在人工智能的浪潮中，AI大模型如GPT系列、BERT和Meta的LLaMA不僅是技術(shù)革命的驅(qū)動(dòng)者，也開辟了無限的應(yīng)用領(lǐng)域。隨著這些模型在商業(yè)和社會(huì)上展現(xiàn)出巨大的價(jià)值，知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）保護(hù)和侵權(quán)行為的問題愈發(fā)顯著。這些模型背后的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)投入了巨大的努力和資源，積累了豐富的技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)，使得對(duì)這些智力成果的保護(hù)變得尤為關(guān)鍵。在這場知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“矛與盾”較量中，既展現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的力量，也凸顯了保護(hù)成果的挑戰(zhàn)。

大模型的竊取

大型人工智能模型正遭遇前所未有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)挑戰(zhàn)，技術(shù)的發(fā)展和AI大模型的特性也為這些非法行為提供了更多可能性。

首先，從技術(shù)的角度來看，AI模型的復(fù)雜性本身就是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。AI模型往往包含成千上萬的參數(shù)和復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程，這使得監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證其知識(shí)產(chǎn)權(quán)變得極為困難。例如，確定一個(gè)模型是否是通過復(fù)制另一個(gè)模型修改得到的，就是一個(gè)技術(shù)上極具挑戰(zhàn)性的問題。此外，隨著技術(shù)的發(fā)展，侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)的方法也在不斷進(jìn)步，例如通過高級(jí)的逆向工程技術(shù)來復(fù)制或模仿AI模型的行為。

法律領(lǐng)域的挑戰(zhàn)同樣復(fù)雜?，F(xiàn)有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律體系可能未能充分適應(yīng)快速發(fā)展的AI技術(shù)。例如，AI模型的創(chuàng)作可能涉及到大量的自動(dòng)化過程，這在傳統(tǒng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)框架下可能難以界定。由于AI技術(shù)的快速發(fā)展，法律法規(guī)往往難以跟上技術(shù)的步伐，導(dǎo)致保護(hù)措施不足或滯后。

下面為大家介紹下常見的侵權(quán)行為，從簡單的模型復(fù)制、非法分發(fā)，到更復(fù)雜和隱蔽的逆向工程和數(shù)據(jù)盜用。

1.模型復(fù)制與非法分發(fā)：這是最直接的竊取方式。第三方通過復(fù)制AI模型，并將其非法分發(fā)或銷售，直接侵犯了原始模型開發(fā)者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。這種方式常見于那些易于訪問和下載的模型，尤其是那些在學(xué)術(shù)界或開源平臺(tái)上發(fā)布的模型。

2.模型逆向工程：在這種情況下，攻擊者通過分析AI模型的輸出，試圖逆向工程出模型的關(guān)鍵特征，從而創(chuàng)建一個(gè)功能上類似的模型。逆向工程不僅侵犯了原始模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，還可能導(dǎo)致商業(yè)秘密的泄露。

逆向工程在AI領(lǐng)域涉及復(fù)雜的技術(shù)步驟，其核心在于深入理解和分析現(xiàn)有的AI模型。首先，它開始于對(duì)目標(biāo)模型的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)監(jiān)測(cè)，以確定其決策模式和結(jié)果特征。接下來，分析模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同層的作用和連接方式，以及評(píng)估模型中的關(guān)鍵參數(shù)，如權(quán)重和偏置，這有助于理解模型如何處理數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)。隨后，基于這些信息，嘗試重建模型的核心功能，編寫新代碼或調(diào)整現(xiàn)有算法，以模仿原始模型的行為。這一階段還包括將重建的模型輸出與原模型進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。最后，根據(jù)逆向工程的發(fā)現(xiàn)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和微調(diào)，提高其性能或適應(yīng)性。這一過程不僅要求深厚的技術(shù)知識(shí)，還涉及對(duì)模型工作原理的細(xì)致洞察，以及對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)處理能力。

3.數(shù)據(jù)盜用：AI模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)。如果未經(jīng)授權(quán)使用受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，這種行為可能構(gòu)成對(duì)數(shù)據(jù)來源的版權(quán)侵犯。這種情況在缺乏數(shù)據(jù)來源透明度的情況下更為常見。

