FOUNDATION MODELS AND FAIR USE
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1. 研究背景
本文探讨了基础模型（Foundation Models）在训练和部署过程中可能涉及的版权问题。基础模型通常在大规模互联网数据上进行训练，这些数据可能包含受版权保护的内容。在美国和其他一些国家，由于“公平使用”（Fair Use）原则，可以在不承担法律责任的情况下使用受版权保护的内容来构建基础模型。然而，如果模型生成的输出与受版权保护的数据相似，尤其是在影响该数据市场的情境下，公平使用原则可能不再适用。
2. 过去方案和缺点
以往的研究和实践依赖于对公平使用原则的粗略理解，通常通过发布片段（如5-gram、11-gram或几页内容）来避免侵权。然而，这种方法在处理生成性基础模型时变得复杂，因为这些模型能够生成与原始数据相似的内容，可能会对原创数据创作者的市场造成影响。法律学者认为，在这些情况下，公平使用原则可能不适用。
3. 本文方案和步骤
本文首先概述了美国公平使用原则的案例法，并将其与基础模型的潜在应用进行类比。然后，作者通过实验验证了流行的基础模型能够生成与受版权保护的材料相似的内容。接着，讨论了技术缓解策略，以帮助基础模型遵守公平使用原则，并呼吁进行更多研究以使缓解策略与公平使用原则保持一致。
4. 本文创新点与贡献
本文的创新点在于强调了公平使用原则并非绝对保障，并提出了需要额外工作来确保模型开发和部署在公平使用的范围内。文章提出了技术缓解策略的概念，并呼吁法律和技术的共同发展，以在保护知识产权和创新之间找到平衡。
5. 本文实验
作者进行了实验，以展示当前的基础模型能够生成与受版权保护的材料相似的内容。实验包括对文本、代码和视觉艺术的生成内容进行分析，以及对模型输出进行版权风险评估。
6. 实验结论
实验结果表明，基础模型在某些情况下确实能够生成与受版权保护的数据高度相似的内容，这可能超出了公平使用原则的界限。这强调了开发和部署基础模型时需要考虑的法律风险。
7. 全文结论
文章得出结论，为了确保基础模型的开发和部署符合公平使用原则，需要进行更多的研究和技术发展。同时，法律和技术的共同进化对于实现知识产权保护和创新之间的平衡至关重要。
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