20萬本盜版書都在「book 3」,AI巨頭從這偷數據!這是什麼?上傳者為何沒在怕?
20萬本盜版書都在「book 3」,AI巨頭從這偷數據!這是什麼?上傳者為何沒在怕?

為了訓練大型語言模型,OpenAI、Meta、谷歌、微軟等公司未經許可,從網路上收割了數百萬受版權保護的作品,在版權法的灰色地帶中遊移。

如今,OpenAI 目前正面臨大量的官司,原告稱該公司訓練數據集中的大多數書籍來自盜版來源和非授權網站。一旦被判侵權,公司有可能將面臨巨額罰款或重構算法的局面。這也導致,如今 AI 公司越來越不願意分享 AI 訓練數據的詳細訊息。

但一些公開的盜版語料庫已經被盯上。

近日,有人發現一個叫Book3 的數據集,包含近20 萬本書籍,囊括村上春樹、史蒂芬·金等暢銷書作家的著作,這個數據集被用在了訓練AI 模型上,最近遭到反盜版組織的攻擊。

版權問題這把利刃,正懸在 AI 公司們的頭上,有搖搖欲墜之勢。

Books3,AI 公司的秘密

一直以來,對於 AI 模型的訓練數據並不完全透明。今年,多名美國作家針對 OpenAI 提起了集體訴訟,指控其使用盜版書籍來訓練語言模型,侵犯版權並違反了多項法律。

這些作家主張的證據很簡單,因為些他們從未同意 OpenAI 使用他們的作品,然而 ChatGPT 卻能提供他們作品的準確摘要,這讓他們認為這些訊息肯定是從某個地方獲取的。

根據早期 GPT 版本的研究論文,其訓練數據集有部分來自於「兩個基於網路的書籍語料庫」,它們被簡單地稱為「Books1」和「Books2」,這些數據集具體包含哪些作品比較含糊。 Books1 似乎是 bookcorpus,裡面有數百本書明確聲明「不得以商業或非商業複製和分發」。 Book2 則成為一個謎團,大多人猜測它們來自於「臭名昭著的影子圖書館網站」,如 Library Genesis、Z-Library、Sci-Hub 和 Bibliotik。

其中,Z-Library 成立於 2008 年,是網路最大的盜版電子書庫之一。2022 年 11 月,美國政府起訴兩名運營該網站的俄羅斯公民,這兩人在阿根廷被逮捕。

至於 GPT-4 的 45TB 訓練數據,其中包含什麼內容的訊息更加有限,OpenAI 多年來逐漸減少了其訓練數據的披露。

儘管目前沒有直接證據證明OpenAI 使用盜版網站來培訓 ChatGPT,但一些 AI 模型此前已經明確在盜版書籍上進行了訓練,包括使用「Books3」數據集的 AI 模型。

EleutherAI 的 Pythia 研究論文中提到,Pythia 是使用 Pile 數據集進行訓練的,而 Pile 數據集包含多個英語文本集,其中之一就是名為「Books3」的數據集。

Books3 是用於訓練 AI 的最著名的盜版書籍庫之一,最初是由 AI 開發人員和知名開源 AI 支持者 Shawn Presser 於 2020 年上傳。它包含 37 GB 的文本,包括 196640 本純文本格式的書籍,並在盜版網站 bibliotik 上託管。

「假設你想訓練一個世界級的GPT 模型,就像OpenAI 一樣。怎麼做?你沒有數據。現在你可以做到,現在每個人都這樣做。為你呈現『books3』,又名『all of bibliotik』」。 Shawn Presser 最早在社交平台上寫道。

開源AI支持者Shawn Presser於2020年上傳「books3」
開源AI支持者Shawn Presser於2020年上傳「books3」。
圖/ X(Twitter)

反盜版組織出手,Books3頻被下架

然而,反盜版組織也在採取行動,代表相關利益群體,試圖限制未經授權的 AI 訓練數據的使用。

這段時間,反盜版組織 Rights Alliance 發送刪除通知後,相關網站已將 Books3 數據集下線,導致嘗試訪問該數據集的用戶會看到 404 錯誤。 Rights Alliance 還聯繫了 AI 模型託管平台 Hugging Face(該網站託管了 Books3 下載連結)以及 EleutherAI。然而,儘管一些連結被下架,該數據集的副本並未消失,仍然在其他地方出現。

遭到針對後,Shawn Presser 繼續發布新的下載連結,他稱,除非反對者打算讓ChatGPT 下線,或者通過訴訟將其告到滅亡,否則,他希望每個人都能夠製作自己的ChatGPT,他還稱自己 「很樂意入獄10 個月(海盜灣創始人服過的最高刑期),因為我推動了科學進步並賦予了你們複製ChatGPT 的能力。」

