AI 数据版权新纪元：Real Simple Licensing 协议引发关注

随着人工智能（ai）领域版权争议不断升级，尤其是在 anthropic 与版权持有方达成15亿美元和解协议之后，越来越多企业开始关注其训练数据的合法来源问题。目前，全球范围内有近40起涉及未经授权使用数据的诉讼正在推进，其中包括因 midjourney 生成超人图像而引发的法律纠纷。

在缺乏统一授权机制的情况下，AI 公司或将面临持续不断的版权诉讼风险，这对整个行业的可持续发展构成了严峻挑战。为应对这一困境，一批技术专家与网络内容出版商联手推出了一项名为 Real Simple Licensing（RSL）的新框架，致力于构建可扩展的数据授权体系。该系统已获得 Reddit、Quora 和 Yahoo 等主流平台的支持，但能否吸引核心 AI 实验室加入，仍有待观察。

RSL 联合创始人 Eckart Walther 表示，他们的愿景是建立一个适用于整个互联网的机器可读授权标准。“我们需要让每一份在线内容都能明确其是否允许用于 AI 训练，而 RSL 正是为了实现这一目标而设计的工具。”

尽管过去已有如数据提供者联盟等组织倡导更透明的数据采集规范，但 RSL 是首个尝试同时构建技术架构与法律支持体系的项目。从技术角度看，RSL 协议允许出版商在其网站中定义具体的内容使用条款——例如是否允许 AI 公司将其数据用于模型训练，以及是否需要单独授权或许可方式是否基于知识共享（Creative Commons）。这些信息将被嵌入网站的 “robots.txt” 文件中，便于 AI 开发者自动识别和遵守相关规则。

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在法律结构上，RSL 团队设立了名为 RSL Collective 的集体管理组织，负责代表成员与 AI 企业协商授权条件并收取相应版税，运作模式类似于音乐领域的 ASCAP 或影视行业的 MPLC。截至目前，Yahoo、Reddit、Medium 等多家知名数字出版平台已确认加入该集体。

然而，如何准确追踪 AI 模型究竟使用了哪些数据来计算合理的版权费用，依然是一个难题。对于像谷歌 AI 搜索摘要这类实时抓取网页内容的服务，数据使用路径较为清晰；但对于那些未完整记录训练过程的大语言模型（LLM），要确认某一文本是否曾被纳入训练集则极为困难。

尽管如此，RSL 的推动者仍持乐观态度。“事实上，部分 AI 公司在以往的授权合作中已经具备报告数据使用情况的能力，因此这并非不可逾越的技术障碍，”另一位联合创始人 Doug Leeds 指出。“只要机制足够完善，就能确保创作者获得应有的回报。”

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