文 | 定焦One，作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳 文👏 | 定焦One，作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳 当你🤯流落荒岛，只要在沙滩上画个米老鼠，第二天该公司的法务团队就能🙄找到你——这则调侃迪士尼版权保护严苛的笑话，如今成了AI时代🚀版权纠纷的真实写照。当网友通过简单提示词就能在AI模型中生成😍迪士尼经典IP形象时，这家影视巨头的法务团队，将矛头对准了M🔥iniMax。 9月16日，迪士尼、环球影业、华纳兄弟🙌探索公司三大影视集团，联合起诉中国AI独角兽上海稀宇科技（M🥳iniMax），指控其旗下“海螺AI”（Hailuo AI）👍存在大规模知识产权侵权。119页起诉书附带58份证据，涵盖海👏螺AI侵权内容示例、产品宣传材料、用户截图及专家技术分析报告😘等——足可见其准备充分。 截至发稿，MiniMax暂未😂对此事公开做出回应。 这并非好莱坞首次向AI公司“宣战😍”。 今年6月，美国AI图像生成公司Midjourne😀y已被迪士尼和环球提起版权诉讼，110页起诉书举证同样详尽。❤️本月初，华纳兄弟探索也对Midjourney提出类似诉讼，形🤩成围剿之势。 “好莱坞公司起诉MiniMax，不是第一😜个，也不会最后一个。”深耕版权法律领域多年的律师张京告诉「定⭐焦One」，此类诉讼大概率走向和解，但先期判决或和解案例，将😘为行业规则定调。AI时代此类纠纷将批量涌现，最终推动行业规则🤯明晰化。 “口袋里的好莱坞”，惹怒好莱坞 好莱坞😡巨头的愤怒，体现在起诉书的字里行间。 MiniMax旗🤔下“海螺AI”的宣传口号——“口袋里的好莱坞工作室”，被三大🎉影视集团斥为“大胆的自封绰号”，因其“业务建立在窃取原告知识😘产权的基础上”。具体来看，侵权指控聚焦于三个核心环节： 😴 训练阶段：非法抓取版权内容。 起诉书中指出，Mini😡Max未经授权，通过网络爬虫或机器人从互联网（含潜在盗版渠道❤️）下载原告版权作品，经清洗、格式化后用于“海螺AI”模型训练👍，使原告作品核心元素被嵌入模型。 生成阶段：输出高度相🤔似内容。 用户仅需输入简单文本提示，如“达斯・维达在死🙄亡之星上行走，手持红色光剑”，“海螺AI”即可生成高质量可下💯载的图片与视频，且输出内容包含超出提示词的细节，如角色标志性😍动作、场景细节等，证明模型中存储了原告作品的复制信息。 🥳 推广阶段：系统性鼓励侵权。 MiniMax被指在官网😆“探索”页面公开展示侵权内容，在社交媒体用原告IP角色做广告🌟引流订阅用户，且在生成内容上加注自身品牌水印。这种模式被起诉🚀方比喻为“虚拟自动售货机”，实质是“系统性鼓励侵权”。 🔥 展开全文 此外，起诉方强调MiniMax具备侵权防控🤯能力——其已能通过技术措施过滤暴力、裸露内容，却未对版权内容💯采取类似保护，主观侵权意图明显。 好莱坞阵营的诉求清晰😡明确：一是索要MiniMax的侵权所得利润，或按每部侵权作品😍最高15万美元主张法定损害赔偿；二是申请永久禁令，禁止Min🤩iMax继续用原告作品训练AI，且禁止其服务生成相似IP内容😴。 这种强硬态度，与此前起诉Midjourney如出一🤗辙。当时迪士尼、环球影业称Midjourney是“典型的版权🌟搭便车者”，强调“无论侵权内容由AI还是传统技术生成，盗版本😆质不变”。两起案件的核心指控高度一致：AI公司未经授权复制影😉视IP作为训练数据，且生成内容与原作角色高度相似。 北🤩京至普律师事务所主任李圣律师对「定焦One」分析，现有的著作🥳权法框架下认定AI侵权需满足四大要件：作品受保护、未经授权使🙌用、接触原作、生成内容与原作实质性相似。