合理使用惠及所有人

# 合理使用惠及所有人 来源：https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/ 几十年来，合理使用在推动惠及所有人的创新方面发挥了关键作用\. 它助力实现了重大的医学和科学突破，并催生了新技术，为包括作家和记者在内的无数人带来了切实而积极的改变\.然而，《纽约时报》的诉讼 (https://openai.com/new-york-times/) 却要求所有人无视半个世纪的法律历史和进步，抛弃长期确立的合理使用原则，只为满足其狭隘的私利，攫取本不应得的巨额收益\. 来自各个领域的专家和领袖都认识到，合理使用能够实现惠及所有人的双赢，并通过向法院提交支持合理使用的意见书，分享了他们的观点\. 下文摘录了其中部分意见书的内容，均保留了提交者的原话\. 完整文件可在公开的法院案件记录中查阅，你也可以在此处 (https://openai.com/new-york-times/) 阅读更多关于合理使用与人工智能的信息\. #### AI Progress 法院应驳回原告试图将版权保护扩展至其既定界限之外的主张\. 人工智能训练使用受版权保护的作品，其目的与原作品的用途有着根本区别，既未向公众提供获取这些作品的替代途径，也未造成《版权法》所认可的市场损害\. 相反，它促成了种类繁多的变革性技术，而这些技术已经在为公众带来益处\. 版权的存在是为了促进创造和进步，而非压制合法创新或保护作者免受竞争\. 因此，既定的合理使用原则必然导向这一结论：生成式人工智能训练属于合理使用\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-ai-progress-heading) #### 美国盲人理事会、研究图书馆协会、美国图书馆协会、消费者技术协会及商业软件联盟 本案涉及的不只是开发大型语言模型 \(LLM\) 的公司\. 它还影响着医学研究人员和患者、为具有不同学习需求的学生提供教育的工作者、寻求更大独立性的残障人士、应用农业知识的农民、探索新表达形式的独立创作者，以及从软件到法律的各个行业\. 这些群体有着共同的利益诉求：能够研究和学习广泛而多样的知识来源，并获得让这些学习成果发挥作用的工具\. 其中许多人依赖他人开发的系统，包括开源人工智能系统，而非自行训练模型\. 合理使用保障了他们学习、发现、交流和创造的能力\. 对基于合理使用的训练施加限制，将同时影响构建人工智能的机构和使用人工智能的人们\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-acb-cta-bsa-heading) #### 作者联盟 市场稀释理论要求版权法保护权利人，使其免受一种版权法此前从未限制过的经济现象影响\. 新作品即使没有复制旧作品中受保护的表达，也可能降低旧作品的销量、曝光度或价值\. 《版权法》有意将这种竞争排除在版权所有者的控制范围之外\. 因此，本法庭之友恭请法院认定，“市场稀释”，即不侵权的输出所带来的总体竞争压力，包括题材或体裁相同、具有共同的不受保护特征，或争取相同受众的输出所产生的竞争压力，不属于《美国法典》第17编第107条第\(4\)项所认可的市场损害\. 驳回这一理论，将维护第二巡回上诉法院始终坚持的区分：版权保护作者免受对其受保护表达的替代，而不保护作者免受仅与之竞争的新表达取得成功的影响\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-authors-alliance-heading) #### Engine 与开发者联盟 初创企业对基础模型的使用表明，使用受版权保护的作品训练人工智能模型属于合理使用，而非侵犯版权\. 训练基础模型的目的不是复制其学习的作品，而是构建一种可由他人调整以实现新目的的通用工具\. 初创企业选择的用途，与任何训练数据集中作品的用途都毫不相似\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-engine-heading) #### 美国创新基金会 如果人工智能训练能够促成新知识、新表达、新软件及其他能力的产生，那么这些益处就与第四项因素对使用行为市场影响的评估有关\. 这一推理支持在本案中作出一种新的应用：考虑那些能够促成新分析、新软件及其他生产性工作的能力所具有的国家安全价值\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-foundation-for-american-innovation-heading) #### Joshua S\. Gans *战略管理学教授* 版权不仅支持创作内容的激励，也支持构建能够从这些内容中学习的工具的激励；如果一项规则将每一笔被替代的销售都视为可据以提起诉讼的损害，就可能削弱后一种激励，却无法可靠地保护前一种激励\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-joshua-s-gans-heading) #### Kevin Kelly *作家* 人工智能是一项变革性技术，能够加速艺术和科学领域无数学科中新作品的创作\. Kelly先生对人工智能如何推动文学领域的发展有着切身经验\. 在他看来，每个人工智能模型都可以被理解为一种全新的媒介，赋予作者创作新文本、提出新想法以及进行推理的能力\. 因此，如果法院在合理使用问题上作出有利于原告的裁决，就会赋予原告远超国会原本意图授予其原创表达的有限垄断权\. 这将阻碍能够传播前所未有的海量信息的技术发展\. 这也会妨碍新的思维方式，以及艺术和科学领域中新原创作品的诞生\. 