AI大模型的知识产权博弈：矛与盾的较量.docx

《AI大模型的知识产权博弈：矛与盾的较量.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《AI大模型的知识产权博弈：矛与盾的较量.docx（7页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、在人工智能的浪潮中,AI大模型如GPT系列、BERT和Meta的LLaMA不仅是技术革命的驱动者，也开辟了无限的应用领域。随着这些模型在商业和社会上展现出巨大的价值，知识产权（IP）保护和侵权行为的问题愈发显著。这些模型背后的创新团队投入了巨大的努力和资源，积累了丰富的技术创新和知识，使得对这些智力成果的保护变得尤为关键。在这场知识产权的矛与盾较量中，既展现了技术创新的力量，也凸显了保护成果的挑战。大模型的窃取大型人工智能模型正遭遇前所未有的知识产权挑战，技术的发展和Al大模型的特性也为这些非法行为提供了更多可能性。首先，从技术的角度来看，Al模型的复杂性本身就是一个重大挑战。Al模型往往包含

2、成千上万的参数和复杂的数据处理流程，这使得监测和验证其知识产权变得极为困难。例如，确定一个模型是否是通过复制另一个模型修改得到的，就是一个技术上极具挑战性的问题。此外，随着技术的发展，侵犯知识产权的方法也在不断进步，例如通过高级的逆向工程技术来复制或模仿Al模型的行为。法律领域的挑战同样复杂。现有的知识产权法律体系可能未能充分适应快速发展的Al技术。例如，Al模型的创作可能涉及到大量的自动化过程，这在传统的知识产权框架下可能难以界定。由于Al技术的快速发展，法律法规往往难以跟上技术的步伐，导致保护措施不足或滞后。下面为大家介绍下常见的侵权行为，从简单的模型复制、非法分发，到更复杂和隐蔽的逆向工

3、程和数据盗用。1 .模型复制与非法分发：这是最直接的窃取方式。第三方通过复制Al模型，并将其非法分发或销售，直接侵犯了原始模型开发者的知识产权。这种方式常见于那些易于访问和下载的模型，尤其是那些在学术界或开源平台上发布的模型。2 .模型逆向工程：在这种情况下，攻击者通过分析Al模型的输出，试图逆向工程出模型的关键特征，从而创建一个功能上类似的模型。逆向工程不仅侵犯了原始模型的知识产权，还可能导致商业秘密的泄露。逆向工程在Al领域涉及复杂的技术步骤，其核心在于深入理解和分析现有的AI模型。首先，它开始于对目标模型的输出数据进行详细监测，以确定其决策模式和结果特征。接下来，分析模型的内部结构，包括

4、神经网络中不同层的作用和连接方式，以及评估模型中的关键参数，如权重和偏置，这有助于理解模型如何处理数据并做出预测。随后，基于这些信息，尝试重建模型的核心功能，编写新代码或调整现有算法，以模仿原始模型的行为。这一阶段还包括将重建的模型输出与原模型进行对比，以验证其准确性。最后，根据逆向工程的发现，对模型进行优化和微调，提高其性能或适应性。这一过程不仅要求深厚的技术知识，还涉及对模型工作原理的细致洞察，以及对复杂数据的精准处理能力。3 .数据盗用：Al模型的训练需要大量的数据。如果未经授权使用受版权保护的数据进行模型训练，这种行为可能构成对数据来源的版权侵犯。这种情况在缺乏数据来源透明度的情况下更

5、为常见。日益增多的用户正在使用通过AI大模型生成的内容来训练自己的大模型，但在法律上对AIGC内容的权利归属和使用限制的分配存在诸多争议。全球主流AIGC产品通过用户协议，采用了多种模式来规定内容的权利归属。这些模式大致可以分为五类：权利全部归属于用户、权利归属于用户但开发者取得使用授权、权利归属于软件开发者、是否付费决定权利归属、以及内容流入公有领域。例如，OpenAI和Anlatan这样的平台通常允许用户完全拥有其通过AIGC产品生成的内容的权利。与此同时，一些平台如Canva和NotionAI,虽然也允许用户拥有内容的权利，但同时要求用户授予它们一定的使用权，以便于进行宣传或改进产品。在

