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AI版權戰爭升級:蘋果遭學術作者集體訴訟,科技巨頭深陷數據合規困局

人工智能
科技媒體Appleinsider的一則報道揭開了AI?行業版權爭議的新篇章。紐約州立大學健康科學大學的兩位學術作者蘇珊娜?馬丁內斯-康德與斯蒂芬?麥克尼克,正式對蘋果公司發起集體訴訟,指控其旗艦AI系統"蘋果智能"在訓練過程中非法使用了包含他們盜版作品的"Books3"數據庫。

當地時間10月10日,科技媒體Appleinsider的一則報道揭開了AI行業版權爭議的新篇章。紐約州立大學健康科學大學的兩位學術作者蘇珊娜?馬丁內斯-康德與斯蒂芬?麥克尼克,正式對蘋果公司發起集體訴訟,指控其旗艦AI系統"蘋果智能"(Apple Intelligence)在訓練過程中非法使用了包含他們盜版作品的"Books3"數據庫。

這場訴訟不僅將蘋果推向輿論風口,更再次暴露了全球科技巨頭在AI訓練數據版權合規上的共性難題,一場圍繞"數據合法性"的行業博弈正愈演愈烈。

該案的爭議焦點集中在蘋果AI訓練數據的來源合法性上。原告在訴訟中明確指出,蘋果未經授權便利用包含其兩部著作《幻覺冠軍》(Champions of Illusion)與《思維的詭計》(Sleights of Mind)盜版內容的"Books3"數據庫,對"蘋果智能"系統進行訓練,此舉已構成對著作權的嚴重侵犯。

而支撐這一指控的核心證據鏈,指向了蘋果此前公開的語言模型訓練信息。訴訟文件顯示,蘋果公司在2024年4月承認其在開發OpenELM語言模型時使用了名為"The Pile"的大型數據集,而"The Pile"恰好在當時收錄了"Books3"數據庫的全部內容。

作為業內知名的"影子圖書館","Books3"曾整合了超過18萬本圖書的全文資源,一份公開的數據庫清單證實,原告的兩部學術著作均在其中。盡管"Books3"因持續的版權爭議已于2023年10月被強制移除,但原告強調,蘋果在數據庫存續期間已完成對涉案作品的復制與訓練,侵權行為已然成立。

從法律層面看,該案面臨雙重挑戰。一方面,蘋果從未公開"蘋果智能"訓練所用數據的完整文檔列表,原告需舉證證明蘋果確實將涉案書籍用于該系統的訓練過程,這一取證過程存在顯著難度;另一方面,美國司法系統在AI版權案件中尚未形成統一標準,此前Midjourney等案例的判決傾向于認為,要求AI開發者對海量訓練數據進行逐一授權在實操中不具備可行性,這為蘋果的辯護提供了參考空間。

科技巨頭陷入AI版權糾紛"重災區"

蘋果并非首個因AI訓練數據版權問題陷入訴訟的科技巨頭。事實上,自生成式AI爆發以來,谷歌、Meta、OpenAI等行業頭部企業均已深陷類似糾紛,形成了幾大典型爭議場景。

場景一:學術與出版內容侵權爭議

2023年,美國作家協會聯合數千名作者致信谷歌、Meta等公司,指控其未經許可使用文學作品訓練AI模型。其中,知名作家尼爾?蓋曼與約翰?格里沙姆更是直接參與訴訟,要求Meta賠償因使用其作品訓練LLaMA模型造成的損失。

無獨有偶,2024年初,全球最大學術出版商愛思唯爾(Elsevier)對OpenAI提起訴訟,稱其未經授權復制了數百萬篇學術論文用于GPT系列模型訓練,涉嫌侵犯版權及不正當競爭。

場景二:視覺內容的版權博弈

在視覺AI領域,版權糾紛同樣激烈。2023年,包括 Getty Images 在內的多家圖片機構對Stability AI發起訴訟,指控其使用數百萬張受版權保護的圖片訓練Stable Diffusion模型,且生成的圖像存在與原作高度相似的元素。

谷歌也因Imagen模型的訓練數據問題遭遇藝術家集體訴訟,原告稱谷歌未經許可使用其插畫作品,導致AI生成圖像對傳統創作市場造成沖擊。

場景三:"合理使用"的邊界之爭

Anthropic公司的案例為行業提供了復雜的司法參考。在2024年的一場版權訴訟中,法院雖認定Anthropic使用書籍訓練Claude模型的行為符合"合理使用"原則,但同時指出其將侵權書籍長期存儲于中央服務器的行為構成違法。這一判決首次在"使用"與"存儲"層面做出區分,為后續案件的法律論證提供了新的切入點。

類似地,微軟在2025年因Copilot模型使用新聞內容訓練,被多家媒體集團起訴,核心爭議點也集中在"合理使用"的界定與商業利益分配上。

AI數據合規的探索破局

面對持續升級的版權訴訟,科技巨頭們開始探索數據合規的解決方案。一方面,部分企業選擇與內容方達成合作協議,比如谷歌于2024年與新聞集團簽署為期三年的合作協議,獲得其新聞內容的AI訓練授權;Meta則與多家出版社建立"數據授權聯盟",通過付費方式獲取合法的圖書資源。

另一方面,行業內興起"合規數據集"的開發熱潮,例如亞馬遜推出的"Clean Crawl"數據集,僅收錄明確授權的公開內容;谷歌則研發了"版權過濾引擎",在訓練前對數據進行版權風險篩查。

從法律框架來看,各國也在加速AI版權規則的制定。歐盟《人工智能法案》明確要求AI開發者披露訓練數據的來源,并確保數據獲取的合法性;美國版權局則在2025年發布《AI生成內容版權指南》,試圖厘清AI訓練與版權保護的邊界。這些舉措雖為行業提供了方向,但在實操層面,如何平衡創新效率與版權保護,仍是科技巨頭們需要長期面對的課題。

回到蘋果的這場訴訟,其結果不僅將影響涉案雙方的權益,更可能成為AI行業版權認定的關鍵判例。當AI技術的發展越來越依賴海量數據的支撐,"數據合法"已不再是可選項,而是決定企業能否持續發展的核心競爭力。在這場關乎創新邊界與版權保護的博弈中,科技巨頭們需要拿出更具建設性的解決方案,而非被動應對訴訟。畢竟,真正的AI革命,應當建立在尊重知識產權的基礎之上。

責任編輯:龐桂玉 來源: 極客網
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