欧盟版权需要改革以刺激公平人工智能

发布时间:2025年2月26日    来源:szf
欧盟版权需要改革以刺激公平人工智能

快速阅读: 据《CEPA》最新报道,2019年的《欧盟版权指令》和2024年的人工智能法案允许商业文本和数据挖掘,但引发了法律不确定性。文章作者建议用法定报酬权替代选择退出机制,以促进AI创新并保障创作者权益。作者认为这将为AI创建一个有利环境,同时维护作者利益。克里斯托夫·热盖尔是罗马路易斯·吉多·卡莱大学法学教授。

2019年《欧盟版权指令》包括一项允许商业文本和数据挖掘的例外,但允许权利人在某些条件下选择退出。在2024年人工智能法案中,欧盟将这些规则扩展到了人工智能领域。最近在巴黎举行的人工智能行动峰会承认了反思知识产权权利的必要性。在欧洲,选择退出系统造成了法律不确定性,阻碍了人工智能创新,并且很可能无法确保创作者获得公平报酬。在我的研究中,我提议用法定报酬权取代它。这将确保一个吸引人的AI环境,同时尊重作者的利益。澄清一点:我的建议针对的是“生成式”AI,这种AI专注于内容创作,能够生成包括文本、图片、视频和音乐在内的输出。领先的生成式AI模型包括ChatGPT、Stable Diffusion以及最近的Deepseek R1。这些系统的训练通常依赖于受版权保护的作品,这引发了版权问题。根据欧盟人工智能法案,基础模型的开发者应披露用于训练其模型的内容的详细摘要。这一义务旨在帮助权利人选择退出,并一旦选择退出,提出对其内容的许可。如果没有报告要求,几乎不可能发现他们的作品被用来训练AI。“选择退出”机制存在问题。它可能导致不完整的训练数据集。信息系统中的老话“垃圾进,垃圾出”适用于AI系统。选择退出也可能意味着AI模型是在不受欧洲规则约束的地区的作品上进行训练,可能会低估大陆的语言和文化多样性。根据现行的欧盟版权法,如何选择退出仍不清楚。与其低效的选择退出程序相比,法定报酬权似乎是正确的前进方向。它可以避免与个别许可协议相关的长期谈判和协议带来的问题。如果AI运营商必须与每一个权利人达成协议,他们将承担巨大的交易成本——并且面临因数据集不完整而阻碍AI发展的风险。已经在努力建立自己的科技行业的欧洲将进一步落后。获取最新信息订阅以接收定期的带宽邮件并了解CEPA的工作。电子邮件一个许可噩梦造成了巨大的,甚至可能无法逾越的进入障碍。它偏袒科技巨头而非初创创新者。只有大型科技公司才有能力承担高昂的许可费用。与此同时,作者可能不会得到适当的报酬。许多大型AI公司和出版商之间的第一个许可交易正在没有内容创作者同意的情况下签署,收集的款项重新分配给作者的情况也存在不确定性,取决于作者的合同。一个悬而未决的问题是,什么是公平报酬?各种市场参与者自我监管将无法提供明确的答案。它将有利于AI和内容产业的两大阵营,牺牲初创企业和个人创作者。过去,版权法成功地演进以应对新技术。许多国家的立法者已采用法定报酬权来平衡利益冲突。在留声机和广播出现后,美国版权法发展出一种“允许但需付费”的制度,在特定情况下限制版权所有者的专有权利。该制度防止了音乐垄断的形成,降低了许可录音的交易成本。欧洲以前很早就引入了私人复制的版权例外,确保作者从作品的复制中获得适当收入份额。它对购买手机、iPad和其他复制受版权保护作品的设备征收附加费。所收取的资金分发给权利人,其中很大一部分保留给作者。可以为AI开发类似的系统。开发者应该与用于训练算法的作品的作者分享部分收入。报酬可以通过监管机构设定或私下协商。集体管理组织可以管理该系统,就像它们对复制、留声机和广播所做的那样。如果AI开发者和版权持有人之间未达成协议,监管机构可以进行调解。欧盟应任命一个专门的独立版权问题权威机构,以确保创作者获得公平份额,并使再分配功能正常运行。在缺乏单一的全欧洲监管机构的情况下,国家当局可以介入,尽管这可能不足以确保泛欧数字单一市场。当然,报酬需要被监控,最好由独立机构进行。否则,它可能会成为AI初创企业的重大障碍。支付给权利人的金额可以根据其工作的实际或潜在经济价值计算。报酬金额可以根据市场变化进行调整。为了减少这种机制仅使超级明星受益的风险,再分配可以确保边缘创作者获得公平份额。执行得当,版权法有助于营造一个充满活力的文化、创造和科学环境。AI法定报酬代替选择退出将是一个正确的方向。它将在欧洲创造一个吸引人的AI环境——而不危及作者、音乐表演者、电影制作人和其他内容创作者的生活。克里斯托夫·热盖尔是罗马路易斯·吉多·卡莱大学创新法与伦理观察站的法学教授兼主任。《带宽》是CEPA致力于推动跨大西洋科技政策合作的在线期刊。所有观点均为作者个人观点,并不一定代表其所代表的机构或欧洲政策分析中心的观点或立场。应对中国贸易和技术挑战美国和欧洲如何携手合作了解更多了解更多来自带宽的内容CEPA致力于推进跨大西洋科技政策合作的在线期刊。

(以上内容均由Ai生成)

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