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

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。

chatgpt
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
圖/ shutterstock

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

關鍵字: #openai
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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