无论是人类还是机器的创造力，通过人工智能（AI）获得的创造力，都从周围的世界获得灵感并进行学习，但机器在基于受版权保护的内容进行“训练”时，正面临更多法律挑战。
现有法律框架是围绕人类创造力设计的，但如今正受到机器能力的冲击，因此有必要重新评估这些框架，以便在不损害人类价值的前提下容纳机器创造力。
创意平台应当普遍可及，确保机器创造力的益处得到公平分配——即创意公平——并确保数字未来具有包容性。
如果不让机器从我们的世界中获取灵感，我们是否在阻碍进步？
无论是有机生命还是硅基实体，要求其为体验和学习周围美好世界而付费，似乎并不公正。然而，由于人工智能（AI）模型的开发者以现有内容对其进行了“训练”，世界各界对此群情激愤。批评者认为，开发者并未向创作训练数据所含内容的人支付报酬。此外，这些内容大多受版权保护，这一点也使问题更加复杂。
在人工智能领域，“训练”指的是教导人工智能模型理解、解读数据并基于数据生成预测。这一过程正是人工智能模型乃至更广泛意义上的机器体验我们世界的方式。
就人类而言，我们所经历的一切在很大程度上影响着我们如何创造新事物。灵感来自生活中形形色色的事物、人物和经历，但我们并不需要为每一次互动或每一个灵感瞬间付费。若如此行事，将削弱创造过程。
如果灵感有价格标签
以音乐艺术家埃德·希兰（Ed Sheeran）为例，任何有创造力的个人都可以如此看待。他从各种不同艺术家身上获得的接触与灵感——从达米安·赖斯（Damian Rice）到埃米纳姆（Eminem）——贯穿他的一生，塑造了他独特的音乐风格，使他成为全球最成功、最具影响力的音乐人之一，并获得多项大奖。
如果希兰只有在向所有启发过他、并被他从中有效学习过的人支付报酬之后才能表演，情况会怎样？他曾因其歌曲《Thinking Out Loud》被指涉嫌与马文·盖伊（Marvin Gaye）的作品相似而遭到起诉，最终被认定不承担任何责任。《华盛顿邮报》的一篇评论文章将此类诉讼描述为“对西方文明的威胁”，并将其比作要求画家因他人已率先使用红色而向其支付使用红色的费用。
试想一下，如果任何艺术家、作家或演员在开始创作之前，都必须先向所有启发过他们的人支付报酬，或者灵感都要明码标价，那将会怎样。创作新事物将成为只有富人才负担得起的奢侈品，而这将如何改变我们的世界。
对机器而言，这一情景并非假设，而是现实。众多人工智能公司正因在受版权保护的内容上训练其模型而被起诉。例如，《纽约时报》起诉OpenAI和微软，指称其人工智能工具未经许可使用其内容。Getty Images起诉Stable Diffusion的开发者Stability AI，指称其未经许可使用其受版权保护的图库来训练Stable Diffusion模型。
合理使用？
人工智能开发者为自己辩称，以网络内容训练人工智能属于“合理使用”，这是一项法律条款，允许在特定情形下未经许可使用受版权保护的材料。
这些诉讼与希兰的例子真的有那么大不同吗？如果没有，有人可能会将这些人工智能诉讼视为对我们未来文明的威胁，而现在或许是时候思考我们是否应当将机器视同人类了。
鉴于过去几年人工智能的快速发展，释放机器创造力可能带来前所未有的进步。例如，准确预测环境变化、研发药物和疗法，或开发能够创作音乐或以新颖方式创作引发人类情感共鸣的艺术作品的算法。但这对就业市场、社会以及我们对价值和目标的整体认知意味着什么？
硅基实体取代人类或许还很遥远。然而，我们可以开始思考，如何以最佳方式使机器能够从我们的世界中学习，同时又不扼杀创新，并让创造力和创新——无论来自人类还是机器——都能不受阻碍地蓬勃发展。
随着我们开始与机器共享创意世界，确保其所产出内容的普遍可及，对于促进包容性数字未来至关重要。
Faisal Kazim，阿联酋第四次工业革命中心负责人兼迪拜未来基金会未来前瞻总监
创造力的根源
现行法律框架是为人类创造力是艺术和知识生产唯一来源的世界而设计的，如今正受到机器能力的极限挑战。近期的法律纷争正是关于创造力、所有权和灵感本质这一更大问题的征兆。在我们正视这一问题之前，各方观点的对立和大规模诉讼将持续下去。
有必要开展多方利益相关者对话，涵盖版权持有人、人工智能开发者、法律专家、政策制定者和公众代表，以重新思考法律和伦理框架，在维护人类目标与价值的同时，容纳机器创造力。
此外，随着我们开始与机器共享创意世界，确保其所产出内容的普遍可及，对于促进包容性数字未来，并为来自世界各个角落的新兴人才铺平道路至关重要。这将确保机器带来的益处得到公平分配。
因此，我们必须营造一种环境，使创意平台普遍可及，无论地域和社会经济障碍如何，都能支持人才的涌现。
所表达的观点仅代表作者本人，除非另有说明，不一定代表阿拉伯联合酋长国第四次工业革命中心或迪拜未来基金会的观点。
