1、美国地区法院驳回对OpenAI提起的侵权诉讼
2024年11月7日，美国纽约南区地方法院驳回了独立出版商Alternet和Raw Story对初创公司OpenAI提起的版权诉讼，OpenAI在其与出版商就AI工具如何使用创意作品而展开的持续法律斗争中取得了胜利。
Alternet和Raw Story提起的诉讼重点关注DMCA，指控OpenAI通过抓取数千篇新闻文章并剥夺其“版权管理信息”（CMI），如作者姓名、作品使用条款和条件以及作品标题，从而违反了法律。这两家媒体要求获得每起侵权行为不低于2500美元的法定赔偿，并声称OpenAI明知剥离训练数据中的CMI会导致ChatGPT在总结或“复述”文章时未经适当署名而构成版权侵权。
OpenAI辩称，出版商没有法律地位来提出这项指控，因为他们未能提供证据证明ChatGPT是在他们的材料上训练的，更不用说这种训练是否造成了损害。美国纽约南区法院法官科琳·麦洪（Colleen McMahon）同意了OpenAI的论点，以缺乏法律地位为由驳回了该案。
McMahon法官在判决中指出，原告寻求救济的真正原因并不是被告从他们的版权作品中删除了版权管理信息（CMI），而是原告的文章被用来训练ChatGPT人工智能，而在此过程中原告没有得到任何补偿。McMahon法官进一步解释说，这种所谓的损害——即未经授权使用原告的文章进行AI训练而未给予补偿——这并不是《数字千年版权法》第1202(b)(i)条所涵盖的法律上可认知的损害类型。（来源：清华大学智能法治研究院）
评论：最近一段时间，美国、德国分别做出了对AI行业有利好的相关司法判例，均驳回了原告的诉请。此前，德国汉堡法院在Robert Kneschke与LAION的诉讼中裁定LAION使用原告的照片进行数据挖掘的行为属于合理使用，不构成著作权侵权。
而本次美国纽约南区法院认为，原告并无法证明其受到的事实上损害，不满足诉讼适格的要求，支持了OpenAI提出的驳回动议。不过这个案件并不意味着对AI数据训练版权侵权的盖棺定论，因为本案原告没有直接指控OpenAI的数据训练行为侵犯版权，而是认为OpenAI在将版权作品进行训练之前非法删除了其中的版权管理信息（CMI）。纽约法院的判决也是从事实层面出发，指出原告虽指控ChatGPT是基于己方材料训练且造成版权侵权，但未能提供确凿证据证明这一训练行为的实际发生。
虽然本案具有特殊性，但其判决结果对于后续数据训练侵权案件依然会有很大影响。一方面，对于权利人而言，在起诉前必须要在证据收集上做足功课，仅仅凭借主观推测或宽泛的关联性认为自身版权作品被AI用于训练是远远不够的，需要通过技术手段、数据溯源等方式构建起牢固的证据链，证明AI工具确实使用了其作品及具体损害情况。另一方面，从整个行业来看，这一判决在短期内似乎让AI企业在数据训练方面的法律风险有所降低，但长远来看，版权问题始终是悬在AI行业头上的“达摩克利斯之剑”。AI企业不能因此而忽视版权合规问题，反而应当更加积极主动地探索与版权所有者的合作模式，比如通过合法授权、数据共享协议等方式获取训练数据，推动行业在尊重版权的基础上健康可持续发展，否则未来一旦版权法规进一步完善且明确对其不利，可能面临大规模的侵权赔偿责任。
2、国家级法律AI基座模型发布
11月15日，最高人民法院正式发布“法信法律基座大模型”，这是国内首个法律行业AI基座大模型，也是国家级法律人工智能基础设施。
据介绍，“法信法律基座大模型”是在清华大学千亿参数通用大模型基座上，投入3.2亿篇共计3.67万亿字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料，融入包含18万法律知识体系编码的“法信大纲”，经过为期数月的预训练、优化训练、监督微调和多轮测评后最终建成。
据介绍，“法信法律基座大模型”经过海量、权威和高质量法律大数据预训练和增强训练之后，能够形成很强的法律语言理解能力、法律文本信息抽取能力、法律逻辑推理能力以及根据提示的文本生成能力。在大模型这一底层能力之上，可以在智能辅助审判和库网融合检索方面发挥积极作用，辅助法官从大篇幅的电子卷宗中快速进行信息分析比对，抓取要点、提炼梗概，提高立案审查和阅卷效率。（来源：新京报）
