科技巨頭 Anthropic 在 AI 版權戰中首傳捷報,法院駁回環球音樂等公司禁令申請

科技巨頭 Anthropic 在 AI 版權戰中首傳捷報,法院駁回環球音樂等公司禁令申請

生成式人工智能(AI)的版權爭議持續升溫,科技公司與版權所有者之間的法律角力備受矚目。近日備受矚目的 AI 新創公司 Anthropic 在與環球音樂集團(Universal Music Group, UMG)、Concord Music Group 及 ABKCO Music & Records 等主要音樂出版商的訴訟中取得初步勝利。加州聯邦法院駁回了這些音樂出版商提出的初步禁令申請,該禁令旨在阻止 Anthropic 使用其擁有的歌詞來訓練其 AI 模型 Claude 。這項裁決被視為 AI 產業在應對版權挑戰方面的一個重要里程碑,也為未來 AI 的發展和版權法律的互動帶來了深遠的影響。

這起訴訟的核心在於音樂出版商指控 Anthropic 未經授權使用了數百首歌曲的歌詞來訓練其 AI 模型。根據訴訟文件,Anthropic 被指控使用了至少 500 首歌曲的歌詞,其中包括碧昂絲(Beyoncé)、滾石樂隊(The Rolling Stones)和海灘男孩(The Beach Boys)等知名藝人的作品。音樂出版商認為,Anthropic 的這種行為構成了版權侵權,並損害了他們未來授權其內容的能力 。他們強調,未經許可地使用受版權保護的材料來訓練 AI 模型,相當於對創作者的「盜竊」。

面對音樂出版商的強烈指控,Anthropic 則辯稱其使用歌詞進行 AI 模型訓練的行為屬於美國版權法中的「合理使用」(fair use)範疇。 Anthropic 認為,其 AI 模型 Claude 並非直接複製或儲存歌詞,而是對其進行分析,以理解和模仿人類語言的模式,從而產生原創的輸出。這種使用方式被 Anthropic 視為具有「轉化性」(transformative),為原始材料增加了新的表達或意義,因此應受到「合理使用」原則的保護。這場法律爭議不僅關乎 Anthropic 本身,也牽動著整個 AI 產業對於如何合法使用受版權保護資料的敏感神經。

在訴訟過程中,音樂出版商向法院申請初步禁令,要求在案件審理期間阻止 Anthropic 繼續使用其歌詞來訓練 AI 模型。然而,美國加州北區地方法院法官 Eumi K. Lee 在 2025 年 3 月 25 日駁回了這一請求。法官在裁決中列出了多項理由,解釋了為何拒絕頒布這項臨時禁令。

首先,法官認為音樂出版商未能充分證明 Anthropic 的行為對他們造成了「無法彌補的損害」(irreparable harm),這是獲得初步禁令的先決條件之一。法官指出,音樂出版商提供的證據顯示,AI 訓練授權市場正在成長,這意味著即使他們最終贏得訴訟,所遭受的任何損失都可以通過金錢賠償來彌補。換句話說,法院認為,如果 Anthropic 確實侵犯了版權,音樂出版商可以通過後續的損害賠償訴訟來獲得經濟上的補償,而無需在現階段阻止 Anthropic 的 AI 模型訓練。

其次,法官對音樂出版商提出的禁令範圍表示擔憂,認為其要求過於寬泛和模糊。音樂出版商的律師在聽證會上未能明確說明有多少歌曲將受到禁令的約束,並且沒有提供具體的方法讓 Anthropic 能夠確定禁令的範圍或遵守其條款 。法官強調,禁令請求中包含的作品範圍似乎不斷擴大,這引發了關於禁令的可執行性和可管理性的重大疑慮。

此外,法官還提及,本案的核心法律問題,即使用受版權保護的內容訓練 AI 是否構成「合理使用」,尚未有明確的法律判決。法官認為,音樂出版商實際上是要求法院在「合理使用」這個基本問題尚未解決的情況下,就定義 AI 訓練授權市場的輪廓。法院在這個階段不願界定一個新的授權市場,特別是在關於 AI 訓練是否屬於「合理使用」的法律界限尚不明確的情況下。

最後法官指出,音樂出版商並未請求法院頒布一個範圍更窄的禁令,例如僅針對訴訟中最初指出的 500 首歌曲。由於音樂出版商提出的禁令範圍過於廣泛,法院認為不適合自行頒布一個範圍更小的禁令。

