杨蓉（主持人）：前段时间，网信办发布了关于生成式
人工智能管理办法征求意见搞，引起了业内外对生成式监管的广泛探讨。但大模型的算法本身就是一个黑盒子，监管难度可能会非常高。我们想问，AI时代的版权保护应该保护谁？怎么保护？国外的法律体系是否有可借鉴之处？
黄凯：作为法律背景的人，我认为我们应该直接谈论最新的规定。在AIGC领域，我是来学习的，虽然这个场合讲继任比较沉重，但我尽量简要易懂的介绍我的看法。生成式人工智能的管理规定，是我国非常领先的一项规定，全球范围内也是如此。这其实跟我国现在的立法技术水平和应用水平都有关系。对于黑箱问题，我们可以从几个方面来介绍，例如为什么我们要出台这样的规定，在法律方面我们该如何看待及关注哪些问题，各个国家法律都是如何规定等等。从法律的角度来看，AIGC的合规问题主要可以概括为三个方面。首先，它的应用场景非常广泛，这一点在法律上会比较麻烦。AI的应用场景非常广泛，但涉及到法律问题时可能会触及到法律规范的边界。
另外，AI的黑箱问题指的是AI的涌现和自适应特征，这个过程和产生的结果难以用传统逻辑方法解释。因此，可能涉及到规则的问题，如行为的责任、内容归属和数据依赖性问题等。在版权方面，需要解决的问题包括侵权主体的认定、专利化和制作权的问题，以及可能涉及到大量内容侵权的问题。在这些方面需要主要考虑合规性的问题。
陈太锋：黄总刚刚详细介绍了法律方面的内容。就我所从事的行业而言，无论是保护还是违规，我们对于任何一个内容的判断，核心都在于关注它的四个方面：第一个是目的，第二个是性质，第三个是数量，最后是影响。在互联网内容安全治理和版权保护方面，这是非常核心的内容。从AIGC链条的角度来看，我们近期一直在分析整个链条的数据采集、数据生产和合成中间的数据治理和版权保护问题。目前业内关注的核心问题有两个方面：一个是在合成前数据的知识产权归属，另一个是生成后这些内容的归属权。在这两个方面，业界尤其是法律界存在较大争议。如果遵循著作权法的话，著作权的核心是内容是否是独创性和智力成果。生成的内容到底是机器人生成还是人主导生成，目前还不好界定。最近，我看到国外有一篇报道，第一个国家对合成内容的版权归属有了一个案例，印度采用共享成果的方式处理版权归属，即应用开发者享用一部分版权，使用者也有一部分版权。具体归属问题，还需要大家一起探讨。
韩一：我的观点和其他人不同，我认为只要国家需要监管，就一定应该进行监管。然而，我认为现在监管的时间可能有点过早了。举个例子，现在很多人在抖音上剪辑别人的电影，将90分钟的电影剪辑成了只有9分钟，这样的视频非常受欢迎。但是，如果让AI来剪辑，如果没有明确的拥有者，谁来监管这样的视频？应该用哪些法律条款来监管它呢？我认为现在讨论这个问题还为时过早。我们都知道，互联网的发展带来的结论是，任何早期的产业技术都应该给予足够的土壤和包容，让它们得以发展。如果我们现在就对AI进行严格监管，这势必会影响整个产业的发展速度。作为这个行业的创业者，我希望监管可以再晚一些。这是我的观点。
邱谆：站在创业或者早期投资的角度来说，对于监管问题，我的想法可能会有些特殊。我觉得监管是非常困难的，并且在某种程度上来说总是有各种办法可以规避。但在早期阶段，我们更应该考虑如何让这个生态更快地繁荣起来，而不是过多地使用监管手段来限制它。我们应该理解这种精神，即如何支持早期的创新。现在很难界定监管的具体内容，但回头看历史，我们可以以开源软件为例来理解这个过程。在最初的时候，我们允许人们使用它，而不知道最终谁会获得收益。这种做法帮助我们建立了一个生态。
形成生态之后，可以考虑使用其他的商业模式来获取收益。软件本身是可以复制的，开源之后确实无法维护著作权，每行代码都可以被复制。但这之上可以通过增值服务、订阅等方式来收取商业价值，而不是仅仅靠卖出复制品或设计方案。这样可以让使用者先免费使用软件，等到使用者用起来后，再通过其他方式获取商业利益，避免侵犯他人的知识产权，并且也不需要申请太多著作权或专利。实际上，大部分公司申请专利是为了自我保护，而非攻击他人。比如微软的Office，当年通过提供了免费使用的版本，从而减少盗版的情况出现。这种思维方式可以帮助我们更好地保护新兴技术的知识产权，同时也实现商业价值。
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