评论：如前文讨论，数据训练授权问题始终是悬在AI行业头上的“达摩克利斯之剑”，目前各国均在探索能够平衡权利人利益及AI行业发展的解决方案。例如日本新修改的《著作权法》中加入数据训练时使用版权作品的豁免情形。我国也在探索相应的解决方案，本次最高人民法院发布的AI基座模型正是新的探索，国家发布的大模型基座通常会对训练数据来源进行严格管理，确保使用的数据具有合法来源，避免使用受版权保护的作品进行训练，从而降低侵权风险。而且从数据来源上看，法信在法律文献、裁判、案例、观点等方面数据更全面，可以有效地提高法律模型的表现。从最高院的发布会来看，对于法信AI基座模型要优先提供辅助审判，目前还没有设置特别明确的对AI行业公开的方案，我们期待后续能出台更为完善且明晰的开放方案，让这一极具潜力的大模型基座在推动法律行业智能化发展的同时，也能与AI行业实现更深度且良性的互动。
3、“Kimi”创始人，突遭仲裁
11月11日，据暗涌报道称，月之暗面创始人杨植麟、联合创始人兼CTO张宇韬，近日被循环智能时期投资人在香港提起仲裁，相关电子仲裁申请书也已递交HKIAC（香港国际仲裁中心）。
据报道，本次仲裁的申请方包括循环智能及其投资方中的五家，即金沙江创投、靖亚资本、博裕资本、华山资本和万物资本。冲突主要源于在未获得循环智能投资方同意豁免书的情况下，杨植麟与张宇韬启动融资并创立了月之暗面。
对此，铭德律师事务所资深合伙人David Morrison律师表示：本所已接受杨植麟先生、张宇韬先生委托，关注到相关仲裁事项。我们认为该事项既缺乏法律依据，也不具备事实基础，本所将依法提出抗辩。
据知情人告诉中国基金报记者，事实上，杨植麟、张宇韬在启动融资之前已经取得了所有董事的口头同意以及邮件确认，后来也签署了正式的法律文件。根据相关约定，循环智能在月之暗面也占有部分股份。目前的主要冲突实际是上述前公司的投资人，在月之暗面成立初期因为不看好，所以选择不跟投。一年之后，月之暗面估值高达30亿美元之后，他们想要更多的股份。（来源：中国基金报）
（类似模板条款约定）
评论：作为AI领域表现最突出的初创公司之一,月之暗面公司一直被行业媒体称为“AI六小龙”。本次月之暗面公司的创始人被申请仲裁，无疑在AI行业内闹得沸沸扬扬。随着新闻媒体的报道及各方回应后，大家发现案件的核心争议焦点其实在于“同意豁免函”上。在目前的投资行业，早期投资人为了保障其利益会在投资协议中约定创始团队的全职工作及竞业限制条款，以保证创始团队可以全心全力投入初创公司的工作中来。但如果初创公司发展不利，创始团队需要设立其他公司，则通常需要取得早期投资人的豁免，否则可能会触发投资协议的违约责任，面临回购责任或高额赔偿。但相关豁免函不是那么好拿的，在实践中往往都是要在新公司进行相应的股权平行置换或对等置换。月之暗面与投资人可能在同意豁免的条件和方案上产生分歧。这起案件我们未看到仲裁申请书及证据，暂不清楚各方谁对谁错。但对AI行业初创团队来说，为了避免类似的争议，有如下几点需要特别关注：
1、审慎审查投资协议条款。在与早期投资人签订投资协议时，务必仔细审查每一项条款，尤其是涉及创始团队全职工作、竞业限制以及后续设立新公司、股权回购条件等方面的约定；
2、公司经营过程中注意保证投资人的知情权并保留证据。无论是涉及重大决策、新业务开展还是像本案中创立新公司这类情况，务必以书面形式获取投资人的明确同意，并妥善留存相关文件；
3、如需进行二次创业，需要梳理相关项目业务边界及合规风险，一方面可以以股权置换等方式来换取原有投资人的豁免同意，另一方面也需要向新的项目投资人表明公司合法合规经营，创始团队不存在法律隐患。
4、上海法院帮助AI大模型“反诈”
2024年3月，上海市青浦区人民法院西虹桥人民法庭受理了一起低知名度商标权利人起诉高知名度商标权利人的“傍名牌”案件，原告“海上祥云”商标注册人起诉被告“祥云面点”商标权人，称被告购买搜索引擎广告服务，使用与“海上祥云”相近关键词推广，侵犯其商标权。但被告坚决否认。法院向搜索引擎公司调取记录，发现被告未设置相关关键词，原告律师随即撤诉。
