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薩莉亞2024財年年報顯示，特斯透露公司營業(yè)收入同比增長23%至2245億日元。

蔣舸：官微觀細在全球各國，著作權人已經(jīng)向人工智能開發(fā)者和運營者提出多起訴訟。熊文聰：上線首條人們往往一方面把新技術設想得過于浪漫，憧憬它的到來能給周遭的生活帶來翻天覆地的巨變，一方面又會因為陌生而過度緊張甚至恐慌。

縱觀歷史可知，動態(tài)每一波傳播技術的革新巨流都被著作權法這片汪洋大海所吸納了，動態(tài)只要秉持正確的觀念、常識和邏輯，AI技術并不會給著作權法帶來顛覆性的挑戰(zhàn)。訓練AI用數(shù)據(jù)，人形人外侵權嗎？主持人：人形人外人工智能可以在算法和算力驅動下利用海量數(shù)據(jù)自主生成內容，從大模型訓練到內容的產出，涉及數(shù)據(jù)的搜集、使用、存儲和共享等多個環(huán)節(jié)。無論AI文生圖是否構成用戶作品，機器節(jié)被告不侵權的結論都不會改變。

在著作權法框架內，特斯透露可對經(jīng)個性化選擇、編排、加工的數(shù)據(jù)集給予作品保護。獨創(chuàng)性必須同時滿足獨立完成和具有一定的創(chuàng)作高度兩個要件，官微觀細而體現(xiàn)了完成人的個性化表達頂多只能用于證明獨立完成，官微觀細卻無法證明該獨立完成的智力成果達到了一定的創(chuàng)作高度。

一個更為關鍵和復雜的問題是，上線首條利用已有版權作品進行機器學習和內容生成，上線首條到底多大程度上會被認為是合理使用從而得到侵權豁免？我認為，既然著作權作為財產制度是對社會資源（智力創(chuàng)作成果）的一種分配方式，而以合理使用為代表的著作權限制規(guī)則也是一種利益再分配機制，那解題的思路與方案仍然還是需要回到經(jīng)濟學中找尋。

鑒于早有各種蝴蝶靠背座椅被設計出來，動態(tài)因此原告并不能證明被告銷售的座椅來自對原告圖片的抄襲，但這與原告能否享有AI文生圖的著作權并無關系。在這樣的背景下，人形人外應當如何界定AI創(chuàng)作的保護邊界？制度規(guī)則如何實現(xiàn)保護與共享之間的平衡？萬勇：人形人外應當認識到人工智能與傳統(tǒng)創(chuàng)作工具的差異：AI生成具有高度的隨機性與偶然性，即使輸入完全一致的提示詞，也可能輸出差異顯著的結果。

由此可見，機器節(jié)當著作權許可市場出現(xiàn)失靈時，合理使用就是一套更好地配置資源、增加社會整體福利的替代方案或實現(xiàn)機制。此外，特斯透露平臺義務并非一成不變，而是伴隨人工智能發(fā)展水平、平臺自身規(guī)模、模型訓練成本等因素動態(tài)變化的。

而人工智能方不僅不向作者支付報酬，官微觀細甚至在文藝市場形成了替代效應，給作者群體造成巨大生存壓力。另一方面，上線首條在公眾沒有原樣照抄的情況下寬容地對待借鑒行為，在用戶不對創(chuàng)作過程加以說明的情況下允許公眾自由借鑒人工智能生成內容。