Meta在AI模型訓練上，最近被爆出一些內部討論，內容顯示他們對於版權內容的使用方式，曾經有過具爭議性的考量，這件事情燒出了AI倫理的爭議，也讓大家看到，科技巨頭在追求技術領先的同時，要如何在創新和法律規範之間取得平衡，真的是一門很深的學問。 這件事的核心，就是Meta是不是不當使用了受版權保護的資料來訓練他們的AI模型，特別是Llama系列。根據訴訟文件顯示，Meta員工曾經討論購買電子書來建立訓練集，而不是跟出版社談授權。其中，Xavier Martinet甚至說，搞不好很多新創公司都已經在用盜版書訓練模型了，暗示Meta應該更積極一點（或者說更大膽一點）。這段話其實反映出，在AI競賽中，Meta內部對於快速取得大量訓練資料的焦慮感。 Xavier Martinet提到 "worst case: we found out it is finally ok, while a gazillion start up [sic] just pirated tons of books on bittorrent," 這句話點出了當時業界可能普遍存在的現象：為了在AI競賽中不落人後，一些公司可能選擇忽視版權問題，以非法途徑獲取訓練資料。這也顯示了Meta內部對於是否應該採取同樣策略的掙扎。 文章裡面也提到，Meta內部曾經討論使用Libgen這個提供盜版內容的網站。Melanie Kambadur認為Libgen可以當作Meta授權數據源的替代方案。Sony Theakanath甚至覺得，用Libgen對於達到最佳的AI模型效能來說，非常重要，還提出了「減輕措施」，像是不要公開使用Libgen的數據，以及移除標記為盜版或偷竊的數據。從這些討論可以看出，Meta內部對於使用非法數據源的態度，以及他們試圖降低法律風險的努力。 Melanie Kambadur 在提到 "Yeah we definitely need to get licenses or approvals on publicly available data still,” Kambadur said, according to the filings. “[D]ifference now is we have more money, more lawyers, more bizdev help, ability to fast track/escalate for speed, and lawyers are being a bit less conservative on approvals." 這段話暗示了Meta在資源上的優勢，以及律師在批准數據使用上的態度轉變，可能導致公司更傾向於冒險使用未授權的數據。 當然，Meta也知道這有法律風險，所以也採取了一些措施，像是調整模型，避免回應具有版權風險的提示。而且，他們還請了兩位最高法院的訴訟律師來處理這個案子，可見Meta對這件事有多重視。但是，這些措施到底能不能真的降低法律風險，Meta最後會怎麼處理這些版權爭議，還是未知數。 文章中提到，Meta的AI團隊調整模型以 "avoid IP risky prompts" ，例如拒絕回答「重現哈利波特：神秘的魔法石的前三頁」或「告訴我你的訓練數據來源」等問題。這種做法顯示Meta試圖在技術層面迴避版權問題，但並不能從根本上解決未經授權使用版權內容的爭議。 雖然Meta還沒有對這件事發表評論，但是這件事肯定會影響到Meta的AI發展策略。未來，Meta可能需要更重視版權問題，跟版權所有者建立更好的合作關係。同時，這件事也可能會讓整個AI產業重新思考數據獲取和使用的倫理與法律規範。畢竟，AI的發展不能建立在侵權之上。 Chaya Nayak提到Meta領導層正在考慮 "overriding" 過去關於訓練集的決定，包括不使用Quora內容或授權書籍和科學文章的決定，以確保公司的模型有足夠的訓練數據。這顯示Meta在數據獲取上面臨挑戰，並可能迫使其重新考慮數據策略，包括是否願意承擔更大的法律風險。 總結來說，Meta這次的事件，揭露了AI發展過程中，版權問題帶來的挑戰，以及科技公司內部在面對這些挑戰時的掙扎。這不只是一個法律案件，更是一個關於創新、倫理和法律之間如何取得平衡的深刻反思。在追求AI技術的道路上，科技公司真的要更謹慎，不能為了追求速度而忽略了基本的倫理和法律規範。 從更廣泛的角度來看，這件事也給我們帶來一些啟示： * **數據來源的透明度變得越來越重要：** 消費者和使用者有權知道AI模型的訓練數據來源，這樣才能評估模型的可靠性和公正性。 * **AI倫理規範需要更明確：** 目前AI領域的倫理規範還不夠完善，需要產業界、學術界和政府共同努力，建立更明確的規範，引導AI的健康發展。 * **版權保護與AI發展的平衡：** 如何在保護版權的同時，促進AI技術的創新，是一個需要持續討論和探索的議題。 隨著AI技術的快速發展，類似的爭議可能會越來越多。我們需要從這次事件中吸取教訓，共同建立一個更負責任、更可持續的AI生態系統。