AI2.0时代的新闻作品版权问题与科学规制建议

2023-09-16 03:53:03邓烨王则皓

出版广角 2023年14期

邓烨?王则皓

【摘要】当前，以ChatGPT、Midjourney、“文心一言”等为代表的生成式AI产品已然成为AI2.0时代的现象级技术应用，其强大的功能特性和良好的市场前景是引爆新一轮产业革命和行业变革的重要驱动力。生成式AI在赋能新闻传媒业创新发展的同时，也带来了风险挑战，新闻作品侵权便是问题之一。新闻作品侵权问题极易引发新闻媒体、行业市场及社会的发展危机，为此，在技术层面上，技术开发商应开发和应用更敏感的技术过滤系统；在法律层面上，相关部门应加快相关法律规范落地，并明确法律规范的可适用范围；在行业层面上，新闻传媒业应多方协作，共建版权保护机制。

【关键词】生成式AI；新闻作品；侵权；版权保护

【作者单位】邓烨，河北广播电视台；王则皓，河北科技大学影视学院。

【基金项目】2023—2024年度河北省社科基金项目“人工智能时代的媒体传播业态重塑研究”的研究成果。

【中图分类号】G210.7；D923.41【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2023.14.014

2022年11月底至今，以ChatGPT、Midjourney、“文心一言”等为代表的国内外生成式AI陆续问世，这些生成式AI凭借强大的AIGC功能机制迅速引发全球热议，甚至被视为新一轮产业革命和行业升级的核心动力。目前，彭博行业研究、Prcedence Research、Mordor Intelligence等知名市场机构纷纷看好生成式AI未来的应用前景：彭博智库分析师曼迪普·辛格表示，未来10年生成式AI行业可能会以高达42%的复合速度高速增长，并引发诸多行业需求；Precedence Research近期公布的企业人工智能市场报告预测，2022年企业人工智能市场规模达168.1亿美元，预计到2023年将达到1029亿美元左右。生成式AI的诞生及应用，较以往人工智能技术对各行各业的赋能作用更甚，以至于被誉为通用型人工智能发展的奇点和强人工智能时代即将到来的拐点。由于容错率高、试错成本低，生成式AI已经在部分内容行业领域优先落地并初见成效，新闻出版业便是其中代表，如在2023年全国两会期间，中科闻歌多模态AIGC打造的AI主播在上游新闻、重庆国际传播中心正式亮相。此外，韩国出版商Snowfox Books利用ChatGPT出版图书《找到人生目标的45种方法》，浙江文艺出版社运用Midjourney辅助设计科幻图书《拉丁姆》封面。可见，拥有大语言模型的生成式AI对新闻传媒业的转型发展和智慧升级具有重要影响。但分析生成式AI在行业内的实践和运用可以发现，其可能会带来一定的行业危机，如AIGC生成物与生俱来的新闻作品版权问题。对此，通过技术、法律和社会层面的互动合作，我们能够共建版权保护有效机制和共治新闻侵权行为。

一、AI2.0时代的功能特征及其对新闻传媒业的双重影响

1．AI2.0时代的技术功能特征

与以感知式AI、分析式AI、決策式AI为代表的AI1.0时代的技术相比，生成式AI作为AI2.0时代的首个现象级技术应用具有三大功能特征。

一是拥有超级海量数据，无须进行人工标注便能自主学习并生成全新内容产品。生成式AI具有庞大内容体量的基础训练模型，可在海量数据中凭借AIGC核心机制瞬时生成用户所需的多模态内容（文本、图片、音视频甚至元宇宙内容场景等），具有比AI1.0时代更强大的功能作用。二是生成式AI的训练模型具有跨领域、通用型特征，且能根据微调等降本增效的方式适应多行业、多任务协作目标。作为AI2.0时代的重要技术代表，生成式AI能有效解决AI1.0时代各类暴涨数据量带来的巨大的搜集、清洗、标注等成本问题，且能打破单一领域的数据模型孤岛，让每个行业领域的技术应用从“割裂”走向“通用”，从而实现更大范围的实践应用目标，较AI1.0时代的技术应用前景更甚。三是生成式AI更易理解人类语言的模糊性，具有自主智慧，能赋予用户前所未有的优质体验。AI2.0时代的生成式AI较AI1.0时代的感知式AI、分析式AI以及决策式AI而言主要以To C模式直接与大众交互，创造了人机协作的新高度，同时能够根据用户指令实时生成精准答案，较以往机械式的问答而言，能达到一定的共情效果和增值目标，从而大幅提升用户体验感，这是AI1.0时代的技术应用难以企及的功能特性。

