拿新聞內容訓練ChatGPT，卻沒有付錢！美國新聞集團要向OpenAI求償|數位時代 BusinessNext

自ChatGPT風靡全球後，AI版權問題一直是一個擔憂。 AI模型的訓練需要大量數據和內容，但其中許多有版權歸屬，AI公司是否該為使用這些內容付費，成為近來國外爭論不休的一個焦點。

據《華爾街日報》3月22日報導，擁有《紐約郵報》、《巴倫周刊》、《華爾街日報》等的美國新聞集團（News Corp）正準備通過法律程序向技術製造商如OpenAI、微軟和谷歌要求賠償。

有關這類討論的一個核心問題是，AI公司是否有權從網路上抓取內容，並將其輸入到訓練模型中。一些批評者認為，AI 技術使工業規模的知識產權盜竊成為可能。

《每日經濟新聞》記者註意到，同類訴訟已經涉及到在AI模型中使用圖像和代碼數據進行訓練的問題。例如，Midjourney 、Stability AI、微軟、GitHub以及OpenAI都曾捲入相關訴訟案中。若美國新聞集團對微軟、谷歌、OpenAI提起訴訟，將是第一起針對文本類的相關案件。

不過，AI工具仍處於進入商業應用的早期，對版權問題還沒有形成固定的準則。AI公司是否有權從網路上抓取內容並訓練模型，也是一項模糊不明的法律問題。法律人士認為，所有針對生成式AI的案件可能需要數年時間才能結案。隨著科技公司自身也更加注意到版權問題，與內容出版商達成協議尋求使用許可，或許是最好的解決辦法。

不付錢隨便用？文字版權商怒了

《華爾街日報》援引一位熟悉媒體聯盟組織（The News Media Alliance）的人士稱，最近幾週，一些新聞業高管已經在研究他們的內容在多大程度上被用於訓練ChatGPT、Bard等AI工具，並正在探索如何通過法律途徑獲得補償。「我們擁有有價值的內容，這些是人工辛勤勞作的結晶，但這些內容不斷被用於為其他人創造收入，因此必須得到補償，」該組織在接受採訪時這樣說道。

3月21日，谷歌公司推出了聊天機器人Bard測試版本，以期能追趕ChatGPT。不過，在推特網友進行的早期測試中，Bard提供的答案通常不會給出基礎新聞來源的鏈接。例如，當被要求提供《紐約時報》最大新聞的摘要時，Bard回應了一份清單，在答案結尾它給出「有關這些和其他故事的更多資訊，請訪問紐約時報網站」的提示，但沒有提供答案的鏈接或引用。

這類事件引起了許多內容發布商的關注。美國社交網站Reddit已與微軟就後者在AI模型訓練中使用內容的情況進行了會談。

美國新聞集團NWSA執行長Robert Thomson在最近的一次投資者會議上表示，「已經開始與某一方進行討論。很明顯，他們使用的是專有內容——顯然，應該為此提供一些補償。」

《華爾街日報》評論稱，AI工具的出現加劇了大型科技公司與出版界之間本已緊張的關係。一直以來，出版商依賴谷歌、Meta等科技公司的幫助，以使其內容覆蓋更廣泛的受眾。但與此同時，也有越來越多的出版商要求科技公司為使用其內容而付費。

出版商擔心的是，AI工具可能會耗盡他們網站的流量和廣告費用。儘管微軟執行長Satya Nadella表示，「一切都是可點擊訪問的」，不過一些出版業高管質疑，有多少用戶會真正點擊這些連結並訪問他們的網站，是個懸而未決的問題。

據報導，在美國、日本、歐盟等地的法律中，均有「合理使用」條款，允許個人、公司在某些情況下未經許可使用受版權保護的材料。許多AI公司也援引這一條款為自己申辯，但出版商則認為，大量使用受版權保護的內容訓練AI，是對這一特許權利的濫用。

圖像、代碼類訴訟近年來屢見不鮮

在AI工具如何合理使用已有內容的爭論中，一個核心的問題是，AI公司是否有合法權利從網路上抓取內容，並將其輸入到訓練模型中。一些批評者認為，AI技術使工業規模的知識產權盜竊成為可能。

實際上，AI訓練產生的版權擔憂並非始於ChatGPT。 2022年，OpenAI推出的Dall-E 2、Stability AI 創建的Stable Diffusion以及由Midjourney發布的同名AI圖像工具掀起了圖像AI的風潮。

在這些AI工具中，許多作品通過模仿一些攝影圖片或知名畫作的風格而生成。為了讓算法能夠模仿這些風格，構建它們的公司首先必須從網路上複製這些作品，然後用其來訓練AI模型。因此，這些公司也由於版權問題而捲入一樁又一樁的訴訟案中。

今年2月，Getty Images在德拉瓦州起訴了Stability AI，指控其侵犯圖片版權；1月，以畫家Grzegorz Rutkowski為首的一批藝術家作為原告對Midjourney、Stability AI提起了集體訴訟。

延伸閱讀：AI作品的所有權歸誰？Getty Image將禁止上傳和販售AI生成圖片

更早之前，去年11月，美國加州的聯邦法院也提起了一項集體訴訟，針對微軟及其子公司GitHub和OpenAI的GitHub Copilot系統。原告稱，該系統生成了不標註原作者姓名的代碼，違反了各種開源許可以及《數字千年版權法》。

負責前述針對微軟和GitHub案件的律師Joseph Saveri認為，美國司法部在1990年代成功起訴微軟的反競爭行為（例如將Internet Explorer網路瀏覽器與Windows操作系統捆綁在一起），與今天有一些相似之處。現在和那時一樣，他看到微軟正在迅速採取行動，以主導它認為對下一代網路和計算很重要的領域。

到目前為止，同類訴訟已經涉及到在AI模型中使用圖像和代碼數據進行訓練的問題，但還沒有出現涉及文本類內容的重大案件。也就是說，如果此次美國新聞集團對微軟、谷歌、OpenAI提起訴訟，將是第一起針對文本內容的案件。

科技公司自身也已經注意到了AI訓練中所涉及的版權問題。與內容出版商達成協議並取得使用許可，或許是最好的解法。

OpenAI執行長Sam Altman曾表示，「我們在合理使用方面做了很多努力」。他透露，OpenAI將在必要時就內容達成交易。「我們願意為某些領域的高質量數據付出高昂代價，」他這樣說道。

在OpenAI已經達成的商業協議中，Sam Altman提到了去年秋天與在線圖庫Shutterstock達成的一項協議。 OpenAI從 Shutterstock獲得數據許可，並且Shutterstock開始使用 OpenAI 技術。與此同時，Shutterstock 設立了一個基金，為那些作品被用於AI訓練的藝術家提供補償。

據報導，谷歌方面已經達成協議，向包括新聞集團在內的一些出版商支付費用，以在Google News Showcase的產品中使用他們的內容，不過該產品尚未在美國推出；多年來，微軟一直為其MSN平台的內容向出版商付款，但這些交易目前還不包括AI產品。

華盛頓大學的法律學者Inyoung Cheong表示，法院在判決時，要權衡這類新技術在使用這些內容時的潛在危害和好處，所有針對生成式AI的案件可能需要數年時間才能結案。

在法律層面，據知情人士透露，允許美國出版商在不違反反壟斷法規的情況下進行集體談判的立法預計將很快引入，該立法將涵蓋AI工具對受版權保護內容的合法使用。

此前，美國版權局表示，已經發起一項研究AI工具的倡議，包括在AI模型訓練中對受版權保護內容的使用。

本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。