值得注意的是,法院的這項裁決僅針對初步禁令的申請,並未對 Anthropic 是否構成版權侵權或其行為是否屬於「合理使用」做出最終判決。這些核心法律問題將在未來的訴訟程序中進一步審理。儘管如此,法院駁回禁令申請的決定,對於 Anthropic 而言,無疑是一次重要的初步勝利。

法院的這項裁決具有廣泛的意義和影響,不僅對 Anthropic 本身,也對整個 AI 產業和未來的版權法律產生了深遠的影響。

就 Anthropic 而言,短期內,他們可以繼續使用包括受版權保護歌詞在內的資料來訓練其 AI 模型 Claude,而不會受到立即的法律限制。這對於 Anthropic 繼續開發和改進其 AI 技術至關重要,讓他們能夠在無需立即重新訓練模型或限制訓練資料的情況下保持競爭力。然而,從長遠來看,這場版權侵權訴訟仍在進行中,Anthropic 仍然面臨被判侵權並支付巨額賠償金的風險。這次裁決突顯了 Anthropic 提出的「合理使用」辯護的重要性,他們很可能將繼續依賴這一原則來應對後續的法律挑戰。除此之外 Anthropic 已經實施了「防護措施」(guardrails),以防止 Claude 在其輸出中直接複製受版權保護的歌詞。這種積極主動的措施可能在一定程度上影響了法院對初步禁令的考量。 Anthropic 在積極捍衛其使用版權材料進行訓練的權利的同時,也願意採取措施防止直接的版權侵權,這反映了其在複雜的法律環境中採取的策略性做法。

對於整個 AI 產業而言,這項裁決可能被視為一個積極的信號。許多 AI 公司,包括 OpenAI、Meta 和微軟等,都面臨著類似的版權訴訟。法院駁回針對 Anthropic 的初步禁令,可能暗示著版權所有者在試圖通過初步禁令來阻止 AI 公司使用受版權保護資料進行訓練方面,可能會面臨挑戰,尤其是在他們無法證明「無法彌補的損害」的情況下。然而,這並不意味著 AI 公司可以完全免除版權責任。關於版權侵權和「合理使用」的基本法律問題仍然懸而未決。 AI 公司仍然需要謹慎對待使用受版權保護的資料進行訓練,並可能需要探索授權選項或開發替代的訓練資料集。此案也凸顯了迫切需要更清晰的法律框架,甚至可能需要新的立法來應對 AI 和版權法帶來的獨特挑戰。全球的監管機構可能會密切關注此案的進展。

在「合理使用」原則方面,儘管法官 Lee 並未明確就此做出裁決,但她拒絕頒布禁令的決定表明,在「合理使用」問題得到充分審理之前,法院對於基於版權考量來限制 AI 訓練活動可能會採取謹慎的態度。 Anthropic 的辯護很大程度上依賴於其使用受版權保護的歌詞進行 AI 訓練屬於「轉化性使用」,因此符合「合理使用」原則 。他們認為,其 AI 模型並非簡單地複製歌詞,而是對其進行分析以理解語言模式並生成原創的輸出。法院在裁決中提到 AI 訓練背景下「合理使用」原則的不確定性,表明這將是正在進行的訴訟以及未來涉及 AI 的版權糾紛中的一個核心問題。此案的結果可能會對「合理使用」原則在應用於 AI 技術時的解釋和適用方式產生重大影響。這凸顯了傳統版權法(為人類創作者和更直接的複製形式而設計)與 AI 的新現實(AI 從龐大的資料集中學習以創造新穎的輸出)之間的張力。在這種背景下對「合理使用」的解釋,對於平衡版權所有者的權利與 AI 創新的潛力也是很重要的。

環球音樂集團和其他音樂出版商對法院的裁決表示失望,但他們強調將繼續對 Anthropic 提起更廣泛的訴訟,並積極尋求貨幣賠償。他們在一份聲明中指出,法院駁回禁令申請是基於一個狹隘的理由,即他們所遭受的任何損失最終都可以通過金錢賠償來彌補,而他們打算「積極尋求」這些賠償。音樂出版商認為,此案對於保護創作者免受 Anthropic 和其他 AI 公司對其受版權保護作品的「大規模盜竊」至關重要。他們預計,隨著案件的進展和全面證據記錄的建立,他們的訴訟請求將得到驗證。法院也批准了音樂出版商提出的證據開示請求,允許他們獲取 Anthropic 的 Claude 模型在 2023 年 9 月至 2024 年 3 月期間的提示和輸出記錄的「具有統計學意義的樣本」。這項裁決將使音樂出版商能夠更深入地了解 Anthropic 如何使用其歌詞,並可能為他們的訴訟提供更有力的證據。音樂出版商的回應表明,他們至少在目前將戰略從試圖立即阻止 Anthropic 的訓練活動轉向建立一個強有力的財務賠償案例。法院批准證據開示表明,法官希望確保出版商有機會在訴訟的後期階段建立他們的索賠。出版商使用的強烈措辭「大規模盜竊」顯現他們對 AI 公司未經許可使用受版權保護材料的擔憂程度。