若案件进入实质审理，🙌争议将集中于三点：其一，需通过技术溯源证实“海螺AI”训练数😆据包含涉案版权作品；其二，需鉴定生成内容是“复制/改编”还是👍“全新创作”；其三，需审查MiniMax是否存在授权、法定许🥳可等合法抗辩事由。 更通俗一些讲，就是要有确凿证据证明😢MiniMax的AI模型训练数据里，确实包含了原告方的素材；🙌同时，判定AI生成的内容到底是对原作的直接“复制”或“改编”🙌，还是仅仅受了点启发进行的全新创作；以及“有没有理”，Min😂iMax有没有合理的借口，比如“我已经付钱拿到许可了”或者“🙌法律有特殊规定允许我这么用”。 张京团队曾整理多宗原告🙌是版权方、被告是生成式人工智能服务提供者的诉讼，争议焦点都较😘为类似，即被告的大模型不仅在训练阶段也在输出阶段使用了原告拥👏有版权的作品。考虑到大语言模型的技术特点，在训练阶段是否能够🙌使用包含版权的作品，在世界范围内还有一定争议，部分司法判例肯🙄定了有可能构成合理使用；但对于输出阶段应采取措施防止和版权方😉的作品高度类似而产生替代效果，已成为共识，并未出现相反的判决🙄结果。 他指出，这类案件比较大的可能是走向和解，否则被😀告会处于相对不利的地位。 AI版权纠纷，从局部摩擦到全❤️面火拼 迪士尼起诉MiniMax，并非孤立事件，而是A😴I版权纠纷“扩圈”的最新节点。 2023年底，《纽约时😢报》率先起诉OpenAI、微软，指控其非法抓取数百万篇新闻报😎道用于AI训练，拉开AI版权纠纷序幕。 2024年初，👍1.6万名英国艺术家计划对Midjourney等AI公司发起🔥集体诉讼，反对AI未经授权使用插画作品训练模型。 20😆24年5月，OpenAI新模型GPT-4o的语音模式“SKY🔥”因高度模仿斯嘉丽・约翰逊声线遭抵制，OpenAI虽否认侵权🚀但下架该语音；随后美国唱片业协会起诉AI音乐公司Suno、U😀dio，指控其“大规模侵权”。 AI版权的纠纷，从文字😡、图像延伸至音频领域，而迪士尼起诉MiniMax、Midjo🔥urney，标志着影视IP也成为AI版权博弈的核心。 😅这些原告包括作家、新闻媒体、歌手、插画家等等，几乎已经涵盖了😘大部分艺术领域。他们对AI的指控，细节上虽有差异，但核心都围😍绕两点：“源头侵权”和“结果侵权”，前者指未经授权使用版权内🎉容训练AI；后者则指AI生成内容构成实质性替代与市场冲击。他👏们的诉求也基本来自三个方面：即时停止侵权；弥补已造成的经济损❤️失，追偿侵权收益；建立长效合规机制，规范AI行业使用规则。 😁 面对版权公司和艺术家们的指控，AI公司一直以“合理使用🤗”为自己抗辩。 打个比方，如果版权方的指控是“你偷了我👏的书和画，看了之后就开始模仿我的风格来赚钱”，那么AI公司的🤯抗辩核心是“我不是在偷窃和复制，我是在‘学习’和‘研究’，然⭐后进行全新的‘创作’。这是合法的，受‘合理使用’原则保护。”🙌 目前来看，AI公司主要从四个方面论证自己“合理使用”❤️。 第一、转化性使用（transformative）。👍AI训练并非对原作品的简单复制或传播，而是通过算法提取数据中🚀的抽象模式、风格特征与语义关联，最终生成不同于原始数据全新内🔥容。也就是说，“AI不是抄袭，而是为了学习和创造新东西”。 ⭐ 第二、不构成市场替代。AI模型输出的是统计学意义上的生😊成结果，而非原作的复制品，不影响版权作品的核心商业市场，甚至😆可能通过二次创作生态间接扩大原作的传播与价值。 第三，🤯使用量和实质性合理。尽管使用了大量数据，但AI公司认为，这是😊机器学习实现泛化能力的必要前提，且模型参数并未固定存储任何单🤯一作品的具体表达，仅学习其非表达性的底层特征。可以理解为，“😂AI是看了很多，但这是为了学习，而且没存你的原稿”。 🤗第四，社会效益。该行为服务于公共利益，能推动人工智能这一重要🤯领域的创新与技术进步，符合版权法“促进科学与实用艺术发展”的😊终极目的。