「複製ChatGPT這樣的模型的唯一方法,是建立像Books3 這樣的數據集。」Shawn Presser 稱:「每個營利性公司都會秘密地這樣做,不會將數據集發布給公眾。」「沒有Books3,我們就生活在一個只有OpenAI 和其他兆元等級公司才能訪問這些書籍的世界中,這意味著你不能製作自己的ChatGPT。沒有人能。只有巨頭公司才有資源做到這一點。」

包括 Meta 在內的一些公司曾經使用過 Book3,另外,Meta、谷歌都使用過的 C4 訓練數據集也被詬病過,現在這些公司對其語言模型中的內容更為保密。

Meta 的Llama 2 增加了40%的數據,但在其白皮書中,該公司對其最新的大語言模型使用了什麼數據更為猶豫,唯一提到的是「一個新的混合的公開可用在線數據」。隨著 AI 和版權之間的摩擦升溫,公司越來越不願意分享 AI 訓練數據的詳細訊息。

萬名作家聯名反對

超過一萬名作家已經在敦促 AI 公司停止未經許可使用其作品,他們不希望 AI 模仿其作品並學會寫作,除非科技公司為此付費。

美國的作家協會已經向巨頭們發了一封公開信,包括OpenAI、谷歌、Meta、Stability AI、IBM 和微軟公司的各大CEO,要求他們停止未經許可使用他們的作品,或對使用作品進行補償。

其中包括《達文西密碼》作者丹·布朗、《飢餓遊戲》作者蘇珊·柯林斯、《使女的故事》作者瑪格麗特·阿特伍德、《自由》作者喬納森·弗蘭岑等人都簽署了這封公開信,簽署的作家名單長達100 多頁。

目前,該作家協會正嘗試先在不提起訴訟的情況下解決爭端,因為「訴訟需要大量的資金,而且需要很長時間。」

作家連署抗議
作家連署抗議。
圖/ 美國作家協會

但也有一些文學界人士願意直接在法庭上與科技公司對抗,控訴 Meta 或 OpenAI 等使用盜版來訓練他們的 AI。此外,文學經紀人們正在與出版商商討,要更新出版合約條款,禁止未經授權的 AI 訓練用途,大部分出版商都願意限制 AI 使用他們的出版物。

根據美國作家協會的調查,90% 的作家認為,作家應該獲得對其作品用於訓練生成式人工智慧的補償,65% 的作家支持建立一個集體授權制度,以補償作者的作品被用於訓練生成式AI。

此外,69% 的作家認為他們的職業受到生成式 AI 的威脅,70% 的作家認為出版商將開始使用 AI 來完全或部分生成書籍,取代人類作者。

作家們要求立法,保障哪些權益?

除了發公開信、打官司、完善合約,出版業還在進一步尋求立法。

美國作家協會的人正在遊說制定相關法律、法規和政策:在同意方面,要求在生成式人工智慧中使用作家作品時獲得許可;在補償方面,為那些希望允許其作品用於生成式人工智慧培訓的作家提供補償;在透明度方面,要求人工智慧開發者透明披露他們用於培訓其人工智慧的作品。

他們也期望,生成式 AI 的輸出使用到作家的作品時,要獲得許可並建立相應的補償機制,或者當在提示中使用作家的姓名、身份或作品標題時,也應獲得許可。此外,他們要求作者、出版商、平台和市場標明 AI 生成的作品,並在作品很大一部分(例如超過 10-20%)由 AI 生成時進行標識。

「我們需要確保人類創作者得到補償,這不僅是為了創作者本身,而是為了確保我們的書籍和藝術繼續反映出我們的真實和想像的經驗,開拓我們的思維方式,教導我們新的思維方式,並推動我們社會的發展,而不是重複舊觀念。」該作家協會在官方聲明中稱。

NYT VS OpenAI

除了作家和藝術家,其他類型的內容創作者,也紛紛加入起訴 AI 公司的行列,一些新聞機構批評科技公司未經授權或補償,就使用他們的內容。

比如,紐約時報正在考慮對 OpenAI 提起訴訟,稱 OpenAI 的ChatGPT使用了該報的數據進行訓練,而未經紐約時報許可。在過去的幾個月裡,OpenAI 和紐約時報一直在試圖達成一項有關紐約時報內容的許可協議。但談判還未有結果,存在破裂的可能。

在最近對其服務條款政策的更改中,紐約時報明確禁止將其龐大的媒體檔案用於訓練「任何軟件程序,包括但不限於訓練機器學習或人工智慧(AI)系統」的目的。該政策適用於紐約時報的文本內容、照片、影片和數據,並明確禁止網絡爬蟲訪問,來訓練專有產品。

這裡做一個假設,如果法院判定OpenAI 等AI 公司的訓練行為屬於侵權,OpenAI 可能會被迫停止使用受版權保護的數據,並在不使用受版權保護的數據的前提下,重新構建其算法,這會引發多大的麻煩?

