저작권 전쟁: AI 창작물에 걸린 다모클레스의 검
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- 2023-04-12 12:43:111497검색
저자 | JAMES VINCENT
역자 | Zhu Xianzhong
1. 생성 인공지능이 점점 대중화되고 있는데, 그 제품은 얼마나 합법적인가요?
작년부터 생성 인공지능이 점점 인기를 얻고 있습니다. Microsoft, Adobe, GitHub와 같은 회사는 이 기술을 자사 제품에 통합하고 있습니다. 스타트업은 경쟁을 위해 수억 달러를 모금하고 있으며, 텍스트-이미지 AI 모델이 수많은 모델을 생성하는 등 문화적 영향도 미치고 있습니다. 문화. 그러나 생성적 AI에 대한 업계의 논의를 자세히 들어보면 옹호자와 비평가 모두가 점점 더 걱정스러운 어조로 질문을 중얼거리는 것을 듣게 될 것입니다. 이것이 실제로 합법적입니까?
생성 AI 시스템이 훈련되는 방식 때문에 문제가 발생합니다. 대부분의 기계 학습 소프트웨어와 마찬가지로 데이터의 패턴을 식별하고 복제하는 방식으로 작동합니다. 그러나 이러한 프로그램이 코드, 텍스트, 음악 및 예술을 생성하는 데 사용하는 교육 데이터 자체는 인간이 만들고 웹에서 스크랩한 것이며 그 중 대부분은 어떤 방식으로든 저작권으로 보호됩니다.
먼 과거(일명 '2010년대')에 살고 있는 AI 연구자들에게 이것은 큰 문제가 아닙니다. 당시 최첨단 모델은 손톱 크기만큼 얼굴의 흐릿한 흑백 이미지만 생성할 수 있었습니다. 인간에게 명백한 위협은 없습니다. 그러나 2022년에는 단순한 아마추어가 Stable Diffusion과 같은 소프트웨어를 사용하여 몇 시간 만에 아티스트의 스타일을 복제할 수 있거나 기업이 AI로 생성된 인쇄물과 소셜 미디어 필터를 판매할 때 이러한 모든 것이 합법성의 문제입니다. 디자이너 복제물에 관해서는 윤리가 더욱 중요해집니다.
2. 생성 인공 지능 모델이 저작권이 있는 데이터를 학습하는 것이 합법적인가요?
디즈니 일러스트레이터 Hollie Mengert를 예로 들어 보겠습니다. Hollie Mengert는 인공 지능 실험을 위해 캐나다의 기계 공학 학생이 자신의 예술적 스타일을 복제한 것을 발견했습니다. 학생은 Monguet의 작품 32개를 다운로드하고 자신의 스타일을 재현할 수 있는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 몇 시간을 보냈습니다. Mongert는 기술 전문가 Andy Baio(사건을 취재한 사람)에게 다음과 같이 말했습니다. "개인적으로 누군가가 제가 배운 것들을 사용하여 제가 하는 일을 하고 있는 것 같은 느낌이 듭니다. 2011년부터 시작했습니다. 미술 학교부터 전문 예술가로 활동했습니다. 내가 동의하지도 않고 허용하지도 않는 예술을 창작하는 데 사용했습니다."
그런데 그게 공평한가요? Mongert가 이에 대해 할 수 있는 일이 있나요?
이러한 질문에 답하고 생성 AI의 법적 환경을 이해하기 위해 Verge는 변호사, 분석가, AI 스타트업 직원을 포함한 다양한 전문가와 이야기를 나눴습니다. 일부 사람들은 이러한 시스템이 저작권 침해 위험이 높으며 가까운 시일 내에 심각한 법적 문제에 직면할 수 있다고 자신 있게 말합니다. 다른 사람들은 그 반대라고 주장합니다. 현재 생성 AI 분야에서 일어나고 있는 모든 일은 합법적이며 모든 소송은 실패할 수밖에 없습니다.
생성 AI 현장을 면밀히 관찰해 온 Beo는 "양쪽 모두가 자신의 입장에 대해 매우 자신감을 갖고 있는 것을 보지만 현실은 아무도 모릅니다"라고 Verge에 말했습니다. "이 문제가 법정에서 어떻게 될지 안다고 자신하는 사람은 누구나 틀린 것입니다."