两个月后，又一起类似案件发生，被告仍是“祥云面点”的商标权人，原告变为“四季冒菜”商标注册人，且两起案件原告委托同一律师团队。法院通过办案系统检索发现该团队在全国代理了400起类似案件。因案件涉及同一搜索引擎平台，法院将其列为第三人。庭审中，搜索引擎公司称原告通过同一IP多次非正常搜索，触发系统故障，导致被告网址出现在搜索结果页面，原告团队随后撤诉。
主审法官赵晖晖未止步于案件表面的审结，决定深入探究原告代理团队非正常搜索背后的动机。经调查发现，这400起案件均发生在搜索引擎平台引入大模型技术的关键时期，原告律师团队通过持续特定搜索操作，使大模型产生“幻觉”，错误地将被告推广链接判定为“正确答案”，导致看似侵权的结果，这实际是一种数据训练的“样本污染”。西虹桥法庭法官意识到问题严重性，指出搜索引擎公司可能面临的诉讼风险，包括频繁应诉耗费资源、无端追偿以及对大模型技术发展的潜在打击，并向搜索引擎公司发出司法建议，敦促其强化数据训练、构建客户沟通机制。（来源：最高人民法院）
评论：这是一个非常有意思的案件，律师代理团队发现第三方大模型的技术漏洞并进行数据污染，以操纵搜索结果达成诉讼目的，本身已有虚假诉讼的嫌疑。而且，该代理团队故意污染训练数据已经干扰了搜索平台的正常经营活动，使其AI产品或服务的质量下降、声誉受损，甚至需要额外花费大量成本重新训练或剔除污染数据，也有构成不正当竞争的嫌疑，可能需要面临数额巨大的侵权赔偿。从代理团队的收益来看，与其面对的法律风险显然不成正比，这个事情本身是得不偿失的。
而对AI技术服务商来说，这次事件仅仅是没有技术基础的律师代理团队进行的攻击，但带来的负面影响是很大的。技术服务商不能仅仅满足于技术的创新与应用，更要高度重视数据安全和模型的稳定性、可靠性建设。在数据训练环节，需要建立更为严苛的监测机制，不仅要对数据的来源合法性进行严格把控，还要能够实时甄别出类似这种异常的数据输入行为，防止数据被恶意“投毒”，避免影响其AI服务的市场形象。
2024年11月7日，美国纽约南区地方法院驳回了独立出版商Alternet和Raw Story对初创公司OpenAI提起的版权诉讼，OpenAI在其与出版商就AI工具如何使用创意作品而展开的持续法律斗争中取得了胜利。
Alternet和Raw Story提起的诉讼重点关注DMCA，指控OpenAI通过抓取数千篇新闻文章并剥夺其“版权管理信息”（CMI），如作者姓名、作品使用条款和条件以及作品标题，从而违反了法律。这两家媒体要求获得每起侵权行为不低于2500美元的法定赔偿，并声称OpenAI明知剥离训练数据中的CMI会导致ChatGPT在总结或“复述”文章时未经适当署名而构成版权侵权。
OpenAI辩称，出版商没有法律地位来提出这项指控，因为他们未能提供证据证明ChatGPT是在他们的材料上训练的，更不用说这种训练是否造成了损害。美国纽约南区法院法官科琳·麦洪（Colleen McMahon）同意了OpenAI的论点，以缺乏法律地位为由驳回了该案。
McMahon法官在判决中指出，原告寻求救济的真正原因并不是被告从他们的版权作品中删除了版权管理信息（CMI），而是原告的文章被用来训练ChatGPT人工智能，而在此过程中原告没有得到任何补偿。McMahon法官进一步解释说，这种所谓的损害——即未经授权使用原告的文章进行AI训练而未给予补偿——这并不是《数字千年版权法》第1202(b)(i)条所涵盖的法律上可认知的损害类型。（来源：清华大学智能法治研究院）
评论：最近一段时间，美国、德国分别做出了对AI行业有利好的相关司法判例，均驳回了原告的诉请。此前，德国汉堡法院在Robert Kneschke与LAION的诉讼中裁定LAION使用原告的照片进行数据挖掘的行为属于合理使用，不构成著作权侵权。
