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第153章（第3页）
刘教授重复刚才的操作，说：“是的。”
言谨提出下一个问题：“那请问刘教授，这种差异是怎么产生的呢？”
刘教授笑，说：“这就是个复杂的问题了，每家公司采用的模型不同，进行预训练的数据集也不同。”
言谨客气致谢，再次提问：“那么是否存在一种可能，有些 AI 绘图工具并未能达到您所说的‘把数据库真的学会了，生成的结果确实是一种全新创造’的程度呢？”
刘教授滞了滞，答：“这个要具体情况具体分析……”
言谨并未打算纠缠，但郭家阳那边已出声打断，对法官说：“原告律师的提问存在引导专家的倾向，请求法庭准许我方辅助人不回答这个问题。”
法官支持了他的意见，看向言谨，提醒她注意提问的方式。
言谨致歉，她其实可以换一种方式重新提问，却出乎对方意料地说：“原告没有其他问题了，申请请上我方的专家辅助人。”
法官点头准许，刘教授顺利完成任务，退出法庭，换了原告方聘请的林博士坐到中间的辅助人席位上。
林博士不过三十几岁，自我介绍身份以及资历，是个数据法领域的学者，正在做人工智能监管方面的理论研究。
双方专家辅助人的名单也是庭前就提交了的，同样都是明牌。言谨可以猜到郭律师和孙力行看到名单时的反应。他们或许会觉得她蠢，因为美国那个同类案件之所以首战失利，除去两位艺术家没做版权登记，还有一个原因就是原告方没能把为什么认为 AI 绘图工具侵权的逻辑解释清楚。而言谨似乎也在犯同样的错误，居然请了一个法学学者来做 AI 案件的专家辅助人，等于白白浪费掉了唯一的外援机会。
这一次，由言谨先提问，她再次开口，仍旧是方才那个问题：“请问林博士，AI 绘图工具生成的内容是否存在复制拼接数据集作品的可能？”
这是早就预演过的流程，林博士要求使用大屏幕，在上面展示材料，同时简述其中的内容：“我这里有一篇马里兰大学和纽约大学联合研究团队的论文，题目叫《扩散艺术还是数字伪造？》/pdf/2212.03860.pdf，研究了扩散模型当中的过度拟合和数据复制现象。结论指出，一款当下著名的 AI 绘图工具生成的内容与数据集作品的相似度超过 50%的可能性达到了 1.88%。也就是说，每一百幅 AI 生成的图片当中，就有将近两幅存在一半以上的复制的现象。而且，训练数据集的大小在很大程度上影响着这个复制率，在使用具体艺术家姓名或者“某某某风格”作为提示词的情况下，这种复制拼接尤其明显，甚至可能达到赝品的程度。”
结论和数据再次引起旁听席上轻微的骚动，被告那边郭家阳和孙力行倒是不觉得意外，这篇论文在今年六月份温哥华国际计算机视觉与模式识别会议的推荐阅读清单里，相关行业的人应该都读过。他们只是侧首低语，显然已经在准备稍后的诘问。
言谨并未停顿，提出下一个问题，说：“那您是否同意方才刘教授的观点，对人工智能发起著作权诉讼，会造成反公共地悲剧，为它的发展设置人为障碍？”
林博士摇头，同样上了一波价值，说：“反公共地悲剧的另一面，是公共地悲剧。这个词第一次出现是在哈定的著作中，描述的是 15、16 世纪英国的圈地运动。贵族占有公地放牧，造成牛羊数量无节制地增加，直至牧场成为不毛之地，农民和牧民失去维持生计的方式。史称‘羊吃人’事件，但其实牛羊也都饿死了，其中真正获利的只有圈地的贵族。这个例子与 AI 侵权的争议也有相似之处，倘若任其无序发展，艺术家就像圈地运动中的农民，牧民就像使用 AI 工具抢夺他们工作机会的人。但当艺术家停止创作，数据集中不再有人类的新作品加入，AI 绘图工具还能保持‘创造力’吗？牧民们还能拥有牛羊吗？”
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