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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從企業到政府,圓剛科技以MIT高資安打造頂級影音防線
從企業到政府,圓剛科技以MIT高資安打造頂級影音防線

從企業、政府的遠距會議,到國境通關與高度精準的手術現場,視訊鏡頭、麥克風影像擷取設備在各行各業中無所不在,一場隱形的資安革命也悄然發生。隨著全球地緣政治升溫,供應鏈去風險化浪潮席捲,加上資安事件頻傳,影音設備已不再是單純的硬體周邊,而是接入企業核心網路的通道,任何漏洞都可能成為企業或國家級的資安破口。

這也讓企業和政府採購思維產生根本性轉變,如今不再一味追求便宜,而是要兼具信任、品質與高資安,台灣影音直播設備龍頭圓剛科技,便以 MIT 研發製造,築起乾淨透明的供應鏈高牆,更以「三個 100%」的高品質承諾,成為企業、政府最安全的影音設備後盾。

不打價格戰,以三個 100% 建立透明供應鏈

這股從「價格」走向「信任」的市場轉變,圓剛科技全球品牌行銷處處長蔡柏輝非常有感。他透露,過去企業與政府採購影音設備時,往往以 CP 值為優先考量,以前第一句話問︰「鏡頭解析度多高?價格多便宜?」,現在卻問︰「這台設備的韌體是哪裡寫的?晶片來源乾淨嗎?會不會有資安後門?」「現在採購完全不一樣了,他們更重視產品的信任感和高資安,還有供應鏈是否絕對穩定。」

外界對圓剛的印象,或許還停留在直播主螢幕後、在台灣搶下超過九成市占的影像擷取設備,但事實上,圓剛深厚的影音技術早已延伸至政府、國防、金融、醫療與高科技等產業中。面對市場上的低價競爭,圓剛不打價格戰,而是以「百分百 MIT 研發製造」、「高品質」與「高資安」為訴求,為無數對安全極度敏感的企業與機構,打造可信賴且極致穩定的影音解決方案。

蔡柏輝表示,圓剛堅守「三個 100%」:100% 研發透明、100% 供應鏈可追溯、100% 嚴格品質把關。市面上九成影音品牌都是貼牌採購,但圓剛成立 36 年來,始終堅持在台灣進行產品研發與製造,從來源就建立更透明、更可控的管理機制,嚴格篩選非紅供應鏈,從源頭杜絕潛在的資安後門風險,成為客戶最安心的「台灣優選」品牌。

圓剛科技全球品牌行銷處處長 蔡柏輝
圓剛科技全球品牌行銷處處長 蔡柏輝
圖/ 數位時代

圓剛不僅擁有自己的研發團隊,也建立自主驗證實驗室,產品出廠前必須經過長時間的散熱與壓力測試、靜電防護、電磁相容性驗證等,以車規與工業級標準打磨每一台設備,消除瞬間黑屏或當機風險,確保設備在會議室、指揮中心、教育場域及政府機關等多種環境中,都能長時間穩定運作。

當市場出現新的資安漏洞或作業系統更新帶來的相容性問題,圓剛也能迅速回應,在最短時間內完成韌體修補、測試並推播更新,把客戶的維護成本降到最低。正因為對產品穩定度有著絕對信心,圓剛針對政府及產業應用相關產品,提供最高五年的品質保固保障,這更是其他貼牌廠商完全無法提供的承諾。

工業級高品質表現,滿足企業多元場景需求

正是這份堅持,讓圓剛的影音設備能在眾多要求高資安、高品質的專業場域落地。以國境安全為例,民眾在邊境通關的臉部辨識系統,就是採用圓剛高畫質 4K 視訊鏡頭(PW515),可精準自動對焦,大幅降低光線干擾,提升臉部辨識成功率與通關效率。在查驗包裹與貨物的 X 光機上,也採用圓剛的影像擷取卡(GC571),以零延遲、無壓縮的高清細節,提供最真實的影像,成為邊境防毒防私的第一線眼睛。

圓剛 PW515 可精準自動對焦,大幅降低光線干擾,提升臉部辨識成功率與通關效率。
圓剛 PW515 可精準自動對焦,大幅降低光線干擾,提升臉部辨識成功率與通關效率。
圖/ 數位時代

在國防單位和國家科研機構中,不論是遠距視訊會議,或是戰情傳遞,不少重要會議導入圓剛的視訊鏡頭和智慧降噪會議揚聲器(AS315),避免因藍牙等無線傳輸,在半路被攔截資訊封包,同時滿足通訊清晰、不中斷的需求。

在高階醫療場域,圓剛展現了對影像細節的極致要求。以微血管超音波為例,由於臨床判讀極度依賴影像還原度,些微的色偏或失真都可能影響醫師診斷。圓剛專業級影像擷取器(GC535)透過 4K 解析度與 RGB24 無損色彩還原技術,能將最原始、無壓縮、不偏色的精細畫面傳輸至系統,協助醫師進行精準判讀。考量到醫療設備需長期高強度運作,全機以金屬工藝打造,可高效散熱,確保在任何嚴苛環境下都能運作穩定。

圓剛的高階擷取盒(GC535)支援 4K 高畫質、RGB24 無損色彩還原,協助醫師進行精準判讀。
圓剛的高階擷取盒(GC535)支援 4K 高畫質、RGB24 無損色彩還原,協助醫師進行精準判讀。
圖/ 數位時代

在金融領域,圓剛的 4K 視訊鏡頭也用於銀行的自動開戶機台,滿足金融業嚴苛的遠端身分驗證與銀行級資安防護。而台灣 IC 設計大廠和車用導航大廠,在研發階段檢測 HDMI 影像訊號時,也採用圓剛的擷取設備,進行無壓縮的影像採集,確保出廠時產品品質毫釐不差。

持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗

從合規晶片、台灣製造到硬體無隱藏連網模組,圓剛一層層打造嚴密的資安屏障,「圓剛不只是賣視訊設備的硬體廠商,更是國家級與垂直產業中,最值得信賴的影音安全防線,」蔡柏輝說。

未來這個防護網也將持續進化,讓設備變聰明,但資料不出門。過去要做到智慧降噪、自動對焦追蹤或多畫面切換,常需依賴外部軟體或雲端運算,這對資安敏感的企業來說是極大隱患。未來圓剛的商用擷取卡與視訊鏡頭,將直接在硬體本機上完成所有影像與音訊的智慧處理,無論是消除會議室外的雜音,或是廠務檢測設備時瞬間抓取細節,所有運算都在設備內一秒搞定,蔡柏輝強調︰「一個封包、一張畫面都不需上雲端,這才是政府、企業、金融與國防真正敢用的智慧影音。」

針對現代企業裡的複雜運作環境,可能同時存在不同的作業系統與各類專用機台,圓剛也將持續以「隨插即用」(Plug-and-Play)與極致相容性為核心,讓設備無縫對接產業既有的會議軟體、醫療儀器、銀行櫃員機或軍警戰情室。客戶不需打掉重練,就能輕鬆獲得國家級的影音傳輸品質與資安防護,成為企業各種設備的萬能影音樞紐。

蔡柏輝堅定地說︰「圓剛未來目標非常明確:『讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏。』」當數位轉型邁入資安至上的全新紀元,圓剛將持續以「MIT 信任」、「高資安」、「高品質」三大防護,做全球企業最值得信賴的影音後盾。

圓剛科技將持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗,讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏
圓剛科技將持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗,讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏。
圖/ 數位時代

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