在瑞士达沃斯的冰雪之中进行的世界经济论坛（World Economic Forum），无疑有两大核心议题——特朗普和AI。AI宏大叙事背后，却正展开一场愈演愈烈的法律诉讼潮。
早期互联网时代曾出现类似的案例：Napster，一个开放的免费音乐共享服务，在1999年迅速崛起。然而，艺术家和音乐行业的版权诉讼最终导致其在2001年关闭。这一事件加速了向付费、中心化数字音乐分发的转变——iTunes在2001年作为合法音乐购买平台推出，而基于订阅的流媒体服务如Spotify则在2000年代中期兴起。
如今，类似的斗争和演变正在AI领域上演。本文将探讨AI相关诉讼的三大核心类别，并揭示一个不可避免的趋势：去中心化AI（DeAI）正在崛起，成为应对这些法律和伦理挑战的解决方案。
AI数据的三大法律战线
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知识产权（IP）诉讼：AI训练的数据归谁所有？
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隐私与数据保护诉讼：谁掌控AI中的个人和敏感数据？
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伦理与责任诉讼：当AI造成伤害时，谁应承担责任？
这些法律战役将深刻影响AI的未来发展。知识产权争议可能迫使AI公司为训练数据支付许可费用，提高数据收集成本。隐私诉讼将推动更严格的数据治理，使合规成为关键挑战，并有利于注重隐私保护的AI模型。责任诉讼将要求更清晰的问责机制，可能会放缓高风险行业的AI应用，并导致更严格的AI监管。
知识产权诉讼：AI训练数据的归属权？
AI模型依赖于庞大的数据集——书籍、文章、图片、音乐等，这些数据往往是在未获授权的情况下抓取的。版权持有者认为，AI公司在未经许可的情况下使用他们的作品获利，引发了一系列关于AI训练是否构成**合理使用（Fair Use）还是侵犯版权（Copyright Infringement）**的诉讼。
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2023年1月，Getty Images对Stability AI提起诉讼，指控该公司未经授权抓取了Getty平台上的数百万张图片，以训练其AI模型Stable Diffusion，侵犯了知识产权。
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OpenAI和Meta也面临类似诉讼，被指控使用盗版书籍数据训练AI模型，涉嫌侵犯作者的版权。
如果法院裁定支持内容创作者，AI公司将被迫为训练数据获取合法许可。这将显著提高运营成本，因为公司需要协商并支付使用版权材料的费用。此外，许可要求可能会限制高质量训练数据的获取，特别是对于资金有限的小型AI初创公司而言，它们可能难以与大型科技公司竞争。这可能导致AI行业的创新放缓，市场格局更加倾向于那些财力雄厚、能负担数据许可费用的大型企业。
隐私与数据保护诉讼：谁掌控AI中的个人数据？
AI系统处理海量的个人数据，包括对话记录、搜索历史、生物识别信息，甚至医疗记录。监管机构和消费者正在反击，要求对数据收集和使用实施更严格的控制。
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Clearview AI（一家美国面部识别公司）因未经用户同意抓取图片而被美国和欧盟监管机构罚款。在2024年，荷兰数据保护机构对其罚款 3050万欧元，而美国多个州则反对其隐私和解方案，理由是未提供合理补偿。
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意大利于2024年对OpenAI罚款 1500万欧元，指控其违反GDPR（欧盟《通用数据保护条例》），未经授权处理数据，且未提供足够透明度。该国监管机构还指出其年龄验证机制不足。
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2023年，亚马逊因无限期存储儿童的Alexa语音录音，被美国联邦贸易委员会（FTC）罚款 2500万美元。
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谷歌也因涉嫌未经用户同意录音而面临诉讼。
更严格的隐私法规将要求AI公司在收集或处理数据之前获得明确的用户同意。这将需要更透明的政策、更强大的安全措施，以及用户对数据使用的更大控制权。尽管这些措施可以增强用户隐私和信任，但同时也可能增加合规成本，放慢AI的发展进程。
伦理与责任诉讼：当AI出错，谁该负责？
随着AI在招聘、医疗诊断、内容审核等决策中扮演越来越重要的角色，一个关键法律问题浮出水面：当AI犯错或造成损害时，谁应该承担责任？AI能否因误导、偏见或歧视被起诉？
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2024年2月，谷歌的Gemini AI因生成历史不准确的图像（例如将美国开国元勋和纳粹士兵描绘成有色人种）而受到批评。有人指责该AI“过度政治正确”，歪曲历史事实。谷歌随后暂停了Gemini的图像生成功能，以改进准确性。
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2023年4月，一名澳大利亚市长考虑起诉OpenAI，原因是ChatGPT错误地声称他涉及贿赂丑闻。这一案例凸显了AI生成虚假信息和诽谤可能引发的法律挑战。
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2018年，亚马逊因招聘AI工具歧视女性而被迫停止使用该系统。该AI基于过去十年的简历数据训练，导致其更倾向于男性候选人，并自动降低包含“女性”或女子学院相关词汇的简历评分。这一事件突出了AI招聘中公平性问题的挑战。
如果更强的AI责任法律生效，企业将被迫改进偏见检测和透明度，以确保AI系统更加公平和负责任。然而，如果法规过于宽松，则可能增加虚假信息和AI驱动的歧视风险，因为企业可能优先考虑AI产品的快速迭代，而忽视伦理保障。在监管与创新之间找到平衡，将成为未来的重要挑战。
去中心化AI（DeAI）：一条可行的解决路径
在AI法律战的背景下，去中心化AI（DeAI）提供了一种可行的解决方案。DeAI基于区块链和去中心化网络，让全球用户自愿贡献数据，确保数据的收集和处理过程透明可追踪。所有数据的收集、处理和使用都会被不可篡改地记录在区块链上，这不仅减少了知识产权冲突，还通过用户自主数据控制增强了隐私保护，从而降低了未经授权访问或滥用的风险。
与中心化AI依赖于高昂的专有数据不同，DeAI从全球分布式网络收集数据，更具多样性和公平性。此外，借助区块链的去中心化治理，AI模型由社区审核和改进，而非被单一公司垄断。
随着AI相关法律挑战的持续展开，去中心化AI（DeAI）正成为构建开放、公平、可信AI未来的重要方向。
作者：OORT创始人、哥伦比亚大学教授李崇博士