生成式人工智能——知识产权导航研究报告-WIPO-2024

问题概述开发生成式人工智能的成本可能非常高昂，可达到数千万美元，大多数企业和组织都选择采用第三方生成式人工智能工具，或者使用自己的数据对此类模型进行微调。一般存在的问题和企业风险包括：确定用例生成式人工智能可以执行许多任务，最佳用例仍在不断发展中，不同企业和组织的情况将会各不相同。合同条款的差异生成式人工智能工具是新生的，商业合同条款的最佳实践和规范仍在发展中。开发人员许可其人工智能工具的条款可能存在相当大的差异，包括商业秘密和其他机密信息的处理方法、输出的所有权、赔偿的可获性以及用户通过实施员工监测和训练来缓解风险的义务。训练数据问题一些生成式人工智能工具使用从互联网上抓取的材料进行训练，包括版权作品、个人信息、生物识别数据以及有害的非法内容。关于材料的抓取、下载和处理、受过训练的人工智能模型及其输出是否涉及侵犯知识产权、隐私和合同，这方面的诉讼尚在进行中。有关知识产权所有人和人工智能开发者之间利益平衡的争论仍在继续。输出问题生成式人工智能可能会产生不适当或非法的输出，包括不正确的信息、知识产权侵权、深度伪造、个人信息、诽谤性指控以及有偏见的歧视性和有害内容。技术保障措施正在制定，但鉴于相关计算的复杂性，预测人工智能在所有情况下的行为是一件棘手的事情。此外，大多数国家的知识产权法是在人工智能出现之前制定的，导致在人工智能输出的权利归属方面存在不确定性。