法律學者和業界人士普遍認為,Anthropic 案突顯了當前版權法在應用於 AI 訓練時所面臨的不確定性。關於 AI 訓練是否構成「合理使用」的爭論仍在繼續,一方認為這是一種具有轉化性的使用,通過促進創新來造福公眾,而另一方則認為這是一種侵犯版權的行為,損害了創作者的權利。這項裁決的法律啟示在於,它可能影響未來法院在類似案件中的判決,並可能促使立法機構修改版權法以應對 AI 帶來的挑戰。一些專家可能將此視為 AI 發展的勝利,而另一些專家則可能對其對創意產業的潛在影響表示擔憂。缺乏明確的法律先例意味著法院正在探索一個新的領域。專家們對於「合理使用」應如何應用於 AI 訓練可能持有不同意見,這反映了通過版權保護來激勵創造力與促進技術創新之間的根本衝突。此案可能成為一個試驗案例,有助於塑造 AI 和智慧財產權的法律格局。法律的不確定性可能導致持續的訴訟,並可能促使立法機構制定專門針對 AI 和版權的法律。這可能導致 AI 訓練資料的新授權模式的出現,或者重新定義數位時代的「合理使用」。法律專家在此領域的意見對於指導決策者和法院如何平衡智慧財產權保護與人工智慧領域的創新非常重要。

Anthropic 版權訴訟中的主要論點

音樂出版商要求禁令的論點Anthropic 反對禁令的論點法官 Lee 駁回禁令的原因
Anthropic 使用受版權保護的歌詞進行 AI 訓練構成版權侵權。他們使用受版權保護的歌詞進行 AI 訓練屬於「合理使用」,特別是轉化性使用。出版商未能證明其遭受了無法彌補的損害。
這種使用對他們現有的和未來的授權市場造成了無法彌補的損害。出版商未能證明其遭受了無法彌補的損害。AI 訓練授權市場正在成長,暗示潛在的貨幣賠償。
在訴訟進行期間,應阻止 Anthropic 繼續這種行為。禁令請求過於寬泛和模糊。禁令請求過於寬泛和定義不明確。
他們已經實施了「防護措施」以防止侵權輸出。「合理使用」這個核心問題尚未解決。
出版商沒有請求範圍更窄的禁令。

Anthropic 裁決的潛在影響

影響
對 Anthropic短期:可以繼續使用受版權保護的歌詞進行訓練。長期:在基礎訴訟中仍面臨貨幣賠償的風險;將繼續依賴「合理使用」的抗辯。
對 AI 產業可能暗示法院不願輕易頒布針對 AI 訓練的初步禁令。突顯了謹慎行事和潛在授權的必要性。強調了迫切需要更清晰的法律框架。
對版權所有者在 AI 版權案件中證明「無法彌補的損害」可能具有挑戰性。重點可能轉向尋求貨幣賠償和開發授權模式。可能推動版權法的立法變革。
對「合理使用」原則此案可能顯著影響在 AI 訓練背景下對「合理使用」的解釋。「轉化性使用」的論點將受到密切審查。

結語

法院駁回環球音樂等公司對 Anthropic 的禁令申請,是這場 AI 版權大戰中的一個重要轉折點,也是 Anthropic 的一次初步勝利。然而,這場法律戰遠未結束,關於 AI 使用受版權保護資料進行訓練是否構成侵權,以及是否屬於「合理使用」的根本性法律問題仍有待解決。此案的發展和最終判決,無疑將對 AI 產業的未來走向、版權法律的適用以及科技創新與智慧財產權保護之間的平衡產生深遠的影響。可以預見的是,圍繞 AI 和版權的法律爭議將在未來持續不斷,並可能催生新的法律解釋和行業規範。

Google 推出 Gemini 2.5 Pro :號稱「最聰明」 AI 模型

Google發布Gemini 2.5 Pro

Google 今日宣布推出最新的 AI 模型 Gemini 2.5 Pro,這款實驗性模型被公司內部譽為「最聰明」的 AI,並在多項業界標準的基準測試中取得了領先地位。 Gemini 2.5 Pro 的發布,標誌著 Google 在 AI 領域的持續創新和對更高性能模型的追求,處理日益複雜的問題並支援更強大的 AI 應用。