科技公司也試圖與新聞媒體建立關係。谷歌曾試圖爭取像紐約時報、華盛頓郵報等新聞機構的支持,向他們推銷 AI 工具。還有 AI 公司向新聞非營利機構提供微薄的慈善捐款。

期間,也有新聞機構不那麼強硬。美聯社今年就與OpenAI達成了一項為期兩年的許可協議,同意將美聯社的內容授權給 OpenAI 使用訓練。作為回報,OpenAI 提供了美聯社訪問「OpenAI 的技術和產品專業知識」的權利。

《紐約時報》
圖/ 《紐約時報》

懸在AI公司們頭上的利刃

AI 公司抓取海量網路數據,已經導致法律問題的出現,起訴 AI 公司的人正在變得越來越多。

今年,美國一間律師事務所相繼對 OpenAI、Meta 等巨頭提起訴訟,指控他們未經同意、未經授權或未經補償地佔用成千上萬名作家的作品,來訓練他們的大語言模型。行業預計訴訟規模將很龐大,因為其他內容創作者也有可能受此啟發採取法律行動。

其他生成 AI 公司,如 AI 圖像生成工具 Stable Diffusion 背後的 Stability AI,也惹上版權官司。 Stable Diffusion 是在 LAION-5B 數據集上進行訓練的,數據集包含 58.5 億個圖像文本對,大多數都受版權保護。 Getty Images 正在起訴 Stability AI,指控其未經授權在超過 1200 萬張 Getty Images 上訓練 AI 圖像生成模型。

許多藝術家和利益相關者也表示不滿,對 Stability AI、DeviantArt 和 Midjourney 等公司提起訴訟,指控他們侵犯版權、侵犯肖像權、不正當競爭和不正當獲利,尋求賠償和禁令。

微軟推出的編碼工具 Copilot 也面臨集體訴訟。 Copilot 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的基於人工智慧的自動編碼產品,主要利用 GitHub 上的公共代碼庫,在數十億行公開可用的代碼上進行了訓練,能通過簡單提示替用戶編寫代碼。開源程式設計師和律師指控他們從事開源軟件盜版,被告包括 GitHub、微軟及其人工智慧技術合作夥伴 OpenAI。

AI公司的利器:公平使用原則

如果要打官司,AI公司可能會援引所謂的「公平使用原則」來為其辯護,該原則允許在某些情況下,無需許可即可使用作品,包括教學、批評、研究和新聞報導。問題是,AI 訓練是否適用「公平使用原則」。

幾年前,美國作家協會也曾起訴谷歌,理由是谷歌未購買「圖書館」項目中收錄的書籍,當時,聯邦上訴法院判決認為,谷歌為其圖書館項目掃描了數百萬本書的數字副本,是合法的「公平使用」,而非侵犯版權。關鍵在於,谷歌的數字圖書館並沒有為這些書創造出「重大市場替代品」,這意味著它與原作並無競爭關係。

目前,各國政府正努力將生成式 AI 納入立法範疇。歐盟也在制訂一項 AI 法案,該法案將迫使公司將訓練模型訊息透明化。上半年,美國作家協會已兩次訪問國會山莊,討論生成式 AI 和作家保護措施的問題,涉及的問題包括集體授權和版權保護、反壟斷豁免權以及 AI 標籤和透明度要求。

「除非國會採取干預措施,以確保生成式人工智慧技術的開發和使用受到監管,否則驅動原創表達並豐富我們文化交流的重要版權激勵,將變得毫無意義。 」該作家協會在官方聲明中稱。

從現有輿論看,雖然一些人擔心訓練AI 可能會引發版權問題,但也有人認為,OpenAI 等AI 公司不需要特別許可來訓練模型,版權擔憂不利於AI 發展進步;有人則認為,取得作者的同意是至關重要的,創作者應該有拒絕的權利,或者,AI 公司至少應該購買訓練數據的書籍。

技術正在做人類歷史上從未發生過的事情,AI 訓練數據方面的開源精神應該有底線嗎?未來的法律是掣肘還是保護?如何平衡 AI 的發展與尊重人類創作權益,可能是和「通用人工智慧何時到來」是同樣重要的問題。

延伸閱讀:《紐約時報》擋OpenAI爬蟲,8千作家也怒討版權費

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #openai
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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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