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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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