영국 서섹스대학교 인공지능 및 지적재산권 전문 학자 안드레스 구아다무즈(Andres Guadamuz)는 이렇게 말했습니다. 알려지지 않은 요소가 많지만 이 주제에 대한 많은 불확실성을 야기하는 몇 가지 핵심 질문도 있습니다. 첫째, 생성 AI 모델의 출력에 대한 저작권을 가질 수 있습니까? 그렇다면, 누가 그것을 소유하고 있습니까? 둘째, AI 훈련에 사용된 입력에 대한 저작권을 소유하고 있는 경우 모델이나 모델이 생성하는 콘텐츠에 대한 법적 권리가 있습니까? 이러한 질문에 답하고 나면 더 큰 질문이 생깁니다. 이 기술의 영향을 어떻게 처리합니까? 데이터 수집에 어떤 법적 제한을 가할 수 있거나 가해야 합니까? 이러한 시스템을 구축하는 사람들과 이를 구축하기 위해 데이터가 필요한 사람들 사이에 평화가 있을 수 있을까요?
이 질문에 하나씩 답해 봅시다.
3. 출력 질문: 인공지능 모델로 만든 것에 대한 저작권을 얻을 수 있나요?
적어도 첫 번째 질문에 대해서는 대답이 그리 어렵지 않습니다. 미국에서는 오로지 기계로 제작된 저작물에 대한 저작권 보호가 없습니다. 그러나 창작자가 상당한 인적 투자를 입증할 수 있는 경우에는 저작권이 인정될 가능성이 높습니다.
올해 9월 미국 저작권청은 텍스트-이미지 AI Midstravel(Open AI 회사의 DALL·E 제품과 유사한 AI 아트워크 생성 소프트웨어)의 도움으로 처음으로 만화책 등록을 승인했습니다. 이 만화는 캐릭터, 대화, 전통적인 만화 레이아웃이 포함된 18페이지의 내러티브로 이루어진 완전한 작품입니다. 미국 저작권청이 결정을 검토하고 있다는 보도에도 불구하고 해당 만화의 저작권 등록은 실제로 취소되지 않았습니다. 검토의 한 요소는 만화 제작에 관련된 인적 투자 수준이 될 것으로 보입니다. 이 작품을 만든 예술가 크리스티나 카슈타노바(Kristina Kashtanova)는 ipwatchdog.com과의 인터뷰에서 미국 저작권청이 그녀에게 "이 그래픽 소설의 창작에 많은 수의 인간이 참여했다는 것을 보여주기 위해 내 과정의 세부 사항을 제공해 달라"고 요청했다고 말했습니다. (미국 저작권청 자체에서는 구체적인 사례에 대해 언급하지 않습니다.)
Guadamuz에 따르면 이는 인공 지능의 도움으로 생성된 저작물에 대한 저작권 부여와 관련하여 지속적인 문제가 될 것입니다. 그는 “단순히 '반 고흐의 고양이'라고만 치면 미국에서 저작권을 얻기에는 충분하지 않다고 생각한다”고 말했다. "그러나 프롬프트로 실험을 시작하고 이미지 몇 개를 만들고 이미지를 미세 조정하고 토렌트 데이터로 작업을 시작하고 더 많은 엔지니어링을 시작하면 이것이 저작권으로 보호된다는 것을 알 수 있습니다." AI 모델 출력 제품의 비율은 인간의 개입 정도에 따라 달라질 수 있습니다.
이 지침을 고려하면 생성 AI 모델의 출력 대부분은 저작권으로 보호되지 않을 가능성이 높습니다. 일반적으로 몇 가지 키워드를 프롬프트로 사용하여 대량 생산됩니다. 그러나 더 복잡한 프로세스를 통해 더 나은 사례가 생성됩니다. 여기에는 전국 예술 박람회 대회에서 우승한 AI 생성 인쇄물과 같이 논란이 많은 작품이 포함될 수 있습니다. 이 경우 창작자는 몇 주 동안 프롬프트를 연마하고 완성된 작품을 수동으로 편집했다고 밝혔는데, 이는 상당한 지적 투자를 의미합니다.
