MBW观点是一系列来自杰出音乐行业人士的独家op/eds，他们有话要说。
在接下来的一篇文章中，Bray & Krais Solicitors的助理兼音乐律师Jonathan Coote(见上图)研究了Getty起诉Stability AI对音乐行业的潜在影响，并建议有必要“紧急澄清与英国人工智能培训相关的法律”。
从人工智能音乐平台Suno可能在受版权保护的录音上进行培训的指控，到艺术家呼吁科技平台停止侵犯和贬低他们的权利，行业内仍然存在深刻的担忧，即受版权保护的音乐正在未经许可或适当补偿的情况下被用于训练人工智能工具，这些工具可以复制(并最终取代)人类创作的音乐。
但是，防止这种培训的法律框架是什么呢?
在英国，现行法律似乎禁止出于商业目的对人工智能工具进行版权作品培训。
英国政府最初拒绝在英国脱欧过渡期实施更宽松的欧盟“选择退出”方式，但随后在2022年试图从根本上改变法律，试图引入一个极其宽松的例外。
这一计划被版权所有者称为“音乐洗钱”，很快就被放弃了。英国政府的下一个举措是成立一个工作组，开发一个系统，让人工智能公司能够获得“公平许可”。
鉴于科技公司和版权所有者的利益截然相反，这些谈判失败了，这或许并不令人意外。
在美国，“合理使用”辩护可能会考虑对公众的更广泛影响，而英国的版权辩护则是狭隘的、技术性的。
这意味着现行法律(特别是在大型语言模型和生成式人工智能之前创建的法律)的应用可能不足以应对人工智能的经济、创意和社会后果。如果没有进一步的立法，这可能会创造出无益的先例。
虽然从表面上看，英国法律对培训的限制是明确的，但实际案例的结果却并非如此，因为它们可能与事实高度相关。有一个重大案例可能会为英国在这些问题上的法律方向设定方向:图片网站Getty Images在美国和英国起诉了Stability AI，原因是后者在Getty的图像数据库上训练模型。在英国法院，Stability AI未能将此案排除在外，但其辩护突显了成功提出侵权索赔的诸多困难。
首先，关于个人产出侵权的论点本身就很难证明，因为产出必须复制特定作品的“实质性部分”，而人工智能工具通常设计有防止这种情况的保障措施。此外，Getty必须证明Stability AI在英国有侵权行为。在其辩护中，Stability AI否认了这一点，声称相关开发人员在国外，任何所谓的复制都发生在外国云服务器上。Getty还认为，这种被质疑的“稳定扩散”模式是一种进口侵权“物品”，通常用于盗版cd等实物商品。这些论点的有效性还有待观察。
Getty的案例中也有一些高度具体的事实因素，这些因素在音乐行业中是无法依赖的。首先，Getty设法在输出图像中再现扭曲的水印，证明其图像在训练中被清楚地使用(考虑到大多数人工智能工具的“黑箱”性质，这是一项艰巨的任务)，从而为商标侵权提供了依据。其次，由于Getty已经编制了一个库存图片库，它也可以声称侵犯了它的“数据库权利”，这对大多数版权所有者来说不太可能奏效。鉴于其技术和法律上的复杂性，如果此案最终导致裁决，它不太可能建立一个普遍和明确的先例。
随着人工智能生成的音乐已经在流媒体服务上发布，音乐公司和音乐家对其扩散的担忧是可以理解的。然而，尽管音乐行业公开指责人工智能公司“洗白音乐”(有一个明显的例外)，但它一直不愿提起诉讼。
此外，考虑到最近语音克隆技术的惊人发展，音乐行业可能比其他行业更担心深度伪造的影响。虽然许多人本能地认为这应该是非法的，但在英国，从技术上讲，没有特定的图像或肖像权(即使它们得到了广泛的许可)会明确限制此类工具的输出。因此，提起诉讼的最有效方法可能是声称培训过程本身是侵权的。因此，培训问题对该行业绝对至关重要。
监管格局正在迅速演变。美国可能正在立法，以创建一项新的“数字代表”权，以解决深度造假问题，而在英吉利海峡对岸，《欧盟人工智能法案》(EU AI Act)将提高在欧盟运营的人工智能公司在培训数据方面所要求的透明度，并可能将其“选择退出”限制扩大到域外。
英国有许多积极的举措即将出台:一个跨党派议会小组正在调查人工智能对音乐产业的影响(你可以在这里找到作者的想法)，上议院的一项法案正在为议会带来真正的监管，包括关于透明度的关键条款。
然而，鉴于现行法律可能存在的不足，英国政府迫切需要利用这项工作，提供急需的清晰度。
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