2．AI2.0时代对新闻传媒业的双重影响

由于技术具有无限性和功能可供性，生成式AI作为AI2.0时代的首个现象级应用，对包括新闻传媒业在内的诸多行业领域产生了巨大影响。

从积极影响层面看，由于AIGC机制的强势赋能，生成式AI将在AI2.0时代加速新闻传媒业的智慧转型升级，包括且不限于一站式新闻流程重塑、自主化新闻内容供给以及个性化新闻阅览体验等。例如，生成式AI借助AIGC机制作用，通过专业数据库在几秒钟内迅速实现新闻采写编发的一站式目标，较传统新闻制作的流程周期和成本大幅降低。此外，在海量新闻资源和专业数据的训练下，生成式AI可根据不同用户的信息反馈和指令需求自主生成不同内容，使新闻作品呈现更多元的叙事风格和内容特色，从而进一步契合用户需求，并不断优化传播效果。在此过程中，由于不同用户偏好的影响及其语言指令的不同，生成式AI赋能下的各类新闻内容的表达形式与呈现风格也不同，这在一定程度上实现了个性化服务目标，给予用户良好的智慧阅览体验。

从消极影响层面看，由于技术成熟度有待提升、行业实践经验欠缺，生成式AI与生俱来的技术风险和应用局限将带来系列现实挑战，甚至引发行业危机。一是生成式AI的技术隐蔽扰动及其背后的算法规制可能造成虚假新闻、错误信息的大肆传播，从而导致“新闻灾难”的发生，这不仅会消解新闻传媒机构的公信力和品牌权威性，而且极易导致受众认知和社会发展层面面临巨大危机。二是生成式AI技术有意遮蔽和海量内容爬取可能导致新闻传媒业产生版权价值危机，甚至出现科技公司和技术供应商取代专业新闻机构、搜索引擎及相关网站成为受众日常信息主要来源的局面，进而引发行业生存危机。三是生成式AI技术可能在新闻阅览过程中不断收集、存储并分析利用用户个人信息、行业数据乃至国家机密，一旦出现技术故障或这些数据被不法分子恶意盗取，极易对个人隐私、行业发展甚至国家建设造成恶劣影响。

技术是把双刃剑，在AI2.0时代，新闻传媒业对生成式AI的实践应用还需慎重，同时要做好风险预判工作。

二、AI2.0时代的新闻作品版权问题

1．技术隐蔽扰动，侵权发现难

从生成式AI的技术特性来看，其运行流程实际上是通过对海量数据的抓取和提炼分析后输出与原始数据同质化的内容产品，主要包括两个环节——数据抓取和内容输出，这两个环节都极可能在技术隐蔽扰动下涉嫌新闻作品侵权。

从数据抓取角度看，生成式AI在抓取海量训练数据的过程中处于一种隐蔽操纵状态，即利用技术隐蔽性获取海量训练数据。在此过程中，相比网络公开的内容数据而言，新闻媒体的权威内容更具有抓取价值，因此成为技术系统复制、存儲和利用的最佳目标，目的是获得与原始新闻内容实质性相似的元数据，这构成了对原始素材版权的侵害，但因数据体量大，新闻传媒机构将难以察觉。从内容输出角度看，生成式AI出于服务受众的目的，在利用AIGC强大的功能作用生成全新新闻作品的过程中，会在一定程度上通过技术手段改变原作品的表达形式，以规避现有法律对新闻版权的保护，从而使侵权行为的违法性更加模糊。模糊本身也意味着侵权行为具有极强的隐蔽性，一般情况下权利人很难分辨和发现原创来源，即便被新闻媒体追踪，也存在举证难、难以进行侵权判定等困难。

2．法律适用局限，侵权认定难

一般来说，只要未经版权所有者同意，在法律允许的范围以外使用受版权保护的作品，便可认定为侵权。但由于生成式AI的特殊性，其侵权认定难度较大。尽管生成式AI在未能得到授权的情况下“模仿”和“拼凑”原作品可以得到“侵权”的民事请求权支持，但其对于人类语言习惯、思维逻辑的模仿使司法很难定义具体的侵权内容。具体来看，无论是现行新修订的《中华人民共和国著作权法》，还是最新出台的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，都出于“不压制技术创新发展能力”的目的而将生成式AI的合理使用范围规制在“不得不合理地侵害他人合法权益”之内，条例笼统模糊，并未进一步明确其使用程度和范围，这给新闻作品的侵权认定带来困难。生成式AI以高效率、低成本的海量内容生成机制打造基于原始新闻作品的替代性知识产品，其可能造成的现实危害远大于普通知识产品竞争带来的竞争损害。

此外，对于版权侵权行为和合法利用行为的界分，一般采取思想与表达二分法和抽象观察法进行判定。但在生成式AI的新闻作品侵权过程中，技术隐蔽扰动和海量内容数据本就增加了认定难度，加之实践应用中用户多以“AI生成+人工修改”模式为主，导致司法实践在侵权比对时难以有效识别并判定新闻的独特性特征和相似组合内容，因此不少新闻作品侵权仅产生一些负面评价，并未受到法律法规惩治。

