OpenAI 彙整各界支持 AI 訓練適用合理使用的法律意見摘錄
Fair use benefits everyone
OpenAI 刊出多個團體、專家及美國政府提交法院的意見摘錄，支持將受版權保護作品用於生成式 AI 訓練屬合理使用。部分意見認為，訓練用途具轉化性且不取代公眾接觸原作，並指出限制訓練或會影響研究、教育、無障礙服務及創作者使用 AI。
文章並列法律學者、圖書館、創作者及政府提交的論點，呈現合理使用爭議如何牽涉訓練方式、作品市場影響與公共利益。
公平使用惠及所有人
作者、記者、創作者、學者、無障礙倡議者、法律專家、圖書館員、經濟學家及商界領袖，正表達對公平使用這項歷久不衰原則，以及將其應用於 AI 訓練的支持。
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數十年來，公平使用一直在推動惠及所有人的創新方面發揮關鍵作用。它促成了重要的醫學及科學突破，也促成了新技術，為無數人（包括作者和記者）帶來切實而正面的影響。與此同時，《紐約時報》的訴訟要求所有人無視半世紀以來的法律歷史與進展，並為追求自身狹隘且不應得的利益而拋棄歷久不衰的公平使用原則。
來自廣泛領域的專家和領袖都認同，公平使用是雙贏之舉，能讓所有人受惠；他們亦已向法院提交支持公平使用的陳詞，分享各自的見解。
以下摘錄了部分提交文件的內容，保留提交者的原意。完整文件可在公開的法院案卷中查閲；如要進一步瞭解公平使用與 AI，請按此處。
AI Progress
法院應駁回原告試圖將版權保護範圍擴展至既定界限以外的主張。AI 訓練使用受版權保護的作品，目的本質上截然不同；它不會讓公眾以替代方式接觸這些作品，也不會造成《版權法》所認可的市場損害。相反，AI 訓練促成了各種具轉化性的技術，而這些技術已為公眾帶來裨益。版權的存在是為了促進創作和進步，而非壓制合法創新或保障作者免受競爭。因此，確立已久的公平使用原則必然得出結論：生成式 AI 訓練屬於公平使用。
American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association & Business Software Alliance
本案涉及的不只是開發大型語言模型（LLM）的公司。它影響醫學研究人員及病人、為有不同學習需要的學生提供服務的教育工作者、尋求更大自主能力的殘疾人士、應用農業知識的農民、探索新表達形式的獨立創作者，以及從軟件到法律等行業。這些羣體都關注能否從廣泛而多元的知識來源中研究和學習，以及能否使用令學習成果發揮作用的工具。許多羣體依賴他人開發的系統，包括開源 AI 系統，而非自行訓練模型。公平使用支持他們學習、探索、溝通和創作的能力。限制以公平使用為依據的訓練，將影響建構 AI 的機構，以及使用 AI 的人士。
Authors Alliance
市場稀釋理論要求版權法保護權利持有人免受一種過去從未受其限制的經濟現象影響。新作品即使沒有複製受保護的表達，也可能降低舊作品的銷售量、能見度或價值。《版權法》刻意將這類競爭置於版權擁有人的控制範圍之外。因此，法庭之友謹請法院裁定，「市場稀釋」即非侵權產出的整體競爭壓力（包括與原作品題材或類型相同、具有未受保護特徵，或爭取同一受眾的產出），不構成 17 U.S.C. § 107(4) 下可予認定的市場損害。拒絕採納此理論，將維持第二巡迴上訴法院一直堅持的區分：版權保護作者免受對其受保護表達的替代，而非免受僅僅與之競爭的新表達取得成功的影響。
Engine and Developers Alliance
初創企業使用基礎模型，證明使用受版權保護的作品訓練 AI 模型屬公平使用，而非侵犯版權。訓練基礎模型的目的並非重現模型學習的作品，而是建立一種通用工具，讓其他人可以將其應用於新的用途。初創企業選擇的用途，與任何訓練數據集內作品的創作目的毫無相似之處。
Foundation for American Innovation
在 AI 訓練有助創造新知識、表達形式、軟件及其他能力的範圍內，這些益處與第四項因素對使用的市場影響所作的評估有關。這一推理支持在此作出一項新穎的應用：考慮能夠促成新分析、軟件及其他具生產力工作的能力所具有的國家安全價值。
Joshua S. Gans
戰略管理學教授
版權不僅支持創作內容的誘因，也支持建立可從這些內容中學習的工具的誘因；若規則將每宗被取代的銷售都視為可依法追究，便可能削弱後者，卻未必能可靠地保護前者。
Kevin Kelly
作者