而本次美国纽约南区法院认为，原告并无法证明其受到的事实上损害，不满足诉讼适格的要求，支持了OpenAI提出的驳回动议。不过这个案件并不意味着对AI数据训练版权侵权的盖棺定论，因为本案原告没有直接指控OpenAI的数据训练行为侵犯版权，而是认为OpenAI在将版权作品进行训练之前非法删除了其中的版权管理信息（CMI）。纽约法院的判决也是从事实层面出发，指出原告虽指控ChatGPT是基于己方材料训练且造成版权侵权，但未能提供确凿证据证明这一训练行为的实际发生。
虽然本案具有特殊性，但其判决结果对于后续数据训练侵权案件依然会有很大影响。一方面，对于权利人而言，在起诉前必须要在证据收集上做足功课，仅仅凭借主观推测或宽泛的关联性认为自身版权作品被AI用于训练是远远不够的，需要通过技术手段、数据溯源等方式构建起牢固的证据链，证明AI工具确实使用了其作品及具体损害情况。另一方面，从整个行业来看，这一判决在短期内似乎让AI企业在数据训练方面的法律风险有所降低，但长远来看，版权问题始终是悬在AI行业头上的“达摩克利斯之剑”。AI企业不能因此而忽视版权合规问题，反而应当更加积极主动地探索与版权所有者的合作模式，比如通过合法授权、数据共享协议等方式获取训练数据，推动行业在尊重版权的基础上健康可持续发展，否则未来一旦版权法规进一步完善且明确对其不利，可能面临大规模的侵权赔偿责任。
2、国家级法律AI基座模型发布
11月15日，最高人民法院正式发布“法信法律基座大模型”，这是国内首个法律行业AI基座大模型，也是国家级法律人工智能基础设施。
据介绍，“法信法律基座大模型”是在清华大学千亿参数通用大模型基座上，投入3.2亿篇共计3.67万亿字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料，融入包含18万法律知识体系编码的“法信大纲”，经过为期数月的预训练、优化训练、监督微调和多轮测评后最终建成。
据介绍，“法信法律基座大模型”经过海量、权威和高质量法律大数据预训练和增强训练之后，能够形成很强的法律语言理解能力、法律文本信息抽取能力、法律逻辑推理能力以及根据提示的文本生成能力。在大模型这一底层能力之上，可以在智能辅助审判和库网融合检索方面发挥积极作用，辅助法官从大篇幅的电子卷宗中快速进行信息分析比对，抓取要点、提炼梗概，提高立案审查和阅卷效率。（来源：新京报）
评论：如前文讨论，数据训练授权问题始终是悬在AI行业头上的“达摩克利斯之剑”，目前各国均在探索能够平衡权利人利益及AI行业发展的解决方案。例如日本新修改的《著作权法》中加入数据训练时使用版权作品的豁免情形。我国也在探索相应的解决方案，本次最高人民法院发布的AI基座模型正是新的探索，国家发布的大模型基座通常会对训练数据来源进行严格管理，确保使用的数据具有合法来源，避免使用受版权保护的作品进行训练，从而降低侵权风险。而且从数据来源上看，法信在法律文献、裁判、案例、观点等方面数据更全面，可以有效地提高法律模型的表现。从最高院的发布会来看，对于法信AI基座模型要优先提供辅助审判，目前还没有设置特别明确的对AI行业公开的方案，我们期待后续能出台更为完善且明晰的开放方案，让这一极具潜力的大模型基座在推动法律行业智能化发展的同时，也能与AI行业实现更深度且良性的互动。
3、“Kimi”创始人，突遭仲裁
11月11日，据暗涌报道称，月之暗面创始人杨植麟、联合创始人兼CTO张宇韬，近日被循环智能时期投资人在香港提起仲裁，相关电子仲裁申请书也已递交HKIAC（香港国际仲裁中心）。
据报道，本次仲裁的申请方包括循环智能及其投资方中的五家，即金沙江创投、靖亚资本、博裕资本、华山资本和万物资本。冲突主要源于在未获得循环智能投资方同意豁免书的情况下，杨植麟与张宇韬启动融资并创立了月之暗面。
对此，铭德律师事务所资深合伙人David Morrison律师表示：本所已接受杨植麟先生、张宇韬先生委托，关注到相关仲裁事项。我们认为该事项既缺乏法律依据，也不具备事实基础，本所将依法提出抗辩。
据知情人告诉中国基金报记者，事实上，杨植麟、张宇韬在启动融资之前已经取得了所有董事的口头同意以及邮件确认，后来也签署了正式的法律文件。根据相关约定，循环智能在月之暗面也占有部分股份。目前的主要冲突实际是上述前公司的投资人，在月之暗面成立初期因为不看好，所以选择不跟投。一年之后，月之暗面估值高达30亿美元之后，他们想要更多的股份。（来源：中国基金报）