6、另一些情况下,如StoryboardThat,则将生成内容的权利保留给了软件开发者。4 .参数调整与微调：在某些情况下，第三方可能通过微调或调整现有模型的参数，来创建一个在功能上与原始模型相似，但在技术实现上略有不同的模型。这种方法在边界上操作，有时可能难以被视为直接的知识产权侵犯，但它确实对原始模型的IP构成了威胁。5 .模型功能复制：这种方法涉及到创建一个新的模型，其功能和输出与原始模型相似或相同，但在内部结构上可能完全不同。这种方式通常更难被检测，因为从外部来看，两个模型可能表现出相似的行为，但内部实现完全不同。6 .违反商业许可的范围：在某些情况下，即使是合法获取的Al模型，也可能被滥

7、用，如将模型用于未经授权的应用领域，或者在违反许可协议的情况下进行商业化使用。这场矛与盾的较量是技术、法律和全球化的角力，有效的保护策略需要综合考虑这些方面的挑战。大模型的“思想钢印”与技术保护在保护Al大模型的知识产权方面，数字水印技术发挥着至关重要的作用。这种方法涉及将一种隐蔽的标记或信息嵌入到模型中，这种标记对模型的功能影响微乎其微，但可以用于证明所有权和追踪模型的使用情况。在三体中，创造了“思想钢印”的概念，描述了一种强制性的、不可抹去的思想植入方式。数字水印在Al大模型中的作用，就像是嵌入在人类心智深处的潜意识。这些水印被巧妙地设计和嵌入到模型中，它们的存在对模型的日常功能影响微乎其

8、微，就像人的潜意识一样不易被察觉。但在关键时刻，比如当需要证明模型的原创性和所有权时，这些水印就像是潜意识的觉醒，能够明确标示模型的出处和归属。类似地，数字水印也可被视作对Al模型的一种潜意识层面的“思想植入”，它代表着创建者的标记和所有权声明。即便模型被复制、修改或遭受攻击，这种内嵌的标记也能够坚固地维护着模型的原创性和合法权益。这种技术的主要优势是其隐蔽性和鲁棒性。因为水印被嵌入到模型的深层结构中，普通用户在使用模型时几乎无法察觉到它的存在。即便是在模型被复制或部分修改的情况下，这些水印也能够保持不变，从而帮助原始开发者证明所有权。此外，合理设计的数字水印能够抵抗一系列的攻击和尝试去除水印

9、的手段，如模型裁剪、微调或其他形式的篡改。然而，数字水印技术也面临着一定的挑战。其中最主要的是如何设计出既隐蔽又鲁棒的水印。如果水印太过明显，可能会被恶意用户识别并移除，或者影响模型的性能。另一方面，水印需要足够强大，能够在模型经历各种处理和攻击时保持稳定。此外，随着攻击技术的进步，如更先进的逆向工程方法，保持数字水印的安全性和有效性是一个不断进化的挑战。Al大模型的知识产权保护不仅仅局限于数字水印技术，还包括了一系列其他的保护机制，每种机制都有其独特的作用和应用场景。加密技术和访问控制是另一种常见的保护策略。通过对Al模型的数据加密，以及实施严格的访问控制机制，可以有效地防止未授权的访问和使

