普林斯顿大学图书馆 “生成式AI”工作坊

大多数生成式AI工具为私有技术，其开发者不会公开模型的构建细节。用户因此无法获知训练数据的具体来源、清洗方式及处理流程。这种“黑箱”特性引发了围绕透明度、偏见与可靠性的伦理争议。

普林斯顿大学要求学生在学术工作中严格披露生成式AI工具的使用情况。根据校方《权利、规则与责任手册》，AI不被视为信息来源，学生须在教师允许范围内使用，并明确声明AI辅助细节（如工具名称、使用目的及审核流程），禁止直接复制或冒充原创。部分课程要求保存AI交互记录（如聊天日志）以备查验。学术出版领域，校方政策与《科学》、爱思唯尔等出版社规范一致，禁止将AI列为作者，需在方法学或致谢部分详述工具使用，并核查引用真实性以避免“幻觉”风险。违规行为将构成学术不端。

当前多起诉讼围绕AI模型使用受版权数据训练的法律边界展开争议。美国作家协会等起诉OpenAI和微软，指控其未经授权使用文本数据训练ChatGPT，威胁作家生计；《纽约时报》则通过数百页证据指出ChatGPT能复现其文章内容，构成市场替代。OpenAI以“合理使用”抗辩，强调技术“高度转化性”及训练数据与输出的法律区分，主张版权问题应限于训练阶段，输出争议需通过税收等政策解决。此外，StabilityAI、Midjourney等生成模型及GitHub Copilot也面临类似诉讼，凸显AI开发与版权、开源协议间的复杂冲突。