日益增多的用戶正在使用通過AI大模型生成的內(nèi)容來訓(xùn)練自己的大模型，但在法律上對(duì)AIGC內(nèi)容的權(quán)利歸屬和使用限制的分配存在諸多爭議。全球主流AIGC產(chǎn)品通過用戶協(xié)議，采用了多種模式來規(guī)定內(nèi)容的權(quán)利歸屬。這些模式大致可以分為五類：權(quán)利全部歸屬于用戶、權(quán)利歸屬于用戶但開發(fā)者取得使用授權(quán)、權(quán)利歸屬于軟件開發(fā)者、是否付費(fèi)決定權(quán)利歸屬、以及內(nèi)容流入“公有領(lǐng)域”。

例如，OpenAI和Anlatan這樣的平臺(tái)通常允許用戶完全擁有其通過AIGC產(chǎn)品生成的內(nèi)容的權(quán)利。與此同時(shí)，一些平臺(tái)如Canva和Notion AI，雖然也允許用戶擁有內(nèi)容的權(quán)利，但同時(shí)要求用戶授予它們一定的使用權(quán)，以便于進(jìn)行宣傳或改進(jìn)產(chǎn)品。在另一些情況下，如Storyboard That，則將生成內(nèi)容的權(quán)利保留給了軟件開發(fā)者。

4.參數(shù)調(diào)整與微調(diào)：在某些情況下，第三方可能通過微調(diào)或調(diào)整現(xiàn)有模型的參數(shù)，來創(chuàng)建一個(gè)在功能上與原始模型相似，但在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上略有不同的模型。這種方法在邊界上操作，有時(shí)可能難以被視為直接的知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯，但它確實(shí)對(duì)原始模型的IP構(gòu)成了威脅。

5.模型功能復(fù)制：這種方法涉及到創(chuàng)建一個(gè)新的模型，其功能和輸出與原始模型相似或相同，但在內(nèi)部結(jié)構(gòu)上可能完全不同。這種方式通常更難被檢測(cè)，因?yàn)閺耐獠縼砜?，兩個(gè)模型可能表現(xiàn)出相似的行為，但內(nèi)部實(shí)現(xiàn)完全不同。

6.違反商業(yè)許可的范圍：在某些情況下，即使是合法獲取的AI模型，也可能被濫用，如將模型用于未經(jīng)授權(quán)的應(yīng)用領(lǐng)域，或者在違反許可協(xié)議的情況下進(jìn)行商業(yè)化使用。

這場矛與盾的較量是技術(shù)、法律和全球化的角力，有效的保護(hù)策略需要綜合考慮這些方面的挑戰(zhàn)。

大模型的"思想鋼印"與技術(shù)保護(hù)

在保護(hù)AI大模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面，數(shù)字水印技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這種方法涉及將一種隱蔽的標(biāo)記或信息嵌入到模型中，這種標(biāo)記對(duì)模型的功能影響微乎其微，但可以用于證明所有權(quán)和追蹤模型的使用情況。

在《三體》中，作者劉慈欣創(chuàng)造了“思想鋼印”的概念，描述了一種強(qiáng)制性的、不可抹去的思想植入方式。數(shù)字水印在AI大模型中的作用，就像是嵌入在人類心智深處的潛意識(shí)。這些水印被巧妙地設(shè)計(jì)和嵌入到模型中，它們的存在對(duì)模型的日常功能影響微乎其微，就像人的潛意識(shí)一樣不易被察覺。但在關(guān)鍵時(shí)刻，比如當(dāng)需要證明模型的原創(chuàng)性和所有權(quán)時(shí)，這些水印就像是潛意識(shí)的覺醒，能夠明確標(biāo)示模型的出處和歸屬。類似地，數(shù)字水印也可被視作對(duì)AI模型的一種潛意識(shí)層面的“思想植入”，它代表著創(chuàng)建者的標(biāo)記和所有權(quán)聲明。即便模型被復(fù)制、修改或遭受攻擊，這種內(nèi)嵌的標(biāo)記也能夠堅(jiān)固地維護(hù)著模型的原創(chuàng)性和合法權(quán)益。

