美国国会听证会观察之（三）：AI与知识产权——版权 来自Stability AI公司Ben Brooks的书面证词
编者按
编辑丨李卓霖 郭佳仪
【前情提要】
2023年5月17日上午10:00（美国东部时间）美国参议院司法委员会知识产权小组委员会召开了名为“人工智能和知识产权：第一部分 —— 人工智能与版权法的互操作性”的国会听证会，讨论了版权保护作品在生成式人工智能模型训练中的使用，使用生成式人工智能辅助创作的作品的版权保护，以及生成式人工智能对创作者和创意产业的经济影响等话题。
详见往期推文：
【本期看点】
2023年7月12日下午15:00（美国东部时间），美国参议院司法委员会知识产权小组委员会召开了名为“人工智能和知识产权：第二部分——版权”的听证会，将探讨关于人工智能生成内容涉及的一系列版权问题，包括生成式人工智能对于传统版权法体系的挑战以及相应的应对措施等。
参与本次听证会的证人包括：
Jeffrey Harleston，环球音乐集团总法律顾问兼商业和法律事务执行副总裁；
Karla Ortiz，概念艺术家、插画家和美术家；
Matthew Sag，埃默里大学法学院法学、人工智能、机器学习和数据科学教授；
Dana Rao，Adobe公司执行副总裁、总法律顾问兼首席信托官；
Ben Brooks，Stability AI公司公共政策主管
近期，国内外纷纷发生关于生成式AI的版权问题的诉讼：国外两起关于Stability AI的诉讼，国内学而思和笔神作文之间引起的“国内AI大模型数据被盗第一案”也进入人们的视野......我们将分别翻译以上参会者的书面证词原文，期望通过不同的角度给到更多的视角和启发。
由于证词篇幅较长，我们将以系列文章的方式分别予以呈现。作为本系列的首篇，我们为大家翻译的是Stability AI的公众政策主管Ben Brooks的书面证词。
（2023年7月12日，Stability AI公司公共政策主管 本·布洛克斯先生在听证会上发言。图片源自网络。）
Ben Brooks在听证会上主要介绍了Stable Diffusion的运作机制，认为其在开发开放技术，推动人工智能领域的透明、竞争和创新的同时，也带来了一些潜在的风险。此外，他重点分析了模型的特点，认为基于这些特点，培训这些模型是对现有内容的一种可接受的、变革性的和有益于社会的使用，应当受合理使用原则的保护。同时，其对Stability AI如何解决新出现的问题做出了陈述。
Ben Brooks在其书面证词中，提出了未来的政策应考虑模型的以下几个特点：
1. 模型中不存储训练数据。模型不储存，而是通过训练，这些模型能够理解单词、概念和基本视觉或文本特征之间的关系；
2. 模型帮助用户生成新作品。模型可以帮助开发新的内容，并支持训练数据中未出现的新任务；
3. 模型是一个创造性的工具，而不是一个独立的代理。用户通过提供文本提示或参考示例以及调整其他设置来提供创作方向，并最终决定生成的内容如何与下游其他人共享、显示或表示；
4. 模型可由不同实体开发、定制和部署。模型可以作为免费开放软件发布，以促进透明度、竞争和创新，免费开放模型的开发者可能与下游开发者没有任何关系。
此外，Ben Brooks还指出目前Stability AI正在采取措施积极解决新出现的问题，并努力降低风险，这些措施包括：
1. 创作者可以决定他们的作品是否出现在这些数据集中。Stability AI主动征求创作者的退出请求，并将尊重这些请求；
2. 识别人工智能内容。Stability AI正在实施内容真实性标准和水印，以帮助用户和内容平台更好地识别人工智能辅助内容。通过托管的API生成的图像可以包含元数据和不易察觉的水印，以表明该内容是由人工智能工具生成的，元数据经过相关型号和版本号认证；
3. 提高数据集的质量，避免模型出现意外行为。比如，当模型错误地过度反映数据集中特定图像的元素时就会发生“过拟合”现象（如果模型只见过日落，它可能会了解到天空总是橙色的）。
该书面证词我们以机翻为主，并进行了人工微调。由于篇幅原因，本文仅展示Ben Brooks书面证言中的部分核心内容：“如何训练、部署和使用人工智能对未来政策”和“Stable AI正在积极努力解决新出现的问题，并降低风险具有影响”，如需获取全文翻译pdf文件，请在本公众号后台回复“AI与知识产权听证会-来自Ben Brooks的书面证词”（不含双引号），供各位读者参考。
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本次内容参与贡献的有：
李卓霖，广东财经大学智慧法治研究中心研究人员
郭佳仪，广东财经大学智慧法治研究中心研究人员
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