DeepSeek的出现再次激发了人们对生成式人工智能（以下简称生成式AI）产业发展的想象。这种技术可能影响哪些行业，如何改变个人学习和生活，成了很多人关心的话题。这也导致了DeepSeek服务器经常繁忙。
随着生成式AI迅速发展，相关的法律纠纷也不断涌现。许多国际知名的生成式AI企业近两年频繁遭遇著作权纠纷。这些案例不仅揭示了生成式AI对法律的影响，还展示了成熟市场经济体法院对此类纠纷的态度，对我国AI产业发展具有重要借鉴意义。
生成式AI的工作过程大致分为三个步骤：训练数据、交互数据和生成数据。简单来说，就是通过大量数据训练模型，然后与用户交流，根据用户问题输出答案。这些答案可以是音乐、图片或文字等形式。在这一过程中，任何一步都可能引发著作权纠纷。原告通常指控被告未经许可使用其受保护的作品，造成损失。例如，印度的亚洲新闻国际通讯社（ANI）曾起诉OpenAI未经许可使用其新闻内容，要求赔偿并禁止使用。此外，纽约时报和原始故事媒体等公司也因类似原因提起诉讼。
面对这些指控，被告常援引“合理使用”原则进行抗辩。比如，OpenAI声称其使用的数据来自公共领域，属于合理使用；Meta公司则认为其生成的内容与原作品相似纯属偶然，并未直接复制。另外，在国际诉讼中，管辖权也是一个常见抗辩理由。例如，OpenAI就曾以服务器不在印度境内为由，质疑印度法院的管辖权。
总体来看，法院倾向于保护技术创新，避免过度诉讼阻碍生成式AI的发展。例如，在原始故事媒体诉OpenAI案中，法院认为原告未能证明具体损害，因此驳回了其诉求。类似的判决思路也在其他案件中体现，如Richard Kadrey诉Meta公司的案件。
生成式AI不仅带来法律挑战，还冲击了传统市场模式。例如，纽约时报指出，OpenAI不仅侵犯了其版权，还导致读者流失。这表明生成式AI改变了媒体市场的格局。即使法律解决了知识产权归属问题，生成式AI仍可能影响市场利益分配，使传统媒体失去市场份额。因此，立法和司法需要从维护优质数据生态的角度出发，鼓励自由交易，形成帕累托改进效应，促进良性循环。
