OpenAI 最近宣布 Sora 视频生成器在版权处理上采取"默认包含、版权持有人选择退出"的策略,这一决定在技术界和版权界引发广泛讨论。Sora 作为一款面向大众的 AI 视频合成工具,承诺以大规模数据训练实现高质量视频生成,但同时也带来了版权归属、数据来源透明度和权利人保护等复杂问题。理解这一政策的法律与实践含义,对于创作者、版权持有人、平台以及监管者都至关重要。 政策核心及背景说明 OpenAI 的新政策将训练和使用模型时可能包含的受版权保护素材默认纳入,要求权利人主动提出选择退出 opt-out 才能将其作品从训练数据或生成结果中排除。此举不同于此前一些平台采用的"选择加入"或"仅在获得许可情况下使用"的做法,转而采取更被动的合规方式。OpenAI 表示此举旨在兼顾模型性能与权利人意愿,通过集中化管理来简化流程,但也引出有关通知责任和同意机制的质疑。
版权法律风险与伦理争议 在法律层面,默认将作品纳入训练数据可能在多个司法辖区面临挑战。不同国家对训练数据的合理使用、版权例外及数据挖掘保护有不同解释。权利人若未被明确告知或未获得许可,可能主张未经授权使用其作品,提起版权侵权诉讼或要求赔偿。伦理层面上,创作者担忧其作品被大量复制、改写或用于不当用途,导致收入和声誉受损。Sora 的 opt-out 机制在理论上尊重权利人意愿,但在实际操作中若缺乏有效通知和便捷的退出通道,实质上仍可能导致"事实上的同意"。 对创作者和权利人的实际影响 影视制作者、独立摄影师、动画作者以及音乐版权人等都可能受影响。
对于职业创作者而言,被动纳入训练集可能削弱其对作品再利用的谈判能力,尤其在商业用途出现时,相关收益分配难以得到保障。文化机构和档案馆也可能担忧其珍贵藏品被用于训练,进而影响公众文化资产的保护。 另一方面,一些创作者可能欢迎更强大的 AI 工具,因为它们能够扩展创作表达方式和生产效率。但这种便利性往往伴随着权利保护与收益分配的不确定性。如何在鼓励创新与保护权利之间找到平衡,是监管者与业界必须面对的核心问题。 技术实现与版权检测手段 为了落实 opt-out,OpenAI 及类似企业需要建立精准的数据识别与屏蔽机制。
可行的方法包括基于哈希或感知哈希的指纹识别、作品元数据管理、以及完善的索引与删除流程。指纹识别可以快速匹配已知作品,但对改编、剪辑或翻译后的再利用识别能力有限。为此,结合机器学习的相似度检测、语义特征匹配和人工审查可能成为必要补充。 在生成端,模型可以实现可追溯性与水印化,例如通过隐写水印或可识别生成标记,帮助区分人类原作与 AI 生成内容,并在发生争议时提供证据链。然而,这些技术既有成本也有局限,且需要在隐私保护与可验证性之间权衡。 行业反应与监管动向 科技公司、创作者组织和政策制定者对 Sora 的 opt-out 做法反应不一。
部分企业认为此举可为模型获取更大规模数据以提升质量提供便利,学术界则对数据透明度提出更高要求,呼吁建立统一的训练数据透明度标准。创作者团体普遍要求更主动的通知机制、更简便的选择退出通道以及更明确的赔偿制度。 各国监管机构也在加强关注。欧盟的数字服务法和数字市场法、美国国会内对 AI 法规的讨论、以及多个司法辖区对版权法中合理使用条款的重新解读,都可能影响此类 opt-out 模式的未来可行性。若监管趋严,企业可能被要求采取更严格的许可制度或承担更高合规成本。 如何为权利人提供有效保护 首先,权利人应积极了解 OpenAI 发布的具体 opt-out 程序和时间窗口,及时在官方渠道登记或提交移除请求。
建议权利人保留作品创建和发布的时间戳、原始文件与元数据,作为潜在法律争议中的证据。其次,可通过注册作品版权或使用数字水印与区块链等可验证技术增强证据链,使得在发现侵权或未授权使用时更易追溯。 此外,权利人可以与行业协会或律师团队联合行动,推动制定统一的拒用清单管理平台或行业自律公约,以降低单点维权成本。对于大型作品权利持有人,考虑与生成模型提供商谈判集体许可协议,明确收益分配与使用范围,也是可行路径。 对创作者与平台的实操建议 创作者在使用 Sora 或类似工具时,应明确审查生成结果的来源和合规风险,尤其当作品可能包含第三方素材时应谨慎上载或引用。平台方需要提供透明的训练数据说明、便捷的 opt-out 界面以及生成内容的可追溯机制。
同时,平台应建立快速响应的侵权申诉流程,以减少对权利人的潜在损害。 对小型创作者与用户,合理使用声明与标注生成内容来源可以在一定程度上降低纠纷风险。对商业用途,建议事先获取明确授权或购买相关版权许可,而非依赖默认的 opt-out 机制来避免法律风险。 比较其他公司的做法 在业内,不同公司对训练数据管控采取的策略不尽相同。一些公司采用"选择加入"许可策略,主动征得权利人同意后再纳入训练数据。另一些公司则强调数据匿名化和去标识化,并通过抽样或合成方式降低单一作品的权重。
与这些策略相比,Sora 的"默认包含,权利人选择退出"更侧重于数据规模优先,但对权利人主动性的要求更高,风险与责任也更集中于权利人一方。 未来展望与可能变化 随着技术演进与监管完善,opt-out 模式可能面临调整。若法律明确要求更高的同意门槛或更严格的透明度报备,企业将不得不转向主动许可或建立更完善的补偿机制。市场也可能出现专门的版权中介平台,帮助权利人与模型提供者对接许可与收益分配。 另一方面,技术上可证明合规性的方法会持续发展,例如可验证的溯源系统、不可篡改的训练数据日志以及多方审计机制,都将成为衡量合规性的重要工具。若这些工具普及,opt-out 的负担可以通过自动化和标准化的流程大幅降低。
结论与建议 OpenAI Sora 要求版权持有人选择退出的政策在短期内能够为模型带来更大训练数据规模和更高生成质量,但同时也带来了显著的法律、伦理与实务风险。权利人应提高警惕,主动采取技术与法律手段保护自身权益,并积极参与行业规范的制定。创作者与平台应加强透明度与责任机制,监管者需要在促进创新与保护权利之间设定清晰的规则。 对于权利人来说,尽快查阅并使用 OpenAI 提供的 opt-out 通道、保存创作证据、考虑集体维权或许可谈判,是切实可行的第一步。对于行业来说,建立统一的训练数据透明度标准、加强跨国法律协调以及推广可追溯与水印技术,将有助于平衡创新动力与版权保护,推动 AI 生成内容生态朝着更可持续与公平的方向发展。 在这个由技术迅速驱动的时代,理解政策、掌握工具、并在法律与伦理框架内积极行动,才是创作者与权利人应对 Sora 与未来生成型 AI 持续演进的稳妥路径。
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