日本官方报道提出使用数据集合训练人工智能，并不违反版权法。也就是说训练者可以收集可用数据，而无需获得数据所有者的许可。

而后Takashi Kii（日本立宪民主党众议院议员）在日本金融监督委员会的一次会议上表示：“我们从两个角度提出了有关生成式人工智能的问题：版权保护和在教育环境中的利用。” “在日本，无论是出于非营利目的、营利目的、复制以外的行为还是从非法网站获取的内容，都可以使用信息分析作品。”

Kii承认，“即使在违背版权所有者意愿的情况下也可以使用，从权利保护的角度来看是有问题的”，这表明需要“制定新的法规来保护版权所有者”。

(资料图片仅供参考)

根据Digital Content Next (DCN服务于数字媒体产业的一家非盈利国际组织) 指南草案，“版权法保护内容原创者，避免未经允许使用其内容” 和“在人工智能系统中对受版权保护的作品应根据版权法和合理使用法进行分析”。

数字画作引领着一场世纪革命，艺术界又引发了新的争论词 “竞技场”。是关于人工智能竞技场上艺术主权和版权法之间的非言非语。

AI 是一种艺术吗

一组创意人认为，人工智能艺术是一种饿狼扑虎，侵犯版权所有的手段，因为它要求对数据做出一些特定的训练（无论是图片、文字、照片还是信息）。 他们坚信这种做法近乎模仿，侵犯了原创者的版权所有。  

一旦经过程序训练，它的数据网格包含所有数十亿个潜在图像的数据库可以通过固有环境和插值来操纵图像结果。 2023年01月13日的一个关于人工智能作画版权的投诉案例提到，使用者在stable Diffusion（是一种潜在扩散模型，能够从文本描述中生成详细的图像） 平台输入“一只戴着帽子的狗吃冰激凌蛋卷“的信息关键词，平台系统接收到文本描述后调节数据，通过插值过程，程序将把潜在的图像组合在一起，经过程序自动化理解之后，最终形成用户可阅读的图像化内容。论点在于这种插值仍然完全依赖于源自受版权保护的训练图像。因此，根据这个“一只戴着帽子的狗在吃冰激凌蛋卷”的图像与任何原始训练图像都不相同。同样有一个很好的相关的论点指出：原告认为模型生成的每个图像都是衍生作品，这很重要，因为制作和分发衍生作品的权利被称为改编权，它是版权的专有权之一，意味着未经版权所有者授权不得创作衍生作品，但是如果作品以新的表达意义或信息改变了原始作品，或者增加了价值，则该作品被认为具有变革性而非衍生性，通过创造性的信息、新的美学、新的见解或新的理解来对原始作品进行改造，形成的作品采用原始版权作品并已改变其本质，就不涉及侵权，因为它服务于一个全新的目的，不仅仅是一个衍生品。从正确的角度去看待案件背后真正问题，问题在于数据集的亿张训练图像的稳定性使用是否构成合理使用。

Jason Kint （DCN首席执行官）为人工智能创作者起草相关的报告，题为“生成式人工智能的发展和治理”，根据成员的意见编写，为出版商提供一个强有力的武器以帮助他们与生成式人工智能公司和监管机构探讨版权问题留有一席之地，并有机会讨论潜在的补偿以及如何记入从原创者档案中提取的信息分红。

然而，另一派艺术家则强烈反对这个观点。 他们声称人工智能艺术并不侵犯版权，因为每件人工智能作品都是独一无二的，而且没有办法1:1完美复制原创作品。 一方面，风格在艺术创作中是不受版权保护的，因为艺术家和设计师在创作过程中参考他人作品是一种汲取灵感的行为，同理可证，人工智能 “侵犯版权” 这个标签不成立。 另一方面，人工智能训练师将创作者的综合资料分享，欣赏和评论分析，以激励其他艺术家共同成长。

在日本的这一声明开创了先例为人工智能艺术家提供了一块画布，鼓励他们进行探索与创造，让他们的虚拟画作不再受到版权的阴影。专注于人工智能的媒体technomancer表示，日本专注于发展未来的多种可能性用西方文学作以人工智能训练的模型，以换取更多大量的西方艺术内容价值传输的空间。

期待人工智能在关键词输入的程序设计，以及技能技术和艺术知识相关的手动编辑方面有待提高和成熟。

内容主要来源：

Decrypt 《Articicial Intelligence》/143461/ai-art-wars-japan-says-ai-model-training-doesnt-violate-copyright

MARKETING BREW 《 Publishers’ group warns that generative AI content could violate copyright law》/stories/2023/06/05/publishers-group-warns-that-generative-ai-content-could-violate-copyright-law

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