這種技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)是其隱蔽性和魯棒性。因?yàn)樗”磺度氲侥Ｐ偷纳顚咏Y(jié)構(gòu)中，普通用戶在使用模型時(shí)幾乎無法察覺到它的存在。即便是在模型被復(fù)制或部分修改的情況下，這些水印也能夠保持不變，從而幫助原始開發(fā)者證明所有權(quán)。此外，合理設(shè)計(jì)的數(shù)字水印能夠抵抗一系列的攻擊和嘗試去除水印的手段，如模型裁剪、微調(diào)或其他形式的篡改。

然而，數(shù)字水印技術(shù)也面臨著一定的挑戰(zhàn)。其中最主要的是如何設(shè)計(jì)出既隱蔽又魯棒的水印。如果水印太過明顯，可能會(huì)被惡意用戶識(shí)別并移除，或者影響模型的性能。另一方面，水印需要足夠強(qiáng)大，能夠在模型經(jīng)歷各種處理和攻擊時(shí)保持穩(wěn)定。此外，隨著攻擊技術(shù)的進(jìn)步，如更先進(jìn)的逆向工程方法，保持?jǐn)?shù)字水印的安全性和有效性是一個(gè)不斷進(jìn)化的挑戰(zhàn)。

AI大模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不僅僅局限于數(shù)字水印技術(shù)，還包括了一系列其他的保護(hù)機(jī)制，每種機(jī)制都有其獨(dú)特的作用和應(yīng)用場景。

加密技術(shù)和訪問控制是另一種常見的保護(hù)策略。通過對(duì)AI模型的數(shù)據(jù)加密，以及實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，可以有效地防止未授權(quán)的訪問和使用。這種方法的關(guān)鍵在于找到加密強(qiáng)度和系統(tǒng)性能之間的平衡點(diǎn)。

版權(quán)標(biāo)記和元數(shù)據(jù)的添加也是保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的一種有效方法。在AI模型和相關(guān)數(shù)據(jù)中嵌入版權(quán)信息和元數(shù)據(jù)，如作者、創(chuàng)建日期等，有助于版權(quán)的識(shí)別和追蹤。盡管如此，這些信息可能面臨被篡改或刪除的風(fēng)險(xiǎn)。

法律與開源協(xié)議

對(duì)于大模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，法律保護(hù)同樣不可或缺。通過制定和執(zhí)行明確的法律框架和合同條款，可以為AI模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)提供強(qiáng)有力的保障。這包括詳細(xì)的使用許可協(xié)議、版權(quán)聲明和責(zé)任限制等。與普通的商業(yè)AI大模型相比，開源大模型由于其廣泛的使用范圍，再加上大家對(duì)開源概念的理解和使用的限制缺乏了解，更容易引發(fā)一些潛在的利益沖突。

開源社區(qū)以其公開透明的特性，為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供了新的可能性。通過在開源社區(qū)上記錄和驗(yàn)證模型的創(chuàng)作、訓(xùn)練、修改和分發(fā)過程，可以創(chuàng)建一個(gè)透明且很難更改的知識(shí)產(chǎn)權(quán)記錄。

開源大模型通常遵循特定的開源協(xié)議，如Apache 2.0、MIT和GPL等。這些協(xié)議規(guī)定了用戶可以如何使用、修改和分發(fā)開源軟件。

Apache 2.0: 允許用戶修改和分發(fā)源代碼，也可用于商業(yè)用途。該協(xié)議不要求修改后的版本必須以相同協(xié)議開源。

MIT許可證: 同樣提供了很大的自由度，包括商業(yè)使用和源代碼的修改，但不強(qiáng)制要求衍生作品使用相同協(xié)議開源。

GPL: 要求任何分發(fā)的軟件或衍生作品也必須是開源的，并且保留原有協(xié)議。

開源AI大模型的商用可能性取決于所使用的開源協(xié)議。Apache 2.0和MIT許可證允許商業(yè)使用，而GPL則有更多限制。在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)和開發(fā)者需要根據(jù)具體的協(xié)議要求，來確定是否可以將模型用于商業(yè)目的。