3．开放应用模式，侵权惩治难

与AI1.0时代感知式、分析式、决策式AI技术产品的To B应用模式不同的是，AI2.0时代的生成式AI主要采用To C应用模式。To C应用模式虽然实现了技术与大众的直接交互，但也导致开放性应用背景下的侵权规制问题。若使用者利用生成式AI技术应用获得与原新闻作品内容相似度极高的全新作品但仅为满足自己欣赏、学习等个人需要，则属于法律允许的合理使用范围；若使用者将新作品用于公开传播并获取市场利益，则构成侵权。值得一提的是，随着生成式AI的用户基数不断扩大，技术方难以掌握生成内容的具体流向和使用目的，导致开放应用模式下新闻作品侵权规制的难度与日俱增。例如，作为人类技术史上用户规模增速最快的应用，ChatGPT目前的日活用户体量已达亿级，训练参数规模甚至突破千亿级。在用户开放背景和巨大内容体量下发现、认定并规制可能出现的新闻作品侵权行为，难度可想而知。

三、AI2.0时代新闻作品版权问题的科学规制建议

1．技术层面：开发和应用更敏感的技术过滤系统

在数据抓取环节，技术开发商要根据已有应用系统开发更敏感、更高级的训练模型，通过强化过滤实现对海量新闻信息数据的技术排查，以此发现侵权或可能造成侵权的问题参数，并及时采取溯源、解决方案。ChatGPT开发商OpenAI指出，解决AI安全问题的实际方法是投入更多实践和资源来研究有效的解决和对齐技术，并测试它们在现实世界中的滥用情况。同时，技术开发商也要加强对抓取数据的深度标引，进一步维系新闻作品的版权价值和效益，从而规避侵权问题的发生。谷歌在不久前表示，后续会改进链接引用环节，在生成式AI聊天机器人Bard抓取足够多的媒体新闻内容时，会在回答后面标明内容出处。生成式AI现已拥有庞大的数据抓取能力，以传统人工手段发现、监管、审核其中的侵权问题，难度可想而知，以技术规制技术则更容易达成目标。值得注意的是，通过模型优化训练的方式防止侵权内容再次生成，在技术上极难实现，而利用价值对齐的算法采取内容过滤等措施或可实现。

在内容输出环节，技术开发商可通过技术叠加应用或第三方技术监测和内容审核实现对新闻作品版权的保护与合理使用，从而提高侵权行为的发现效率，并第一时间采取补救和解决措施。一是利用区块链等新兴技术实现对生成式AI交互内容的确权，从而在便于侵权发现和数据溯源的同时减少侵权行为的发生。知名科技企业欧科云链研究院分析表示，生成式AI可以为Web3提供更好的应用场景，而作为底层基础技术的区块链则可以为AI提供更安全的数据交互保障。二是与第三方技术监测和内容审核公司建立深度合作关系，通过专业技术支撑实现对生成式AI输出内容的全方位审核，并提供权威解决方案，以此提升新闻作品侵权发现率，强化版权保护的技术力度。例如，由清华大学人工智能研究院孵化的瑞莱智慧（Real AI）是全球为数不多的专业负责生成式AI内容检测的科技公司。随着版权问题不断得到重视，势必有更多的科技公司通过系统和算法创新实现对生成式AI输出内容的全方位确权，以更敏感的技术手段强化侵权内容的发现、认定和治理，从而消除行业焦虑和版权危机。

2．法律层面：加快相关法律规范落地并精确可适用范围

从法律层面合理规制生成式AI的应用场景和技术规范，无疑是最具效力的手段。随着生成式AI开启AI2.0时代的征程，多国都在加快制定相关法案并落地应用。我国国家互联网信息办公室于2023年4月起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（以下简称“《办法》”），旨在保障生成式AI技术的合规性和安全性。但就《办法》细则来看，仍存在一些争议，未来还需进一步完善。例如，《办法》对“真实”“准确”缺乏明晰的衡量标准，实际应用难度较大。从这个角度看，国家相关立法部门在未来一段时间内需加大对生成式AI的侵权场景、认定方式以及技术方案的细化评判力度，从而不断强化法律法规的实际作用，在避免“过于超前立法可能阻碍技术发展创新”的同时，对AI2.0时代的新闻作品版权保护和技术规范使用保驾护航。国家广电总局等行业主管部门也要进一步细化生成式AI在新闻传媒领域的应用场景，并有针对性地出台相关规范条例，以便行业在应对版权危机之际有法可循，确保自身合法版权效益不受侵犯。