（类似模板条款约定）
评论：作为AI领域表现最突出的初创公司之一,月之暗面公司一直被行业媒体称为“AI六小龙”。本次月之暗面公司的创始人被申请仲裁，无疑在AI行业内闹得沸沸扬扬。随着新闻媒体的报道及各方回应后，大家发现案件的核心争议焦点其实在于“同意豁免函”上。在目前的投资行业，早期投资人为了保障其利益会在投资协议中约定创始团队的全职工作及竞业限制条款，以保证创始团队可以全心全力投入初创公司的工作中来。但如果初创公司发展不利，创始团队需要设立其他公司，则通常需要取得早期投资人的豁免，否则可能会触发投资协议的违约责任，面临回购责任或高额赔偿。但相关豁免函不是那么好拿的，在实践中往往都是要在新公司进行相应的股权平行置换或对等置换。月之暗面与投资人可能在同意豁免的条件和方案上产生分歧。这起案件我们未看到仲裁申请书及证据，暂不清楚各方谁对谁错。但对AI行业初创团队来说，为了避免类似的争议，有如下几点需要特别关注：
1、审慎审查投资协议条款。在与早期投资人签订投资协议时，务必仔细审查每一项条款，尤其是涉及创始团队全职工作、竞业限制以及后续设立新公司、股权回购条件等方面的约定；
2、公司经营过程中注意保证投资人的知情权并保留证据。无论是涉及重大决策、新业务开展还是像本案中创立新公司这类情况，务必以书面形式获取投资人的明确同意，并妥善留存相关文件；
3、如需进行二次创业，需要梳理相关项目业务边界及合规风险，一方面可以以股权置换等方式来换取原有投资人的豁免同意，另一方面也需要向新的项目投资人表明公司合法合规经营，创始团队不存在法律隐患。
4、上海法院帮助AI大模型“反诈”
2024年3月，上海市青浦区人民法院西虹桥人民法庭受理了一起低知名度商标权利人起诉高知名度商标权利人的“傍名牌”案件，原告“海上祥云”商标注册人起诉被告“祥云面点”商标权人，称被告购买搜索引擎广告服务，使用与“海上祥云”相近关键词推广，侵犯其商标权。但被告坚决否认。法院向搜索引擎公司调取记录，发现被告未设置相关关键词，原告律师随即撤诉。
两个月后，又一起类似案件发生，被告仍是“祥云面点”的商标权人，原告变为“四季冒菜”商标注册人，且两起案件原告委托同一律师团队。法院通过办案系统检索发现该团队在全国代理了400起类似案件。因案件涉及同一搜索引擎平台，法院将其列为第三人。庭审中，搜索引擎公司称原告通过同一IP多次非正常搜索，触发系统故障，导致被告网址出现在搜索结果页面，原告团队随后撤诉。
主审法官赵晖晖未止步于案件表面的审结，决定深入探究原告代理团队非正常搜索背后的动机。经调查发现，这400起案件均发生在搜索引擎平台引入大模型技术的关键时期，原告律师团队通过持续特定搜索操作，使大模型产生“幻觉”，错误地将被告推广链接判定为“正确答案”，导致看似侵权的结果，这实际是一种数据训练的“样本污染”。西虹桥法庭法官意识到问题严重性，指出搜索引擎公司可能面临的诉讼风险，包括频繁应诉耗费资源、无端追偿以及对大模型技术发展的潜在打击，并向搜索引擎公司发出司法建议，敦促其强化数据训练、构建客户沟通机制。（来源：最高人民法院）
评论：这是一个非常有意思的案件，律师代理团队发现第三方大模型的技术漏洞并进行数据污染，以操纵搜索结果达成诉讼目的，本身已有虚假诉讼的嫌疑。而且，该代理团队故意污染训练数据已经干扰了搜索平台的正常经营活动，使其AI产品或服务的质量下降、声誉受损，甚至需要额外花费大量成本重新训练或剔除污染数据，也有构成不正当竞争的嫌疑，可能需要面临数额巨大的侵权赔偿。从代理团队的收益来看，与其面对的法律风险显然不成正比，这个事情本身是得不偿失的。
而对AI技术服务商来说，这次事件仅仅是没有技术基础的律师代理团队进行的攻击，但带来的负面影响是很大的。技术服务商不能仅仅满足于技术的创新与应用，更要高度重视数据安全和模型的稳定性、可靠性建设。在数据训练环节，需要建立更为严苛的监测机制，不仅要对数据的来源合法性进行严格把控，还要能够实时甄别出类似这种异常的数据输入行为，防止数据被恶意“投毒”，避免影响其AI服务的市场形象。