AI 저작권 문제에 대해 글을 쓴 컴퓨터 과학자 Giorgio Franceschelli는 인간의 입력을 측정하는 것이 EU 사례 결정에서 "특히 사실"이라고 말했습니다. 그리고 영국(서구 AI 스타트업이 집중하는 또 다른 주요 관할권)에서는 법이 또 다릅니다. 특이하게도 영국은 오로지 컴퓨터로 생성된 저작물에 대한 저작권을 제공하는 몇 안 되는 국가 중 하나이지만, 저작자를 "저작물 창작에 필요한 준비를 한 사람"으로 간주합니다. 다시 말하지만, 여러 "독자"(이 "사람"은 모델 개발자입니까 아니면 운영자입니까?)의 문제가 있지만 일종의 저작권 보호를 부여하는 데 우선 순위를 제공합니다.
궁극적으로 Guadamuz는 저작권 등록은 첫 번째 단계일 뿐이라고 경고합니다. 그는 “미국 저작권청은 법원이 아니다”라고 말했다. "저작권 침해로 누군가를 고소하려면 등록해야 하지만 이것이 법적으로 집행 가능한지 여부는 궁극적으로 법원이 결정합니다." 데이터 인공지능 모델을 훈련시키려면?
대부분의 전문가에게 인공 지능 및 저작권과 관련하여 가장 큰 질문은 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터와 관련이 있습니다. 대부분의 시스템은 웹에서 얻은 대량의 콘텐츠(텍스트, 코드 또는 이미지일 수 있음)에 대해 학습됩니다. 예를 들어, 가장 크고 가장 영향력 있는 텍스트-페인팅 기술 중 하나인 Stable Diffusion의 훈련 데이터 세트에는 WordPress 및 Blogspot의 개인 블로그에서 DeviantArt에 이르기까지 수백 개의 도메인에서 가져온 수십억 개의 이미지가 포함되어 있습니다. Shutterstock 및 Getty Images와 같은 스톡 이미지 사이트. 실제로 생성 AI를 위한 교육 데이터 세트는 너무 커서 이미 참여해 본 적이 있을 가능성이 높습니다.
AI 연구원, 스타트업 및 수십억 달러 규모의 기술 회사가 사용하는 이론적 근거는 이러한 이미지의 사용(적어도 미국에서는)이 공정 사용 원칙에 의해 보호된다는 것입니다. 표현의 자유를 증진하기 위한 저작물. 
이러한 요소와 관련된 책임을 고려할 때 Gervais는 저작권이 있는 데이터 교육 시스템이 공정하게 사용될 가능성이 "매우 높다"고 말했습니다. 그러나 생성된 콘텐츠의 경우 반드시 그런 것은 아닙니다. 즉, 다른 사람의 데이터를 사용하여 인공 지능 모델을 훈련할 수 있지만 해당 모델로 수행하는 작업은 침해가 될 수 있습니다. 위조지폐를 만들어 영화관에 가는 것과 위조지폐로 자동차를 사려고 하는 것의 차이처럼 생각해보세요.
다른 시나리오에 배포된 동일한 텍스트-이미지 AI 모델을 고려해보세요. 모델이 수백만 개의 이미지에 대해 훈련되고 새로운 이미지를 생성하는 데 사용된다면 이는 저작권 침해로 간주될 가능성이 거의 없습니다. 그 과정에서 훈련 데이터가 변환되었으며 출력이 원본 예술 시장을 위협하지 않습니다. 그러나 특정 아티스트의 사진 100장을 기준으로 모델을 미세 조정하고 동일한 스타일의 이미지를 생성하면 불행한 아티스트가 귀하를 상대로 강력한 주장을 펼칠 수 있습니다.
Gervais는 "AI에게 스티븐 킹 소설 10권을 주고 '스티븐 킹 소설을 만들어라'라고 하면, 이는 AI에 대한 도전이 되는 것입니다. 아마도 그렇지 않을 것입니다."라고 말했습니다.
그러나 결정적으로 공정한 사용과 불공정한 사용 사이에는 입력, 목적, 출력이 서로 다른 방식으로 균형을 이루고 어떤 방식으로든 모든 법률에 영향을 미칠 수 있는 수많은 상황이 있습니다.