開發者與進階用戶搶先體驗

根據官方資訊, Gemini 2.5 Pro Experimental 於2025年3月25日正式發布。目前,開發者可以透過 Google AI Studio 體驗這款最新的模型。同時,訂閱 Gemini Advanced 的用戶也能在 Gemini 應用程式中選用 Gemini 2.5 Pro 。 Google 計劃在未來幾週內將 Gemini 2.5 Pro 整合到 Vertex AI 平台,進一步擴大其可用性。至於 Gemini 2.5 Pro 的具體定價策略, Google 則承諾將在未來幾週內正式對外公布。

強大的推理能力與多模態處理

Gemini 2.5 Pro 被描述為一款「思考模型」,其核心特性在於能夠在回應之前進行內部推理,從而顯著提升其性能和準確性。這種設計使其在需要複雜推理的基準測試中表現出色,例如在數學和科學領域的 GPQA 和 AIME 2025 測試中均處於領先地位。此外, Gemini 2.5 Pro 在程式碼能力方面也展現出強勁的實力,擅長創建視覺上引人注目的 Web 應用程式和代理程式碼應用程式,並能高效地進行程式碼轉換和編輯。在 SWE-Bench Verified 基準測試中, Gemini 2.5 Pro 在自訂代理設定下取得了63.8%的優異成績。

與先前的 Gemini 模型一樣,2.5 Pro 也具備原生多模態能力,能夠理解和處理來自文本、音訊、圖像、影片甚至整個程式碼儲存庫等多種來源的資訊。值得一提的是, Gemini 2.5 Pro 的上下文視窗初始版本支援100萬個 token , Google 並計劃很快將其擴展至200萬個 token ,這使其能夠處理龐大的資料集和複雜的問題。此外, Gemini 2.5 Pro 的輸出 token 限制也大幅提升至64,000,相較於先前版本的8,192有顯著的提升。

多項指標領先競爭對手

Gemini 2.5 Pro 在多項關鍵基準測試中展現了卓越的性能,直接挑戰了 OpenAI 的 GPT-4.5 和 Anthropic 的 Claude 3 等頂尖模型。以下表格總結了 Gemini 2.5 Pro 在部分基準測試中的表現,並與其他模型進行了比較:

基準測試 (Benchmark)Gemini 2.5 Pro Experimental (03-25)OpenAI o3-mini HighOpenAI GPT-4.5Claude 3.7 Sonnet 64k Extended thinkingGrok 3 Beta Extended thinking
Humanity’s Last Exam (無工具)18.8%14.0%6.4%8.9%
GPQA Diamond (科學,單次嘗試)84.0%79.7%71.4%78.2%80.2%
AIME 2025 (數學,單次嘗試)86.7%86.5%49.5%77.3%
SWE-Bench Verified (代理程式碼)63.8%49.3%38.0%70.3%
MMMU (視覺推理,單次嘗試)81.7%無多模態支援74.4%75.0%76.0%
MRCR (長上下文,1M tokens)83.1%36.3% (128k)48.8% (128k)
Global MMLU (Lite) (多語言效能)89.8%

數據顯示, Gemini 2.5 Pro 在多項關鍵基準測試中均取得了領先地位,尤其是在科學推理(GPQA Diamond)和數學(AIME 2025)方面表現突出。其在Humanity’s Last Exam(一項旨在測試AI模型高階推理能力的基準)中獲得的18.8%的成績,也顯著優於其他競爭模型。此外, Gemini 2.5 Pro 在長上下文理解和處理方面也展現出強大的能力(MRCR)。儘管在某些特定領域,例如代理程式碼(SWE-Bench Verified)方面, Claude 3.7 Sonnet 的表現略勝一籌,但在整體上, Gemini 2.5 Pro 的基準測試結果證明了其作為一款頂尖 AI 模型的實力。值得注意的是, Google 強調其基準測試結果是在沒有使用如多數投票等增加成本的測試時間技術下取得的。

與前代模型的比較

相較於 Google 之前的模型, Gemini 2.5 Pro 在多個方面都展現出顯著的進化。與 Gemini 2.0 Pro 相比, 2.5 Pro 的知識截止日期更新至2025年1月,而 2.0 Pro 的知識則停留在2024年8月。更重要的是, Gemini 2.5 Pro 被明確定位為一款「思考模型」,具備更強大的推理能力,這使其在處理複雜任務時更具優勢。在應用方面, Gemini 2.5 Pro 在創建 Web 應用程式和代理程式碼應用程式方面表現更為出色。

