简介
- 新技术与法律关系：大型语言模型（LLM）的出现引发了对现有法律适用性的探讨，尤其是在版权、隐私和公平使用等方面。
- 互联网法律挑战：互联网的匿名性和无国界特性对法律的管辖权提出了挑战。
- 法律与道德区分：法律具有强制执行力，而道德则依赖于社会共识和组织规范。
大型语言模型的法律问题
- 数据收集与训练：LLM依赖大量数据，可能涉及未经许可的数据使用，引发版权和隐私问题。
- 应用领域：LLM在问答、聊天机器人等下游任务中的应用可能涉及欺诈、滥用等法律问题。
知识产权法
- 版权法：1976年美国《版权法》保护原创作品，版权期限为75年。
- 许可与公平使用：创作者可以通过许可协议允许他人使用作品，或依赖公平使用原则。
案例研究
- Google Book Search：地区法院判定Google扫描书籍片段属于公平使用。
- Google诉Oracle：最高法院裁定Google使用Java API属于公平使用。
公平学习与机器学习
- 公平学习主张：机器学习的数据使用应被视为变革性的，促进社会进步。
- 反对意见：机器学习系统可能与创意专业人士竞争，且存在传播假信息等问题。
隐私法律
- Clearview AI：因未经许可抓取人脸数据而被起诉。
- 加利福尼亚隐私法案：赋予居民对个人数据的控制权，包括了解数据收集、拒绝数据销售等。
GDPR（欧盟一般数据保护条例）
- 数据主体权利：数据主体有权访问、更正、删除个人数据，企业需采取信息安全措施。
结论
- 法律发展需求：LLM领域需要法律和人工智能专业知识的结合，以应对版权、隐私和公平使用等法律挑战。
