OpenAI 关于合理使用与 AI 训练的立场

AI 训练中合理使用的核心论点

OpenAI 坚持认为，训练大型语言模型 (LLM) 在现行版权法下构成合理使用。该公司认为，训练过程使用受版权保护的作品，其目的与原始创作有着本质区别，并未向公众提供这些作品的替代品，也没有造成可认知的市场损害。OpenAI 断言，版权法的初衷是促进进步和创造力，而非抑制技术创新或保护现有实体免受竞争。

来自法庭之友的观点

OpenAI 强调了多个组织和专家提交的法庭之友陈述书中的观点，这些观点支持在 AI 开发背景下适用合理使用原则：

• 法律与学术视角： 法学教授 Matthew Sag 认为 AI 训练具有高度的转换性，并指出模型输出与训练过程中创建的中间副本并不相似。Ron Suskind 和 Brian L. Frye 主张，使用报纸文章进行训练并不会损害出版商的商业预期，因为这些出版商仍保留销售其原始内容访问权的专有权利。
• 行业与初创企业影响： 像 Engine 和 Developers Alliance 这样的组织强调，训练基础模型的目的是构建通用工具，而不是复制训练数据。Foundation for American Innovation 建议，在评估市场影响时，应考虑 AI 所带来的新功能在国家安全和经济方面的价值。
• 创作者与无障碍视角： 美国盲人协会 (American Council of the Blind) 及其他图书馆协会认为，限制合理使用将对依赖 AI 工具的残障人士、教育工作者和独立研究人员产生负面影响。独立创作者，如音乐家 Michael Wall 和作家 Sarah Rose Siskind 表示，AI 工具对于管理业务运营和在竞争激烈的市场中扩展其创作能力至关重要。
• 技术进步： 作家 Kevin Kelly 将 AI 描述为一种加速创造力的新媒介。他认为，如果裁定不支持合理使用，将赋予版权持有人过于宽泛的垄断权，从而阻碍那些传播信息并实现新思维模式的技术的发展。

市场稀释与版权范围

Authors Alliance 的陈述书探讨了“市场稀释”理论，认为版权法从未旨在保护权利人免受一般竞争压力的影响。他们主张，法律保护的是防止受保护表达的替代，而不是防止仅仅与旧作品竞争的新技术的成功。Joshua S. Gans 也表达了同样的观点，他警告称，将每一次销售流失都视为可诉行为，可能会削弱构建新工具的动力，而无法为原始内容创作者提供有意义的保护。

公共利益与先例

Public Knowledge 指出历史法律先例（如 Google Books 和 HathiTrust 案），以说明合理使用原则如何一贯地保护那些帮助公众浏览数字信息的工具。他们认为，将这些既定原则应用于 AI，可以确保该技术的益处保持对公众开放，而不是被少数利益相关者所控制。美国政府也对此发表了意见，认为缩小合理使用原则以排除 AI 训练，将与宪法原则不符，并会阻碍科学和经济进步。