儘管 Gemini 2.5 Pro 的初始上下文視窗為100萬個 token ,略小於 Gemini 2.0 Pro 和 1.5 Pro 的200萬個 token,但其顯著提升的輸出 token 限制(64,000 vs. 8,192)使其在需要生成大量文本的場景中更具優勢。與 Gemini 1.5 Pro 相比, 2.5 Pro 的訓練數據更新至2025年3月,而 1.5 Pro 的數據則停留在2024年8月。此外,在視覺推理基準測試 MMMU 中, Gemini 2.5 Pro 的表現也優於1.5 Pro 。這些改進表明, Google 在不斷迭代 Gemini 系列模型,更側重於提升模型的核心能力,使其能夠更好地理解和解決複雜問題。

開發者與企業的強大助力

Gemini 2.5 Pro 的目標受眾主要包括 AI 開發者和需要處理複雜任務的企業用戶。其強大的編碼能力可以幫助開發者更有效率地生成程式碼、進行除錯,並在開發過程中提供即時協助。對於企業而言, Gemini 2.5 Pro 的多模態處理能力和長上下文視窗使其能夠應用於複雜的資料分析、內容創作和提升對話式AI的品質。例如,該模型可以分析大量的產品照片、總結冗長的會議記錄,並處理複雜的商業文件。此外,其在理解圖像和音訊方面的能力,也為更廣泛的應用場景打開了大門。

Google 優先向開發者和付費的 Gemini Advanced 用戶提供 Gemini 2.5 Pro ,這表明其希望首先獲得這些核心用戶群的回饋,並鼓勵在開發和進階應用場景中的使用。 Gemini 2.5 Pro 的多功能性使其能夠應用於軟體開發、資料分析、內容創作和對話式 AI 等多個領域,顯示其廣泛的潛在市場。

結語

Gemini 2.5 Pro 的推出無疑是 AI 領域的一個重要里程碑。其強大的效能和先進的功能,特別是在推理、編碼和多模態處理方面的卓越表現,有望推動各行各業的創新。開發者和企業可以利用 Gemini 2.5 Pro 打造更智能、更強大的應用程式和服務,從而提升生產力並創造新的價值。隨著 Google 持續投入 AI 研發, Gemini 2.5 Pro 的發布無疑將加劇 AI 領域的競爭,並推動整個行業向前發展。

OpenAI 的 ChatGPT 4o 大幅提升圖像生成能力,加劇與 Google 及其他公司的 AI 競賽

OpenAI 的 ChatGPT 4o 大幅提升圖像生成能力,加劇與 Google 及其他公司的 AI 競賽

OpenAI 於2025年3月25日宣布在其旗艦產品 ChatGPT 中推出原生圖像生成功能,這項技術由其最新的 GPT-4o 模型提供支持。此舉標誌著 OpenAI 在發展真正多模態 AI 的道路上邁出了重要一步,將文字、圖像以及未來可能出現的其他模態無縫整合。更重要的是,這項功能的推出直接挑戰了 Google 近期在其 Gemini 中整合圖像生成能力的舉措,預示著 AI 領域一場新的激烈競爭正在上演。

影片來源:OpenAI

GPT-4o 中的 “o” 代表 “omni”(全能),突顯了該模型處理多種數據類型的能力 。這體現了 OpenAI 創建一個能夠理解和生成跨不同模態內容的統一模型的雄心,有望帶來更直觀和強大的 AI 互動體驗。將這項功能原生整合到廣泛使用的 ChatGPT 平台中,可能會使先進的圖像生成能力普及到更廣泛的用戶群體。

這項發布的時間點,緊隨 Google 的 Gemini 更新之後,暗示了這是一場競爭性的回應,也是兩家公司爭奪多模態 AI 領域主導地位的競賽。Google 率先宣布了 Gemini 的圖像生成功能,而 OpenAI 則迅速跟進,在其核心產品中推出了類似但可能更深入整合的功能。這種快速連續的發布表明了兩者之間直接的競爭態勢。此外,OpenAI 強調其圖像生成是「有用的」,而不僅僅是「美麗的」,這表明他們的目標已超越了純粹的藝術或新奇應用,轉向在溝通、商業和教育領域的實際用途。OpenAI 明確提到了資訊圖表、圖表、標誌和社交媒體帖子等用例。這種對實用性的關注表明他們正在瞄準更廣泛的市場,而不僅僅是創意專業人士。

