欧盟报告：AI训练应借鉴Napster版权教训

快速阅读: 欧洲议会法律事务委员会发布报告，主张通过强制性法定许可制度解决AI训练数据版权争议，允许使用公开作品并支付统一版税，以平衡创新激励与权利人补偿，避免“选择退出”机制导致模型偏见。

日前，欧洲议会法律事务委员会发布题为《版权与人工智能经济学》的研究报告，指出当前针对人工智能训练数据的版权争议与25年前音乐行业应对Napster等文件共享平台的情形高度相似。该报告由数字化、创新与知识产权教授克里斯蒂安·珀克特撰写，旨在为欧盟未来立法提供参考。

报告认为，上世纪初对Napster、LimeWire等平台的大规模诉讼虽短期内抑制了盗版，但未能根本解决问题。真正扭转局面的是合法数字服务的兴起——从iTunes的付费下载到Spotify、Netflix等流媒体平台，有效引导用户转向正版消费。数据显示，自2010年以来，未授权音乐使用持续下降，影视内容盗版也呈放缓趋势。

针对AI训练数据使用，报告主张推行强制性法定许可制度，即允许AI开发者使用已公开作品进行训练，同时由独立机构设定统一版税标准，向权利人支付补偿。此举可避免逐一授权带来的高昂交易成本，尤其有利于中小初创企业。

此外，报告明确反对“选择退出”（opt-out）机制，指出若允许权利人排除其内容，将导致训练数据出现系统性缺失，进而引发AI模型偏见。从社会整体福利角度，该模式甚至不如不采取任何措施。报告强调，历史经验表明，开放与补偿相结合的制度安排，比单纯强化执法更能促进技术创新与产业共赢。

日前，欧洲议会政策部门发布题为《人工智能与版权的经济学》的研究报告，主张以强制性法定许可制度应对AI训练中的版权争议。该报告由学者佩克特于2025年撰写，指出当前应调整传统版权规制逻辑，以充分释放人工智能带来的社会经济价值。

报告强调，人工智能与历史上的网络盗版存在本质区别。其在使用受版权保护内容作为输入的同时，能创造显著的净社会效益。仅在美国，AI每年可带来约970亿美元的消费者福利。因此，限制AI企业获取版权作品将造成巨大经济损耗，不符合公共利益。

为此，报告建议允许AI公司在支付合理费用的前提下“继续运营”，即通过建立法定许可机制，使企业合法使用版权材料进行模型训练。此举既能保障权利人获得补偿，又可避免因过度限制阻碍技术创新。此外，该模式基于详尽的经济福利模型和历史经验分析，被认为是在欧洲解决AI版权问题的最优路径。

目前，这一方案能否获得版权方及立法机构的认可尚不确定。但报告指出，若固守传统侵权认定框架，可能抑制AI产业发展，进而削弱整体社会福利。该研究为欧盟未来制定AI相关知识产权规则提供了重要参考。

(以上内容均由Ai生成)