生成性人工智能在法律行业引发了越来越多的关注，特别是关于它在使用受保护作品方面的应用。两项最近的司法裁决将为这项技术的未来定下基调，并明确公平使用的界限。*主要问题*在于评估在训练人工智能模型时对受版权保护的作品的公平使用。*一位法官确认了*这些作品使用的变革性，而另一位法官则对这种做法的界限提出了重要问题。法律如何适应这项创新，不仅会决定人工智能开发者的实践，还会影响版权保护与创作促进之间的平衡。
版权法在生成性人工智能面前的挑战
两项最近的司法裁决涉及到使用受版权保护的作品来训练生成性人工智能模型这一敏感问题。这些案件旨在评估使用受保护文本训练语言模型是否可以被视作公平使用。关于这一点的新兴判例法可能会对人工智能的未来产生重要影响。
Bartz诉Anthropic案
在Bartz诉Anthropic一案中，多位作者起诉Anthropic公司，指控该公司未经授权使用他们的书籍来训练其聊天机器人Claude。法官William Alsup裁定，Anthropic胜诉，认为在受保护作品上训练人工智能模型本质上是变革性的。
法院表示，模型学习的过程并不旨在再现或替代原始作品。相反，它旨在生成新的内容，这使得其使用是变革性的。法官们还指出，没有实质证据表明这种做法对原始作品的市场造成了重大损害，认为控方的主张纯属猜测。
Kadrey诉Meta Platforms案
而在Kadrey诉Meta Platforms一案中，裁决的轮廓则显得不尽相同。几位作者请求法院认定，Meta平台使用他们的作品来训练其聊天机器人Llama不应享有公平使用的例外。法官Vince Chhabria最终做出了对Meta有利的裁决，但此决定引发了许多批评。
法院的大部分观察被认为是附言，并未为其裁决提供真正的法律基础。法官表示，未经授予必要权利而训练人工智能模型在大多数情况下将是“非法的”，忽视了这一AI创作过程的变革潜力。
对公平使用原则的分析
法院在评价公平使用时必须考虑多个因素：使用的变革性，所用作品的性质，复制的作品数量以及对市场的潜在损害。Bartz案适当地强调了使用的变革性因素，而Kadrey案则基于对市场影响的错误前提作出判断。
Kadrey案的法官假设基于原始作品的训练会损害这些作品的价值，忘记了创造新表达是版权法的一项基本目标。正如Bartz案所强调，从现有作品发展出新作品反映了一种创造性活力，法律应当促进而非限制这种活力。
生成性人工智能的未来影响
这两项裁决反映了在生成性人工智能背景下对公平使用的解释存在差异。Bartz案为一种尊重创新的方式铺平道路，而Kadrey案则突显了可能会阻碍新兴技术发展的忧虑。法院需要确保与Bartz的明智判决保持一致，以促进创造力的有利环境。
这些裁决对生成性人工智能的法律格局的影响将不会没有深远的后果。支持创新的导向可能会鼓励企业接受在保护作品的情况下训练人工智能模型的合法性，同时确保对原创创作者的充分和公正保护。
与此同时，相关案件继续展现围绕人工智能、版权和公平使用的法律辩论对于数字技术未来的重要性。其他事件凸显了这些张力，例如一名澳大利亚律师使用ChatGPT提交基于虚构事实的法律文件，以及对原创作品的潜在责任。
正在进行的有关该问题的讨论，如肯尼亚的前Facebook审查员一案，凸显了技术与法律之间的动态互动。随着法院的判决，找到一种既尊重创新又保护版权的平衡变得极为重要。
常见问题解答
法院在生成性人工智能和公平使用方面主要关注什么问题？
法院正在审查使用受版权保护的作品来训练生成性人工智能模型是否可以根据版权法被视为公平使用。
法院在评估公平使用时考虑的四个关键因素是什么？
法院评估：1) 使用是否具有变革性，2) 所用作品的性质（创作性或事实性），3) 使用的原创作品数量，以及4) 对原作品市场的影响。
在Bartz诉Anthropic案中对于公平使用得出了什么结论？
法官裁定，对受版权保护的作品训练模型具有变革性，并驳回了对原作品市场损害的指控，认为所有声明都是投机性的。
Kadrey诉Meta Platforms案的裁决与Bartz诉Anthropic案有何不同？
Kadrey案的裁决对公平使用的分析存在缺陷，认为在没有许可的情况下训练是大多数情况下“非法的”，而Bartz案支持由于作品使用的显著变革而支持公平使用。
法官在Kadrey案中对市场影响的分析中误解了哪些因素？
法官错误假设公平使用的主要标准是对市场的损害风险，而判例法规定没有单一因素可以主导公平使用的分析。
在Kadrey案中对于公平使用分析的哪些误区被指出？
其中的错误包括假设人工智能严格设计用于直接竞争现有作品，而实际上大多数生成性人工智能模型并非如此运作。
为什么在生成性人工智能背景下公平使用是重要的？
公平使用对促进创新和创作至关重要，同时尊重版权，确保生成的新的作品不会损害原作品的市场。
