搜狐科技：前不久国际知名的大语言学家乔姆斯基教授谈到ChatGPT时，称“ChatGPT本质上是高科技剽窃”。您认同这个说法吗？

梁正：我们要从不同角度去看，某种程度来看ChatGPT确实是一个新的技术手段使用人类已有的知识信息，但其生成的内容是否都能界定为剽窃，我个人还是持保留意见，要看内容生成的创新性，这是根本的判定标准。

我们对于什么叫做“新”应该有判断。ChatGPT这类生成式AI的工作机制是在学习语料信息后，发现其中的关联关系，甚至是之前没有被发现的关联关系，生成新的内容。所以界定是不是剽窃的唯一标准应当是生成后新信息的含量。

搜狐科技：这意味着新信息的含量不够可能会被判定侵权，那么侵权的是使用者还是技术的提供平台呢？

梁正：对于侵权的认定，回到监管本质上，是不是主观故意是非常重要的。如果目标就是为了剽窃，但是没有做明确的标识，这个肯定是条件之一。但生成式AI出现，带来的复杂问题是它并非主观侵犯权利，但是确实使用了已有的创作内容。因此，如果使用者只作为工具使用，对于ChatGPT的信息来源并不知情，责任或许不应认为归使用者。另外，也需要判断客观上是否生成了具有高度重合性的内容。

搜狐科技：这类工具需要喂大量的数据，那么数据在今天已经是核心的生产要素了，相当于是工业社会的石油，农业社会的土地，全国已经有39家数据交易所成立及获批成立，但是数据到底算谁的目前各界掰扯清楚了吗？

梁正：我认为数据产权不一定要做到100%的明晰，首先数据本身类似知识，可以被重复使用，在物理上是不排它的。另外如果产权明细到具体主体，会带来巨大的交易成本。在产权界定上，还是要考虑我们从数据当中可以获取什么样的价值，我们希望它发挥什么样的作用。目前我们有《个保法》《数据安全法》，欧洲在《通用数据保护条例》中也赋予了数据产生者相应的权利，但目前各国对于数据产权归属问题并没有公认的一致标准。

搜狐科技：我们使用这样的工具生成了一幅画或者一篇文章，我或者工具背后的公司对这些作品拥有著作权吗？能不能用于商业用途？

梁正：有一种观点是我不管工具，只看内容是否有创新性。因为不同国家关于著作权的法律规定当中，新颖性、创造性是构成实体要求的基本条件。

如果你把生成内容的著作权给了使用者，有利于使用者创作优质内容，比如新闻、文学艺术创作。基本上各国的著作权法律都提及制订这样的法律，基本意图是为了繁荣创意和创作，激励创作者，这个创作者是人，基本假定人是创意的来源。

但如果大量内容都界定给使用者，对于优质工具的提供者而言激励不足，也会影响到此类工具开发者的积极性。

我们国家目前的著作权规定能够享有著作权的是自然人、法人、非法人，排除了机器和动物。我们现在不承认机器或是非生命体有著作权。

搜狐科技：阅文旗下的奇点中文网会用自己开发的AI程序写小说，在自己的平台上供用户观看下载，如果训练的时候也是主要使用自己的版权内容，这样自产自销，侵权的概率是否会更小？

梁正：涉及到版权，其实在AIGC这个领域，文本还不是最大的关切，大家之前更多关注图片、艺术创作，到底这个是人类创作，还是AI生成。现在已有公司在内容创作上全部采用机器生成，用内容团队的语料进行专门训练，所有内容的版权包括人类作者的创作都会转让给公司，因而不存在侵权的问题，这个也是在内容创作上未来会出现的商业模式。

搜狐科技：也有人认为AI生成的过程是二次创作的过程，甚至他认为AI是有意识的，现在有一个说法是ChatGPT已经像一个9岁的孩子，有意识就意味着有创作、创新的能力，对这个观点您怎么看？

梁正：不能认为生成式AI所做的工作都是抄袭，这个有点武断了。争论AI是否具有创意、创意是否是人类独有，背后其实是人类优越感。通过语料或者是信息，ChatGPT实际上还是基于人类的反馈机制，即利用了人类的一些创意和知识，但是同时在这么大的数量上去处理是之前没有过的，有了新的发现。像DeepMind的AlphaFold能够预测蛋白质的结构，可以发现人类没有发现的客观知识，应该说是有创造的。

搜狐科技：您相信AI有自主意识吗？

梁正：这个又涉及到如何理解意识。目前来讲，我们觉得意识只有人类独有，但有可能只是因为模型还不够大。当人工智能拥有一个世界知识，有更大的量级，甚至背后得到量子计算的支撑，意识可能会涌现出来。从逻辑上讲不能证伪未来没有这种可能。就ChatGPT而言，现在看不到这是意识，因为它背后的训练和学习机制还是非常清楚的。

搜狐科技：在您研究的人工智能治理、公共政策领域，您觉得ChatGPT生成的内容具有建设性和参考性吗？

梁正：目前有两种观点，一种是认为ChatGPT出来以后，人文社科领域的很多论文都没有必要看了，因为它写的论文很像人写的。ChatGPT生成是因为它有语料，什么是文科，文科本身最重要的研究工具就是文字，研究成果也体现为文字的组合。因为语料丰富，所以作为社会科学、人文科学这方面，ChatGPT学习产生的内容看起来比较像模像样。

但是另外一方面我觉得作为专业研究来看，恰恰是人文社会科学，背后的思想，创新性的观点和认识这种是它很难通过训练模拟出来的。我反倒觉得AIGC用到自然科学这样的事实性领域去做科学发现，说不定效果会更好。但是在我们科研领域的日常写作中，如果不强调做综述训练，它可以解放大量的文书工作。

搜狐科技：目前我们研究生的这些作业会要求创造性吗？如果不要求的话，AI能满足吗？

梁正：实际上我们过去在大学研究生教育有一个很重要的能力就是提炼，抽象，总结，归纳，所以我们很多课上就是要求你要完成一个文献综述，并不要求你有创新的观点，而是看你是不是读了文献，这个问题其实在于科研的诚信。

对于学术研究而言，即然我们已经知道有先进的工具可以解决问题，为什么还要学高等数学？因为学习就是让我们获取认知的能力，了解知识背后的逻辑。但如果你是一个成熟的科研工作者，需要去做综述来找到真正有用的文献，我觉得ChatGPT是一个很好的工具，特别是加上引用的来源之后，就像我们常用的文献索引工具Endnote一样，对我们是很大的帮助。

搜狐科技：在我们现在的教育机制下，人工智能对学术领域的冲击大吗？

梁正：人工智能对我们现有的教育模式是很大的挑战，确实要高度重视。我们过去的教育强调记忆、归纳，强调基于现有素材分析整理，这些能力是你推理创造能力的基础。但未来更应该考虑教育模式怎么去激发创造，激发创意，激发对这种新的想法的探索和实践。

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