生成式人工智能(AI)在促进数据汇编的同时，也引发了关于受版权保护材料使用合法性的广泛讨论。美国版权局近期发布的一份报告，深入探讨了生成式AI在多大程度上符合版权经济目标，以及相关政策如何重新调整激励与获取之间的平衡。

该报告由经济学者组成的特别委员会成员共同讨论，并收录了卡内基梅隆大学研究人员撰写的章节。卡内基梅隆大学海因茨学院信息技术与公共政策教授迈克尔·史密斯指出，版权旨在促进文化和科学创新，需要在创作者经济回报与获取现有作品能力之间取得平衡。他提到，生成式AI通过吸收现有作品创造新内容，与这种累积的创作过程相似，因此算法参与的过程正是版权政策鼓励的创新。

然而，报告也提出了两个关键问题：开发者获取培训材料的社会效益，以及这对人类创作者激励的影响。卡内基梅隆大学海因茨学院和泰珀商学院信息系统与管理学教授拉胡尔·特朗表示，目前几乎没有有效政策手段能遏制版权持有者因内容摄入而限制公众获取作品的动机。他提出，对摄入进行许可要求可能是唯一可行的解决方案，尽管这可能带来透明度和执法方面的挑战。

报告还讨论了欧盟强制要求版权持有者选择不将其受版权保护的数据用于训练模型的问题。作者认为，这将改变版权保护的性质，将行动负担从使用者转移到所有者，对版权持有者构成重大负担。

生成式AI、版权政策、激励与获取平衡是该报告的核心议题。报告通过深入分析和讨论，为理解生成式AI与版权政策的关系提供了新的视角。

更多信息： Michael D. Smith 和 Rahul Telang，《人工智能摄取对权利人激励的影响》