10、用。这种方法的关键在于找到加密强度和系统性能之间的平衡点。版权标记和元数据的添加也是保护知识产权的一种有效方法。在Al模型和相关数据中嵌入版权信息和元数据，如作者、创建日期等，有助于版权的识别和追踪。尽管如此，这些信息可能面临被篡改或删除的风险。法律与开源协议对于大模型的知识产权，法律保护同样不可或缺。通过制定和执行明确的法律框架和合同条款，可以为AI模型的知识产权提供强有力的保障。这包括详细的使用许可协议、版权声明和责任限制等。与普通的商业AI大模型相比，开源大模型由于其广泛的使用范围，再加上大家对开源概念的理解和使用的限制缺乏了解，更容易引发一些潜在的利益冲突。开源社区以其公开透明的特性，

11、为知识产权保护提供了新的可能性。通过在开源社区上记录和验证模型的创作、训练、修改和分发过程，可以创建一个透明且很难更改的知识产权记录。开源大模型通常遵循特定的开源协议，如APaChe2.0、MlT和GPL等。这些协议规定了用户可以如何使用、修改和分发开源软件。Apache2.0:允许用户修改和分发源代码，也可用于商业用途。该协议不要求修改后的版本必须以相同协议开源。MlT许可证：同样提供了很大的自由度，包括商业使用和源代码的修改，但不强制要求衍生作品使用相同协议开源。GPL:要求任何分发的软件或衍生作品也必须是开源的，并且保留原有协议。开源Al大模型的商用可能性取决于所使用的开源协议。APaC

12、he2.0和MIT许可证允许商业使用，而GPL则有更多限制。在实际应用中，企业和开发者需要根据具体的协议要求，来确定是否可以将模型用于商业目的。例如，Meta公司发布的LLaMA2模型虽然开源，但其使用的许可证可能对商业使用有所限制。这种情况下，企业可能需要寻求额外的许可或选择其他更适合商业用途的模型。尽管Llama2公开了模型参数和源代码，并提供了使用的某种自由度，但其协议并不完全符合传统开源定义。根据开源促进会发布的开源定义，一个真正的开源软件应满足包括不歧视个人或群体和不限制使用领域在内的十项标准。然而，Llama2的协议在这些方面存在局限性。例如，对于月活跃用户超过七亿的企业,Llam

13、a2的协议中设定了特定限制，这被视为对大公司的歧视性条款。同时，显著的限制还包括：禁止利用Llama2的输出来改善其他Al大模型。在Llama2的协议中，对于分发行为也有明确的规定。如果用户将Llama2或其衍生作品分发给第三方，必须提供本协议的副本并保留相应的归属通知。开源大模型的出现在技术和生态发展上是一个重大的进步，但其协议中的限制和条件也为其商业应用和进一步开发提出了挑战。这种情况下，企业可能需要寻求额外的许可或选择其他更适合商业用途的模型。总结与思考在探讨AI大模型的知识产权保护和其对人类社会的贡献时，我们面临着一个关键性的问题：随着开源大模型的日益完善和迭代，这些模型是否能真正成为

14、人类社会的公共财富，还是少数人垄断的利器？Al大模型不仅是技术创新的产物，也是人类智慧的结晶。随着开源模型的发展，我们看到了一个趋势，即这些模型和生成的数据，正逐渐从单一机构或公司的专有资产转变为更广泛的社会共享资源。这种转变带来了无数的创新机会，允许更广泛的研究者、开发者和企业参与到Al技术的进步中来。然而，这一转变也提出了新的挑战，特别是在知识产权的保护和商业模式的适应性方面。传统的商业模式，基于专利权和版权等知识产权机制，可能不再完全适合AI时代的需求。对于未来的AI技术发展，一个可能的方向是朝着更加开放、共享的模式发展。不仅能够加速AI技术的发展，也能够使更多的人受益于这些技术的进步。为了实现这一愿景，我们需要发展新的商业模式和法律框架，这些模式和框架应当既能够激励创新，又能确保公平和普惠。这可能包括对现有知识产权法律的修改，引入新的数据共享和使用标准，以及发展新的经济模型来激励创新和公平的资源分配。Al大模型的未来发展不仅是技术上的挑战，更是政策、法律和经济模型创新的挑战。