无论在版权领域还是知识产权领域，法律与道德始终处于相互纠缠的关系，这也是生成式AI内容侵权问题复杂化且相关法律可适用范围窄化的关键所在。基于此，以道德规范的求证为正当性基础，进一步调适法律法规的合理使用范围，成为解决生成式AI内容侵权问题的重要路径。饶先成等人指出，法律与蕴含于道德中的商业习惯、伦理间的互动为规制人工智能侵权行为提供了价值追求和法律依据。公开传播与分享能够给他者带来收益，因此，作为知识产品的生成式AI输出的新闻作品具有正外部性特征，现有的知识产权制度却将这种正外部性特征内化，以激勵和保护创新。由于技术隐蔽扰动、用途难以追溯，原新闻作品在遭遇生成式AI提炼、分析和输出等情况下，其法律可适用范围、可操作性面临合法性判断模糊、界权和维权成本高等难题，这些都在一定程度上破坏了知识产权制度的内部化规制效应。因此，若司法实践仅从权利规则入手，以法律界定来防范和惩治生成式AI的内容侵权远远不够，还需要利用道德义务规则来综合治理“钻空子”的非法行为，这也是防止行业市场混乱无序的不二选择。道德秩序或规范是市场经济发展的必要支持，只有市场经济中的商业习惯和普遍的道德认知为社会公众所认可，才能形成原则性和类型化的法律规范，并在更大范围内发挥生成式AI的侵权行为认定和惩治的效力。

3．行业层面：多方协作共建版权保护机制

一是大力推进传媒领域间的媒体合作，以联盟形式增强行业话语权，加大版权保护力度。面对生成式AI强大的数据抓取力和技术隐蔽性，单一媒体的版权保护能力极为有限，只有通过行业协作形成合力，才能在保护版权的同时加大对侵权行为的发现、认定和惩治力度，有效避免自身和行业的效益和价值危机。目前，包括《纽约时报》《华尔街日报》等媒体在内的全球2000多家媒体已经组建“新闻媒体联盟”，并制定生成式AI相关监管原则，以保护新闻作品版权。行业联盟的组建还有利于分摊发现、认定、惩处生成式AI侵权行为的各项成本，为AI2.0时代新闻媒体的高质量发展和业务融合创新发挥积极作用。

二是加快新闻传媒业与其他行业的跨界合作，以技术、资源的共建共享实现版权保护和互利共赢的理想目标。一方面，新闻传媒业应与生成式AI技术研发商建立深度合作关系，以媒体的权威内容优势和科技公司的技术优势互融互补，解决自身和行业的版权问题，例如：利用自身优质版权资源为合作基础，与生成式AI技术研发公司就版权收益进行有效谈判；与生成式AI技术研发公司展开深度合作，开发属于自身的专业模型系统和技术解决方案，从而有效预防侵权行为；与互联网内容平台合作，以自身的专业权威性和话语地位搭配平台的信息传播优势，强化版权问题的治理自觉和责任意识。在“流量为王”的运营模式下，互联网内容平台对内容侵权行为的参与和投入治理的自觉性不高，版权纠纷的解决速度和结果常令人不满。新闻媒体作为社会公信力代表，本身具有的理性权威能有效强化平台治理责任感和约束力，在解决侵权问题的同时通过社会共治实现共同繁荣和相互成就。

基于生成式AI侵权行为甄别的模糊性，司法可通过社会大众参与来增强其判断的正当性，这是社会共治理念的进一步延伸。引入社会大众参与生成式AI的侵权监督治理，能够增强公众对侵权行为危害的认知，帮助公众树立正确的版权价值观念，从而激发最根本、最深沉的社会力量，有效规避版权问题带来的市场和社会危机。

｜参考文献｜

［1］生成式AI前景广阔！有望迎十年爆发式增长市场规模增30倍［EB/OL］. （2023-06-02）［2023-06-

28］. https：//www.cqcb.com/shuzijingji/2023-06-02/527

9299_pc.html.

［2］杨月涵. 对话李开复：所有应用都将被AI2. 0重构［N］. 北京商报，2023-05-30.

［3］曾晓. ChatGPT新思考：AIGC模式下新闻内容生产的机遇、挑战及规制策略［J］. 出版广角，2023（7）：57-61.

［4］生成式AI“杀入”出版业，17家媒体高管谋划3大反击措施［EB/OL］. （2023-04-12）［2023-06-28］. https：//www.jiemian.com/article/9230925.html.

［5］饶先成，徐棣枫. 从一元向多元互动转变：人工智能洗稿行为的规制路径［J］. 编辑之友，2021（7）：84-90+112.

［6］米歇尔·福柯. 规训与惩罚：监狱的诞生［M］. 刘兆成，杨远婴，译. 北京：生活·读书·新知三联书店，2003.

［7］杨保军，杜辉. 智能新闻：伦理风险·伦理主体·伦理原则［J］. 西北师大学报（社会科学版），2019（1）：27-36.