생성 AI 회사 Wombo의 최고 책임자인 Ryan Khurana는 이러한 서비스를 판매하는 대부분의 회사가 이러한 차이점을 알고 있다고 말했습니다. 그는 이메일에서 "저작물을 기반으로 한 힌트를 의도적으로 사용하여 출력을 생성하는 것은 모든 주요 플레이어의 서비스 약관을 위반하는 것"이라고 이메일을 통해 말했습니다. "이것은 시행하기 어렵습니다." 회사는 더 많은 관심을 느낍니다. "훈련 데이터를 제한하는 대신... 모델이 저작권을 침해하는 방식으로 사용되는 것을 방지하는 방법을 모색 중입니다." 이는 감독이나 필터링 없이 훈련하고 사용할 수 있는 Stable Diffusion과 같은 오픈 소스 텍스트-이미지 모델의 경우 특히 그렇습니다. 회사는 스스로를 보호할 수도 있지만 저작권을 침해하는 사용을 조장할 수도 있습니다.
공정 사용을 판단하는 또 다른 변수는 학습 데이터와 모델이 학술 연구자 및 비영리 단체에서 제작되었는지 여부입니다. 이는 공정 사용 방어를 강화하는 경우가 많으며 스타트업은 이를 알고 있습니다. 예를 들어 Stability AI는 모델에 대한 교육 데이터를 직접 수집하지 않으며 소프트웨어 뒤에서 모델을 교육하지도 않습니다. 대신, 학계에서 이 작업에 자금을 지원하고 조정했으며 안정적인 확산 모델은 독일 대학으로부터 라이센스를 받았습니다. 이를 통해 Stability AI는 발명자와 법적 거리를 유지하면서 모델을 상용 서비스(DreamStudio)로 전환할 수 있습니다.
바이오는 이런 행위를 'AI 데이터 클리닝'이라고 부릅니다. 그는 이 접근 방식이 이전에 얼굴 인식 AI 소프트웨어를 만드는 데 사용되었다고 언급하면서 Flickr의 사진을 스크랩하여 워싱턴 대학의 연구원이 편집한 데이터 세트인 MegaFace의 예를 지적했습니다. Baio는 "학술 연구원들이 데이터를 가져와서 정리한 다음 상업 회사에서 사용했습니다."라고 Baio는 말했습니다. 그는 수백만 장의 개인 사진을 포함한 데이터가 "안면 인식 회사인 Clearview AI, 법 집행 기관 및 중국 정부에 의해 보관되어 있습니다"라고 말했습니다. ". 반복적으로 테스트되고 검증된 이 청소 프로세스는 생성 AI 모델 작성자를 책임으로부터 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 이 모든 것에는 마지막 반전이 하나 있습니다. Gervais는 현재의 공정 사용 해석이 Andy Warhol과 Prince와 관련된 계류 중인 대법원 사건으로 인해 몇 달 내에 변경될 수 있다고 지적했습니다. 이 사건은 워홀이 프린스의 사진을 이용해 예술 작품을 만든 것과 관련이 있었습니다. 이는 공정 사용인가요, 아니면 저작권 침해인가요?
"대법원은 종종 짧은 결정을 내리기 때문에 그렇게 할 때 대개 큰 일을 합니다. 여기서도 똑같이 할 것이라고 생각합니다"라고 Gervais는 말했습니다. "그리고 대법원이 법을 바꾸기를 기다리면서 모든 것이 법으로 해결되었다고 말하는 것은 위험합니다."
7. 예술가와 인공지능 기업은 어떻게 평화를 이룰 수 있을까요?
생성 AI 모델의 훈련이 공정 사용에 해당한다고 하더라도 이 분야의 문제는 거의 해결되지 않습니다. 이는 자신의 작업이 비즈니스 모델을 육성하는 데 사용되는 것에 화가 난 아티스트를 달래지 못할 것이며, 코드나 음악과 같은 생성 AI의 다른 영역에도 반드시 적용되지는 않을 것입니다. 이를 염두에 두고 문제는 이 분야를 가능하게 한 창작자에게 공로나 보상을 제공하면서 생성 AI가 번창할 수 있도록 기술적으로든 다른 방식으로든 어떤 구제책을 도입할 수 있는가 하는 것입니다.