主要功能與特色:不僅僅是美麗的圖片

  1. 照片級真實感與風格:
    ChatGPT 4o 能夠創建照片級真實感的輸出,並轉換現有的圖像。這代表了相較於 OpenAI 先前的 DALL-E 3 等模型的一大進步,可能提供更高保真度和更逼真的圖像生成效果。照片級真實感的提升將應用範圍擴展到需要逼真視覺效果的領域,例如產品模型和模擬。此外,該模型展現了「令人驚訝的視覺流暢性」,並且能夠生成連貫且符合上下文的圖像。這表明該模型對視覺概念有更深入的理解,並且能夠在不同的提示和迭代中保持連貫性。對於角色設計或品牌資產創建等需要視覺元素保持一致性的應用來說這種連貫性至為重要。
  2. 精確的文字渲染:
    GPT-4o 在圖像中精確渲染文字方面表現出色。這解決了先前包括 DALL-E 3 在內的 AI 圖像生成器的一個常見弱點,它們經常難以生成清晰或正確的文字。改進的文字渲染為創建帶有嵌入式資訊的視覺效果開闢了新的可能性,例如資訊圖表、海報和社群媒體圖形。
  3. 多輪生成與上下文理解:
    由於是原生整合,ChatGPT 4o 允許通過自然的對話來完善圖像,並基於聊天上下文中的先前圖像和文字進行構建。這種對話式的圖像生成方法相較於獨立的圖像生成工具提供了更直觀和迭代的工作流程。用戶可以通過簡單的提示來微調他們的創作,從而獲得更精確和客製化的結果。
  4. 細緻的指令遵循:
    ChatGPT 4o 能夠細緻地遵循詳細的提示,並且能夠處理比先前系統(5-8 個)更多的物件(10-20 個)。這種增強的理解和執行複雜提示的能力使得創建更複雜和特定的視覺效果成為可能。這對於需要精確構圖和包含多個元素的任務尤其有價值。
  5. 上下文學習與世界知識:
    該模型可以分析和學習用戶上傳的圖像,並將其細節整合到生成過程中 。這允許風格轉換、物件複製以及將現有的視覺效果用作靈感。這項功能增強了模型的通用性,並使使用者能夠創建符合其特定視覺偏好或品牌指南的圖像。此外,原生圖像生成使 GPT-4o 能夠連結其在文字和圖像之間的知識,從而產生一個更智能和更高效的模型 。這種深度整合意味著圖像生成受益於底層語言模型的龐大知識庫,這可以帶來更符合上下文且更準確的圖像生成結果。

改進的文字渲染能力和處理更多物件的能力的結合,顯著提升了 ChatGPT 4o 在商業應用方面的潛力,例如創建行銷材料、簡報和視覺輔助工具。能夠準確地整合文字和複雜的佈局,使得該工具更適用於需要清晰溝通的專業使用場景。此外,通過對話進行迭代完善的方式模仿了一個協作的設計過程,可能使圖像生成對於那些在提示工程方面沒有深厚技術專業知識的用戶來說更易於使用。

發布日期與推廣:逐步向大眾開放

  1. 發布與初步推廣:
    ChatGPT 4o 圖像生成功能的正式發布和初步推廣於 2025 年 3 月 25 日進行。
  2. 分階段推廣:
    推廣將分階段進行,ChatGPT Plus 和 Pro 訂閱用戶將首先獲得存取權,然後是免費用戶。(筆者註:2025年4月1日起已對免費用戶全面開放)
  3. 企業與教育用戶及 API 存取:
    企業和教育用戶的存取權將很快提供,而開發人員的 API 存取預計將在未來幾週內推出。這表明 OpenAI 打算將這項技術整合到各種平台和工作流程中,以滿足不同的用戶需求。API 存取將使開發人員能夠構建利用 ChatGPT 4o 圖像生成能力的客製化應用程式。
  4. 初期推廣期間可能遇到的情況:
    在初步推廣期間,部分用戶可能仍然會遇到較舊的 DALL-E 3 模型。這突顯了部署的持續性以及在過渡期間用戶體驗可能存在的不一致性。