例如，Meta公司發(fā)布的LLaMA2模型雖然開源，但其使用的許可證可能對(duì)商業(yè)使用有所限制。這種情況下，企業(yè)可能需要尋求額外的許可或選擇其他更適合商業(yè)用途的模型。

盡管Llama 2公開了模型參數(shù)和源代碼，并提供了使用的某種自由度，但其協(xié)議并不完全符合傳統(tǒng)開源定義。根據(jù)開源促進(jìn)會(huì)發(fā)布的開源定義，一個(gè)真正的開源軟件應(yīng)滿足包括不歧視個(gè)人或群體和不限制使用領(lǐng)域在內(nèi)的十項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。然而，Llama 2的協(xié)議在這些方面存在局限性。例如，對(duì)于月活躍用戶超過七億的企業(yè)，Llama 2的協(xié)議中設(shè)定了特定限制，這被視為對(duì)大公司的歧視性條款。同時(shí)，顯著的限制還包括：禁止利用Llama 2的輸出來改善其他AI大模型。

在Llama 2的協(xié)議中，對(duì)于分發(fā)行為也有明確的規(guī)定。如果用戶將Llama 2或其衍生作品分發(fā)給第三方，必須提供本協(xié)議的副本并保留相應(yīng)的歸屬通知。

開源大模型的出現(xiàn)在技術(shù)和生態(tài)發(fā)展上是一個(gè)重大的進(jìn)步，但其協(xié)議中的限制和條件也為其商業(yè)應(yīng)用和進(jìn)一步開發(fā)提出了挑戰(zhàn)。這種情況下，企業(yè)可能需要尋求額外的許可或選擇其他更適合商業(yè)用途的模型。

總結(jié)與思考

在探討AI大模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和其對(duì)人類社會(huì)的貢獻(xiàn)時(shí)，我們面臨著一個(gè)關(guān)鍵性的問題：隨著開源大模型的日益完善和迭代，這些模型是否能真正成為人類社會(huì)的公共財(cái)富，還是少數(shù)人壟斷的利器？

AI大模型不僅是技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，也是人類智慧的結(jié)晶。隨著開源模型的發(fā)展，我們看到了一個(gè)趨勢(shì)，即這些模型和生成的數(shù)據(jù)，正逐漸從單一機(jī)構(gòu)或公司的專有資產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼜V泛的社會(huì)共享資源。這種轉(zhuǎn)變帶來了無數(shù)的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，允許更廣泛的研究者、開發(fā)者和企業(yè)參與到AI技術(shù)的進(jìn)步中來。

然而，這一轉(zhuǎn)變也提出了新的挑戰(zhàn)，特別是在知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和商業(yè)模式的適應(yīng)性方面。傳統(tǒng)的商業(yè)模式，基于專利權(quán)和版權(quán)等知識(shí)產(chǎn)權(quán)機(jī)制，可能不再完全適合AI時(shí)代的需求。對(duì)于未來的AI技術(shù)發(fā)展，一個(gè)可能的方向是朝著更加開放、共享的模式發(fā)展。不僅能夠加速AI技術(shù)的發(fā)展，也能夠使更多的人受益于這些技術(shù)的進(jìn)步。

為了實(shí)現(xiàn)這一愿景，我們需要發(fā)展新的商業(yè)模式和法律框架，這些模式和框架應(yīng)當(dāng)既能夠激勵(lì)創(chuàng)新，又能確保公平和普惠。這可能包括對(duì)現(xiàn)有知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律的修改，引入新的數(shù)據(jù)共享和使用標(biāo)準(zhǔn)，以及發(fā)展新的經(jīng)濟(jì)模型來激勵(lì)創(chuàng)新和公平的資源分配。AI大模型的未來發(fā)展不僅是技術(shù)上的挑戰(zhàn)，更是政策、法律和經(jīng)濟(jì)模型創(chuàng)新的挑戰(zhàn)。