郑友德：AI记忆引发的版权危机及其化解

斯坦福与耶鲁的这项研究不应被视作AI产业创新的阻碍，应当成为AI产业从无序生长转向版权友 好、负责任、透明且可持续发展之路的警示灯与行动路线图。 随着生成式人工智能（以下简称"GenAI"）迈入生产力爆发期，大语言模型（以下简称"LLM"）究竟是在"逻辑 泛化"（Logical Generalization）还是在执行高度隐蔽的"记忆复现（Memorized Reproduction）"，即AI业界形象 称之为"反刍"（Regurgitation、Wiederkäuen）的现象，已从AI本身的技术争鸣演变为决定AI产业持续创新的法 律红线。2026年初，斯坦福与耶鲁大学披露的实证研究彻底撕开了AI"逻辑泛化"乃至"学习隐喻"的伪装，证实 了个别主流模型对版权书籍存在高达95%以上的复现能力。 本文以此为切入点，深度分析了LLM从预训练阶段便埋下的模型权重参数化复制技术成因，并剖析了法律界针 对"记忆是否构成复制"这一命题在英、德两国司法实践中引发的剧烈碰撞，从而有可能使建立在脆弱版权基础 上的万亿级AI债务链条即将临系统性崩塌的风险。 为此，作者从AI技术上梳理并构建了一套涵盖"差分隐私算法干预"与"高惊奇度 ...