競爭分析:提升 AI 圖像生成領域的標準

  1. 與 DALL-E 3 的比較:
    ChatGPT 4o 被定位為相較於先前的 DALL-E 3 系列的重大升級,提供了改進的功能。DALL-E 3 雖然功能強大,但在文字渲染和處理複雜提示方面存在局限性。ChatGPT 4o 旨在克服這些限制,提供更通用且使用者友好的圖像生成體驗。此外,ChatGPT 4o 採用自迴歸系統,這與 DALL-E 使用的擴散模型不同。這種根本性的架構差異有助於提升 ChatGPT 4o 的文字渲染和其他增強功能。轉向自迴歸模型標誌著 OpenAI 在圖像生成方法上的技術演進。使用者也注意到 DALL-E 3(旋轉輪)和 GPT-4o(由上而下、由左而右的平面掃描式)之間圖像載入動畫的差異。這為使用者提供了一個視覺線索來識別正在使用的模型,有助於在推廣期間管理用戶期望。
  2. 與 Google 的 Gemini 的比較:
    OpenAI 的發布緊隨 Google 在其 AI Studio 中為 Gemini 添加原生圖像生成功能之後。這突顯了兩家 AI 巨頭在多模態領域的直接競爭。現在,使用者可以從這兩個領先的 AI 平台獲得引人注目的圖像生成選項。值得注意的是,ChatGPT 4o 在生成公眾人物圖像方面的政策比 DALL-E 更寬鬆,這可能是從 Gemini 早期在偏見問題上的失誤中吸取了教訓。這表明在處理敏感內容生成方面採取了更細緻的方法,可能允許更多具有教育、歷史、諷刺和政治意義的有用應用,同時仍然實施安全措施。
  3. 與 Midjourney 的比較:
    在 Sora 中,OpenAI 引入了一個新的圖像生成部分,類似於 Midjourney 的介面。這表明 OpenAI 有意直接與 Midjourney 等以其藝術能力而聞名的成熟圖像生成平台競爭。這可能會吸引那些偏好專用圖像創建介面的使用者。雖然 Midjourney 通常因其藝術性和逼真的圖像品質而受到讚譽,但 ChatGPT 4o 強調實用性和精確的指令遵循,包括文字渲染。這表明兩個平台各有優勢,並針對不同的目標受眾。使用者可能會選擇最符合其特定需求和創意目標的平台。
  4. 與 Stable Diffusion 的比較:
    Stable Diffusion 是一個開源模型,以其可客製化性而聞名,並且通常能產生美觀的圖像。Stable Diffusion 為具有技術專業知識的使用者提供了更多的控制和彈性。相較之下,ChatGPT 4o 憑藉其易用性和原生整合,可能會吸引更廣泛的尋求更簡化體驗的受眾。值得注意的是,相較於人們對 Stable Diffusion 3 的期望,即使在提示極少的情況下,ChatGPT 4o 在角色、文字和風格的一致性方面也表現得令人印象深刻。這突顯了 OpenAI 整合方法的潛在優勢。對於許多實際應用來說,一致性至關重要。

創新背後的技術:自迴歸的力量

  1. 從擴散模型轉向自迴歸模型:
    與使用擴散模型的 DALL-E 不同,ChatGPT 4o 圖像生成是一個原生嵌入在 ChatGPT 中的自迴歸模型。擴散模型通常通過從雜訊開始並迭代地完善它們來生成圖像,而自迴歸模型則按順序生成內容。這種根本性的架構變化使得新的功能得以實現,尤其是在文字渲染和圖像操作方面。
  2. 圖像到圖像的轉換:
    ChatGPT 4o 可以將圖像作為輸入,並生成相關或修改後的圖像。這允許進行風格轉換、圖像編輯以及創建現有視覺效果的變體等任務。這將創作的可能性擴展到純粹的文字轉圖像生成之外。
  3. 訓練數據:
    OpenAI 使用線上圖像和文字的聯合分佈以及來自 Shutterstock 等合作夥伴的授權數據來訓練 GPT-4o。這種龐大且多樣化的訓練數據集對於模型理解和生成各種視覺效果的能力至關重要。訓練數據的品質和多樣性直接影響模型的性能和潛在的偏見。此外,OpenAI 使用了來自人類回饋的強化學習 (RLHF) 來進一步提升模型的輸出品質。RLHF 涉及使用人類專家的反饋來改進模型的性能並使其更符合人類的偏好。這有助於確保生成的圖像不僅在技術上準確,而且在美學上令人愉悅且相關。

ChatGPT 4o 圖像生成的自迴歸特性,即按順序生成圖像,被認為是提高文字渲染準確性和視覺元素一致性的原因。這種順序生成過程可能使模型能夠更好地保持連貫性和細節,尤其是在涉及文字的複雜構圖中。