本法庭之友提交此意见书，以支持被告的主张，即使用受版权保护的作品训练大型语言模型，属于《美国法典》第17编第107条规定的合理使用\. 基于毕生从事写作的经历，Kelly先生十分重视对版权所有者的保护\. 同样至关重要的是，为受版权保护材料的合法使用以及变革性技术的发展保留空间\. 否则，版权就会扼杀其本应鼓励的创造力、创新与知识传播\. 合理使用原则对于确保这种平衡至关重要\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-kevin-kelly-and-aaron-black-heading) #### Matthew Sag *法学教授* 根据本案的现有记录，被告使用原告作品进行人工智能训练的行为具有高度的转换性，强有力地支持认定其构成合理使用，因为在现实条件下，被告模型的输出与训练过程中产生的不可见中间副本之间，不存在任何具有相关性的相似之处\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-matthew-sag-heading) #### Michael Wall 与 Sarah Rose Siskind *音乐家兼作曲家 / 喜剧演员兼作家* 本意见书通过两位同时依赖版权保护*和*人工智能工具维持生计的独立创作者的工作，展示了这句话在实践中的含义\.*法庭之友*Sarah Rose Siskind和Michael Wall都是创作原创作品并授权他人使用的艺术家\. 但他们使用人工智能处理围绕创作过程的工作，并在充斥着资源更充裕的竞争者的市场中拓展业务\. 对于*法庭之友*而言，人工智能并未取代创造力，也没有让他们在创作过程中走捷径\. 人工智能帮助他们创作更多作品，并将其作品拓展到新的表达形式\.*法庭之友*的经历印证了美国政府的观点，即人工智能工具“能够而且应当帮助主流出版者和独立出版者获得更公平的竞争环境”\. Siskind在业务的各个方面都使用人工智能，从日常行政事务到构思想法，再到吸引新客户\. 有了人工智能，她的非创意工作处理得更快、成本更低，创意工作的质量也更高\. 正如她所说，“我觉得到了现在这个阶段，没有人工智能，我就无法经营自己的业务了”\. 同样，人工智能帮助Wall应对音乐业务的运营需求、降低成本，并将更多时间投入作曲\. 和Siskind一样，他也怀疑，如果没有人工智能，自己的业务能否以目前的形式维持下去\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-michael-wall-and-sarah-rose-siskind-heading) #### Public Knowledge 合理使用一直保护着帮助人们检索数字世界所带来的海量信息的工具，包括图像搜索和图书全文搜索\. 参见Perfect 10, Inc\.诉Amazon\.com, Inc\.案，508 F\.3d 1146, 1164–68 \(第九巡回上诉法院，2007年\)；Authors Guild诉Google, Inc\.案，804 F\.3d 202, 216–17, 225 \(第二巡回上诉法院，2015年\) \(“Google Books案”\)\. 它也保护了图书馆向印刷品阅读障碍者提供无障碍数字图书的行为\. 参见Authors Guild, Inc\.诉HathiTrust案，755 F\.3d 87, 101–03 \(第二巡回上诉法院，2014年\)\. 它还保护了在网上免费公布被纳入法律的技术标准的行为，认可“免费、便捷地获取法律所带来的重大公共利益”\. 参见Am\. Soc’y for Testing & Materials诉Public\.Resource\.Org, Inc\.案，82 F\.4th 1262, 1271–72 \(哥伦比亚特区巡回上诉法院，2023年\)\. 在确保人工智能的益处惠及广大公众，而非由少数特权者掌控方面，合理使用同样能够发挥积极作用\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-public-knowledge-heading) #### Ron Suskind 与 Brian L\. Frye *普利策奖获奖记者 / 法学教授* OpenAI使用报纸文章训练其生成式人工智能模型，并未以任何方式损害新闻机构原告的合理商业预期\. 这些原告委托撰写并发表报纸文章，是希望向消费者出售这些文章的访问权限\. 他们仍保有并继续行使向消费者出售其文章访问权限的专有权利\. OpenAI使用这些文章训练人工智能模型，并未影响他们向消费者出售文章访问权限的能力\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-ron-suskind-and-brian-frye-heading) #### 美国政府 在本次诉讼中，《纽约时报》试图缩小合理使用原则的适用范围，将OpenAI大型语言模型 \(LLM\) 的训练排除在外\. 这一结果将违背版权法的基本原则，并严重阻碍“科学和实用技艺的进步”\. 《美国宪法》第一条第8款第8项\. 如下文所述，包括独立媒体、初创媒体以及《纽约时报》自身在内的出版机构，正在利用大型语言模型开展新闻及其他工作\. 而在本案所涉事项之外，大型语言模型已经在帮助各领域的研究人员取得重大突破\. 基于对合理使用原则的误解而限制大型语言模型的发展，将阻挠此类创意和科学进步，同时妨碍美国的繁荣与经济流动性\. 本节链接 (https://openai.com/index/fair-use-benefits-everyone/#fair-use-united-states-government-heading)