가장 확실한 제안은 데이터에 라이선스를 부여하고 생성자에게 비용을 지불하는 것입니다. 그러나 일부에게는 이것이 업계를 죽일 것입니다. "Fair Learning"의 저자인 Bryan Casey와 Mark Lemley는 훈련 데이터 세트가 너무 커서 "모든 기본 사진, 비디오, 오디오 파일 또는 텍스트를 새로운 목적으로 라이센스할 수 있는 합리적인 옵션이 없었다"고 말했습니다. 그들은 저작권 주장을 허용하는 것은 "저작권 소유자가 보상을 받는 대신 사용이 전혀 허용되지 않는다고 말하는 것과 같다"고 주장합니다. 소위 "공평한 학습"을 허용하면 혁신을 장려할 뿐만 아니라 더 나은 AI 시스템을 개발할 수도 있습니다.
그러나 다른 사람들은 우리가 비슷한 규모와 복잡성의 저작권 문제를 이미 해결했으며 다시 해결할 수 있다고 지적했습니다. The Verge가 인터뷰한 몇몇 전문가들은 파일 공유 프로그램이 대규모 저작권 침해를 바탕으로 구축되고 저작권을 존중하는 새로운 프로토콜로 이어지는 법적 문제가 발생하기 전에 번창했던 음악 불법 복제 시대와의 비교를 인용했습니다.
이달 초 Matthew Butterick은 Verge에 다음과 같이 말했습니다. “2000년대 초반에는 Napster가 있었고 모두가 그것을 좋아했지만 그것은 완전히 불법이었습니다. 그리고 오늘날에는 Spotify 및 iTunes와 같은 회사가 있습니다.” , 매튜 버트릭(Matthew Butrick)은 인공지능 모델을 훈련하기 위해 데이터를 수집한 회사를 고소하는 변호사입니다. “이러한 시스템은 어떻게 만들어지는 걸까요? 기업이 라이센스 계약을 맺고 콘텐츠를 합법적으로 가져오면 모든 이해관계자가 참여하여 작동하게 됩니다. 인공 지능으로는 이와 같은 일이 불가능하다는 생각은 재앙입니다. 연구자들은 이미 제작자에게 보상하는 방법을 실험하고 있습니다.
Wombo의 Ryan Khurana도 비슷한 결과를 예측합니다. "음악은 다양한 라이센스 유형, 다양한 저작권 소유자 및 다양한 중개인으로 인해 가장 복잡한 저작권 규칙을 가지고 있습니다."라고 그는 Verge에 말했습니다. "AI를 둘러싼 법적 문제의 미묘한 차이는 다음과 같습니다. 세대 전체가 음악과 유사한 라이선스 시스템으로 진화할 것이라고 생각합니다.”
다른 대안도 시험되고 있습니다. 예를 들어, 셔터스톡(Shutterstock)은 자신의 작품을 AI 회사에 판매하여 모델을 훈련시키는 개인에게 보상하기 위한 기금을 마련할 계획이라고 밝혔으며, DeviantArt는 온라인으로 공유되는 이미지에 대한 메타데이터 태그를 만들어 AI 연구원에게 콘텐츠를 조작하지 말라고 경고했습니다. (적어도 하나의 소규모 소셜 네트워크인 Cohost는 이미 사이트에서 이 라벨을 사용하고 있으며 연구원이 이미지를 삭제하기 위해 최선을 다한 것으로 밝혀지면 "법적 조치를 배제하지 않을 것"이라고 말합니다.) 그러나 이러한 방법은 Art 커뮤니티의 다양한 그룹으로부터 비판을 받았습니다. 일회성 라이센스 비용으로 생계 손실을 보상받을 수 있습니까? 현재 스크래치 없는 태그가 배포되고 있는 것은 이미 상업용 인공 지능 시스템을 교육하는 데 사용된 작업을 수행하는 아티스트에게 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
많은 창작자들에게 피해가 발생한 것 같습니다. 그러나 AI 스타트업은 적어도 미래를 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 있습니다. 분명한 진전은 AI 연구자가 저작권 침해 가능성이 없는 데이터베이스만 생성하면 된다는 것입니다. 자료가 적절하게 라이센스를 받았거나 AI 교육의 특정 목적을 위해 생성되었기 때문입니다. 그러한 예 중 하나는 저작권 침해 혐의를 피하기 위해 특별히 설계된 인공 지능 훈련에 사용되는 데이터 세트인 "The Stack"입니다. 여기에는 가장 허용적인 오픈 소스 라이선스가 포함된 코드만 포함되어 있으며 개발자가 요청 시 데이터를 쉽게 삭제할 수 있는 방법을 제공합니다. 제작자는 자신의 모델이 업계 전반에 걸쳐 사용될 수 있다고 말합니다.