如果限制AI学习，就是阻碍全人类科技进步。 🚀最典型的抗辩来自Midjourney——其在应对迪士尼起诉时😅称，原告及合作供应商亦在使用Midjourney工具，不能既🎉享AI红利又扼杀技术底层实践。 以上种种，都是AI技术🎉发展带来的法理争论，到底谁对谁错，目前没有定论。 法律💯大V、北京某律所合伙人樊百乐在一期播客节目中表示，围绕AI的😢版权争议就像是一个莫比乌斯环：在现在的版权法框架下，明明从同🚀样的逻辑出发，但随着思考延伸和情况极端化，可能会逐渐走到原本👏的对立面。 但他同时指出，只要利益平衡，即使法理问题未🙌疏通，双方仍可相安无事。就像一位好莱坞大厂的法务负责人对他说😢的，“不管时代怎么变迁，知识产权法或者版权法要解决的问题就是😁两件：credits（名）and money（利）”。 🤯 AI公司，该补版权课了 在AI野蛮生长的时代，AI大🙄模型竞争力往往依赖训练数据规模与质量——数据越丰富，生成能力😘越强。这促使许多AI公司在初期采用“先污染，后治理”策略：大😡规模抓取互联网图文音视频作为语料，其中不可避免包含版权内容，😊从好莱坞IP到新闻报道，皆成“免费素材”。 这种行为之🤩所以长期存在，源于AI训练语料的版权界定始终处于灰色地带：一😅方面，现有法律未针对“AI模型训练使用版权内容”作出明确规定😀，缺乏可落地的判定标准；另一方面，全球范围内相关判例稀缺，行😂业尚未形成统一共识。这就像“房间里的大象”，所有人都知晓问题🌟存在，却因规则模糊而难以解决。 从技术层面来看，这种操😀作一定程度上推动了模型能力的快速提升，一批AI公司在短时间内😂跑出了规模化应用。 MiniMax作为一家成立于202🤯2年的初创公司，凭借着自研多模态模型及AI原生应用，已累计为🥳超过200个国家及地区的逾1.57亿名个人用户提供服务。去年❤️4月，海螺AI上线，并冲进2024年上半年美国AI应用市场下🚀载量前十。有媒体报道，MiniMax已于近日秘密向香港提交了🎉IPO申请，并计划最早于今年上市。 然而，随着行业规模💯迅速扩大，版权问题也开始集中爆发。对于许多AI公司而言，“还😂债时刻”正在到来。 从目前的趋势来看，行业正在从无序抓😆取转向付费合作。例如，OpenAI与新闻集团（News Co🙄rp）达成多年期协议，将获得其旗下媒体的内容并用于回答用户的😜问题，交易价值或超过2.5亿美元。此前它还与《金融时报》达成😘合作。此外，Meta也与环球音乐集团达成合作，避免未经授权的😡AI生成内容对创作者造成影响。 一名法律人士认为，今后🔥，AI公司和版权方的付费数据合作将越来越普遍。 不过，😍当前行业仍存在一种误区，即将“版权保护”与“技术创新”对立起😁来，认为强化版权保护会制约AI发展。 但资深律师张京指😁出，这种对立思维不符合历史规律——纵观工业革命以来的技术演进❤️，知识产权法始终是创新的“助推器”，而非“绊脚石”。如今AI😊技术带来的挑战，本质是原有利益平衡机制的打破，需要通过规则调😊整重建新平衡，而非走向“绝对保护”或“绝对开放”的极端。 🙄 李圣认为，绝对的“授权至上”难以实现。因为，若要求AI公🤯司对所有训练数据逐一获取授权，将大幅抬高研发成本，尤其是中小😁AI企业可能因成本压力退出市场，与各国推动AI科技创新的底层😘需求相悖。“无限制开放”也不现实，如果有所谓的AI使用版权内🤯容的“安全区”，也必须以不实质损害版权方合法权益为前提，同时🌟满足数据来源可追溯、生成内容不替代原作市场等核心条件。 👍 短期来看，无论迪士尼诉MiniMax等个案的判决结果如何，🚀都将加速AI版权授权市场的成熟。从长期视角看，版权方与AI公😂司的博弈不会终结，但将从当前的“火拼”转向规则下的磨合。 😁 *张京为化名。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多