。

    Sora足以生成長度在1分鐘以上,現實應用中難以辨別其生產方式的視頻。簡而言之,真假難辨。通過標注來保障內容的真實性,實現Sora視頻和真實視頻的界分,這件事情在未來是否有意義、究竟能不能實現,值得從兩個層面展開進一步的思考。一是隨著Sora的普及,辨別人工智能生成是否依然重要;二是隨著Sora以及類似模型的普及,通過標注實現溯源和追責是否依然現實。

    Sora生成的內容已接近現實可用。即使不能直接產出創新、嚴肅、完整的長篇視頻,在生產日常的、娛樂的、精悍的素材方面也有許多用處。Sora也很可能是更大的人工智能系統的數據基礎設施的一部分。不久后的將來,不僅是生成視頻和非生成視頻數量上旗鼓相當,二者混用素材、邊界難辨的現象也會越來越普遍。純粹真實越發成為純粹的理念,實踐只能堅持主體真實、大致真實。

    Sora等強大模型逐漸成為內容產出的主要來源,進而通過影響風格、供給素材、編輯增強等方式影響內容產出的整體結構。對所見的內容,公眾將逐漸默認包含一定量的生成部分。要求生成內容盡皆標注,可能很快變得和準備隱私政策一樣機械。既如此,不如結合行政和市場力量,鼓勵主體真實、大致真實的內容突出標注,作為其競爭優勢。溯源和追責有待根據業態演變錨定新的抓手。

    著作權的虛置

    如果將Sora掀起的浪潮視為又一輪的創造性毀滅,在OpenAI得到許多的同時,一部分權益主體也失去了許多。著作權是一個突出的例子,世界各地的著作權人正在采取行動。盡管如此,Sora日益虛置著作權的趨勢不容小覷。

    Sora已經引起或者可能引起的著作權爭議主要有兩類。一是訓練涉及的文字、圖像和視頻等數據是否涉嫌侵權,二是生成視頻是否享有著作權保護,倘若享有又應歸屬于誰?;诠_信息目前無法展開實質的分析,只能抽象地推測。無論是否涉及侵權,還是權利是否享有,主要的論據都是三類。一是對生成者或其他相關主體人格的尊重。二是鼓勵產出更多的內容。三是政策或公平考慮。

    先探討訓練數據是否涉嫌侵權。訓練之前的數據收集和處理可能涉嫌侵權,最終生成的內容可能與特定數據高度相似。與此同時,這些分析和舉證不能替代對訓練過程的“正面突破”。Sora使用的是包含變換器的擴散模型,訓練有可能使用的是AdamW優化器。逐步分析模型架構組件和優化代碼實現,很難認為這屬于著作權法所保護的范圍。除非出于政策或公平考慮遽然引入全新的權利。

    再探討生成視頻是否應受保護。這一問題的意義,很大程度取決于Sora或類似模型能夠達到的強大程度。如果仍然停留在娛樂性短視頻的層面,大概是個兩可的問題;如果能夠達到嚴肅性長視頻的層面,則有必要進一步探討。建設個體廣泛參與的生成內容共享交易市場,用著作權補足市場安排不能提供的余量保護是可行的路徑。缺乏市場認可的獨創性或投入標準,本質仍是政策和公平。

    Sora的發布超越了OpenAI之外各界的期待,將對隱私權、深度偽造和著作權領域的法律造成深刻的沖擊。隱私(權)不僅不會死亡,還會因此煥發空前的活力。生成和實在的界分始終重要,但標注實拍視頻將是更加可行的方案。Sora和類似模型的著作權爭議始終存在,但也許不會一直這么重要。

    以上這些更多是單對單的探討,沒有充分涉及權益間的平衡。是否存在更為綜合、事前調和各類權益的解法?盡管以OpenAI為首的業界已經對這些問題展開了十分深入的研究,仍很難說這些問題已經得到了充分解決。

    價值對齊是目前最有希望、各方也在投入的方案。如果能夠通過模型訓練完畢后的調整盡可能保障隱私、防范有害不良內容、尊重著作權和其他權益,Sora可以更有信心地向公眾開放。筆者認為,有理由相信這一點上已經取得了長足的進展。

    雖然如此,各方沖突多變的訴求不可能盡皆對齊,開源模型將對齊工作留給了個體自身,對齊后的模型依然可能由于各種原因突破這一治理設定。對齊因此無法帶來“藥到病除”的效果,其只是一種重要的調和方法。

    (作者系同濟大學法學院助理教授、上海市人工智能社會治理協同創新中心研究員)

    責編:尹麗

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