ServiceNow와 협력하여 The Stack을 만든 Hugging Face의 기계 학습 및 사회 이사인 Yacine Jernite는 "The Stack의 접근 방식은 확실히 다른 미디어에 적용될 수 있습니다."라고 The Verge에 말했습니다. "이것은 AI 훈련 데이터가 추출되는 플랫폼의 규칙을 고려할 때 가장 잘 작동하는 광범위한 동의 메커니즘을 탐색하는 중요한 첫 번째 단계입니다." 창조자. 하지만 지금까지 회사의 접근 방식은 이례적이었습니다.
9. 다음에는 무슨 일이 일어날까요?
이러한 법적 문제가 발생할 때마다 생성 AI 분야의 다양한 플레이어가 이미 무언가를 준비하고 있습니다. 이 기술로 수백만 달러를 벌어들이는 기업은 자신이 하는 모든 일이 합법적이라고 반복적으로 주장함으로써 입지를 확고히 하고 있습니다(아마도 누구도 실제로 그 주장에 의문을 제기하지 않기를 바랄 것입니다). '무인지대' 이면에는 저작권자들이 적극적으로 행동에 나서지 못한 채 잠정적인 입장만 내놓고 있다. Getty Images는 최근 고객에게 발생할 수 있는 잠재적인 법적 위험 때문에 AI 콘텐츠를 금지했습니다(Craig Peters CEO는 지난 달 Verge에 말했습니다). 음악 산업 무역 그룹 RIAA는 AI 기반 음악 믹서 및 추출기가 회원의 저작권을 침해한다고 주장합니다(실제 법적 문제는 제기되지 않았지만). 그러나 최근 Microsoft를 상대로 집단 소송이 제기되었습니다. , GitHub 및 OpenAI, 인공 지능 저작권 전쟁의 첫 번째 샷이 발생했습니다. 이 사건은 위의 세 회사가 적절한 라이센스를 얻지 않고 의도적으로 오픈 소스 코드를 복사했다고 비난합니다. 소송 변호사는 이것이 생성 인공 지능 분야 전체에 선례가 될 수 있다고 말했습니다
“그러나 누군가가 진실을 밝히면 소송이 여기저기서 날아갈 것이라고 생각합니다. "
한편 Guadamuz와 Baio는 더 이상 관련된 법적 문제가 없다는 사실에 놀랐다고 말했습니다. "솔직히 저는 놀랐습니다."라고 Guadamuz는 말했습니다. "하지만 이것은 부분적으로 이들 업계가 먼저 지는 것. 하지만 누군가가 진실을 밝히면 곳곳에서 소송이 날 것이라고 생각합니다. "
한 가지 어려움은 예술가 등 이 기술의 영향을 가장 많이 받는 많은 사람들이 단순히 법적 문제를 제기할 수 있는 좋은 위치에 있지 않다는 것입니다. "그들은 자원이 없습니다. "라고 그는 말했습니다. 이러한 유형의 소송은 매우 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되며 승리할 것이라는 것을 알고 있는 경우에만 추진해야 합니다. 그렇기 때문에 AI 예술을 둘러싼 최초의 소송은 스톡 이미지 사이트에서 나올 것이라고 한동안 생각했습니다. 그들은 이 기술로 인해 상당한 손실을 입을 것으로 보이며, 대규모 코퍼스가 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되었으며 이를 법정에 가져갈 자금이 있음을 분명히 증명할 수 있습니다. "
과다무즈도 동의했다. 비용이 얼마나 들지는 다들 안다"고 말했다. "소송을 제기하는 사람은 하급 법원에서 판결을 받게 되고, 그 후 항소를 하고, 또 다시 항소를 하게 되는데, 결국, 이것은 대법원까지 갈 수 있습니다. ”
원본 링크: https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data
번역자 소개
Zhu Xianzhong, 51CTO 커뮤니티 편집자, 51CTO 전문 블로거, 강사, 웨이팡 대학의 컴퓨터 교사이자 프리랜스 프로그래밍 업계의 베테랑
.위 내용은 저작권 전쟁: AI 창작물에 걸린 다모클레스의 검의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!