人工智能是一種變革性技術，能加快藝術與科學無數領域創作新作品的步伐。Kelly 先生在人工智能如何推動文學領域發展方面具備經驗。在他看來，每個人工智能模型都可視為一種全新的媒介，讓作者能夠創作新的文本和構想，並進行推理。因此，若法院就合理使用作出支持原告的裁決，原告所得將遠超出國會原意賦予他們的、對其原創表達的有限專有權。這將阻礙能夠傳播以往難以想像的大量資訊的技術發展，也會妨礙新的思考方式，以及藝術與科學領域新原創作品的創作。法庭之友提交本陳述書，支持被告所主張的論點：根據 17 U.S.C. § 107，使用受版權保護的作品訓練大型語言模型屬於合理使用。鑑於 Kelly 先生畢生致力寫作，版權為權利人提供的保障對他十分重要。同樣重要的是，保留合法使用受版權保護材料的空間，並促進轉化型技術發展。否則，版權將扼殺其原本旨在鼓勵的創造力、創新和知識傳播。合理使用原則對確保這種平衡至關重要。
Matthew Sag
法學教授
就本案的案卷記錄而言，被告使用原告作品訓練人工智能，具有高度轉化性，並有力支持裁定其屬合理使用，因為在現實情況下，被告模型的輸出在任何相關方面都與訓練過程中製作的不可見中間副本不同。
Michael Wall 和 Sarah Rose Siskind
音樂人兼作曲家／喜劇演員兼作家
這份陳述書透過兩位獨立創作者的工作，讓人一窺這句話在實際中的含義；兩人依靠版權保障和人工智能工具維持生計。法庭之友 Sarah Rose Siskind 和 Michael Wall 都是創作及授權原創作品的藝術家，但他們會使用人工智能處理創作過程中的各項工作，並在資源更充裕的競爭者雲集的市場拓展業務。對法庭之友而言，人工智能不會取代創意，也不會讓他們走捷徑完成創作。人工智能協助他們創作更多作品，並把作品拓展至新的表達形式。法庭之友的經歷印證了美國的看法：人工智能工具「可以而且應該有助於拉平主流出版商與獨立出版商之間的競爭環境」。Siskind 在業務各方面都使用人工智能，從日常行政工作，到構思和吸引新客戶。人工智能讓她更快、以更低成本完成非創作工作，也令她的創作成果更好。正如她所説：「我認為現階段若沒有人工智能，我根本無法經營自己的業務。」同樣，人工智能有助 Wall 管理音樂業務的營運需求、降低成本，並讓他有更多時間作曲。和 Siskind 一樣，他也不確定若沒有人工智能，自己的業務能否以目前的形式繼續經營。
Public Knowledge
合理使用保障了各種工具，讓人們能夠在數碼世界帶給我們的龐大資訊庫中搜尋所需資訊，包括圖片搜尋和圖書全文搜尋。參見 Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9th Cir. 2007)；Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2d Cir. 2015) (“Google Books”)。合理使用亦保障圖書館向有閲讀印刷品障礙的讀者提供無障礙數碼圖書。參見 Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014)。此外，合理使用亦保障免費在網上發布已納入法律的技術標準，並認可「免費、便捷地查閲法律所帶來的重大公共利益」。Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023)。合理使用同樣有助確保 AI 帶來的益處惠及廣大公眾，而非由少數特權人士掌控。
Ron Suskind 及 Brian L. Frye
普立茲獎得獎記者／法學教授
OpenAI 使用報章文章訓練其生成式 AI 模型，完全沒有損害新聞原告合理的商業預期。他們委託撰寫並刊登報章文章，預期藉此向消費者出售查閲文章的權利。他們保留並繼續行使向消費者出售查閲其文章權利的專有權。他們向消費者出售查閲其文章權利的能力，並未受 OpenAI 使用這些文章訓練 AI 模型所影響。
美國政府
在本訴訟中，《紐約時報》試圖收窄合理使用原則的範圍，將訓練 OpenAI 大型語言模型（LLMs）排除在外。這種結果將違背版權法的基本原則，並嚴重阻礙「促進科學與實用技藝的進步」。U.S. CONST. art. I, § 8, cl. 8。如下文所述，包括《紐約時報》本身在內的出版機構，以及獨立媒體和初創媒體，正利用 LLMs 作新聞及其他用途。除本訴訟涉及的事項外，LLMs 已在協助各領域的研究人員取得重大突破。若因誤解合理使用原則而限制 LLM 的發展，將阻礙此類創意及科學進步，並妨礙美國繁榮和經濟流動性。
作者
OpenAI
來源：OpenAI News · openai.com