安全措施與限制:負責任的創新

  1. 安全基礎設施與經驗:
    ChatGPT 4o 圖像生成受益於 OpenAI 現有的安全基礎設施以及從部署 DALL-E 和 Sora 中吸取的經驗。OpenAI 在降低與圖像生成相關的風險方面擁有豐富的經驗。這表明其對新模型潛在的安全問題採取了積極主動的態度。
  2. 具體的安全措施:
    安全措施包括聊天模型拒絕、提示封鎖以及使用多模態推理模型和 CSAM 分類器進行輸出封鎖。這些分層防禦目的在防止生成有害或不當的內容。OpenAI 正在採取措施確保該技術的負責任使用。此外,OpenAI 致力於解決兒童安全風險,包括對 CSAM 進行嚴格的掃描。這突顯了負責任的 AI 開發的一個關鍵重點領域。已採取強有力的措施來防止該技術被濫用於兒童性剝削。ChatGPT 4o 生成的圖像將包含 C2PA 元數據,以表明其 AI 來源 2。這提高了透明度,並有助於用戶區分 AI 生成的內容和人類創建的內容。這是負責任的 AI 部署的重要一步。
  3. 已識別的限制:
    該模型存在一些限制,包括可能難以處理大量物件(描繪超過 10-20 個概念)、多語文字、始終如一地編輯特定的圖像部分、保持上傳圖像中的人臉一致性以及顯示小尺寸的詳細資訊。這承認該技術仍在不斷發展,並且有需要改進的地方。用戶在使用圖像生成功能時應注意這些限制。此外,圖像生成可能比先前的迭代慢,但 OpenAI 認為品質的提升是值得等待的 。與 DALL-E 3 相比,用戶可能會遇到更長的生成時間。OpenAI 預計將隨著時間的推移提高速度。

結語

ChatGPT 4o 在圖像生成方面提供了顯著的進步,包括改進的照片級真實感、文字渲染、指令遵循以及通過原生整合實現的上下文理解。這項技術在行銷、教育、設計和個人溝通等各個行業都具有變革性的潛力。它也加劇了 AI 領域的競爭。

AI 搜尋戰局再起,Anthropic 旗下 Claude 加入競爭

AI 搜尋戰局再起,Anthropic 旗下 Claude 加入競爭

人工智能搜尋領域的競爭日益白熱化,最新一位重量級選手是獲得 Amazon 支持的 AI 新創公司 Anthropic,其旗下的 Claude 於2025年3月21日推出了網路搜尋功能。這項關鍵更新使得 Claude 能夠即時存取網路資訊,為使用者提供更具時效性與關聯性的回應。此舉讓 Claude 在功能上與 OpenAI 的 ChatGPT 及 Google 的 AI Overviews 等主要競爭者並駕齊驅,表示使用者在資訊獲取方面可能迎來一場變革。值得關注的是 Claude 的搜尋功能強調提供明確的來源引用,這被視為提升資訊可信度的重要一步,有望增強使用者對 AI 生成內容的信任。在這個由科技巨頭主導的市場中,Claude 的加入能否帶來真正的衝擊,成為業界矚目的焦點。

特色與市場初步反應

Anthropic 宣布,Claude 現已具備網路搜尋能力,能夠針對使用者的提問提供最新的資訊與更相關的回應 . 這項升級顯著提升了 Claude 在處理需要即時資訊任務時的效能,使其能夠根據當前事件與資料提供更精確的答案。更重要的是,當 Claude 在回覆中引用網路資訊時,會直接提供來源連結,方便使用者驗證資訊的真實性。相較於傳統搜尋引擎僅列出網頁連結,Claude 以更貼近自然對話的方式呈現資訊來源,使用者無需自行過濾與整理搜尋結果,大幅提升了資訊獲取的效率與體驗。

市場對 Claude 推出搜尋功能普遍持樂觀態度。有分析指出,Claude 是繼 ChatGPT Search 和 Perplexity 之後,最新加入具備網路搜尋功能的 AI 聊天機器人。值得注意的是,連搜尋引擎巨擘 Google 也在積極探索以 AI 為核心的全新搜尋模式,這顯示 AI 整合搜尋功能已成為科技發展的重要趨勢。Claude 的即時資訊存取能力使其能與 Google AI Overviews、Microsoft Bing with Copilot 和 Perplexity 等競爭者並列,足見市場對其潛力的認可。 Claude 在銷售、金融、研究與消費等領域的應用案例,更突顯了其廣泛的適用性。

儘管市場普遍看好,但也有早期測試者指出,Claude 的搜尋功能在穩定性方面仍有提升空間。這可能意味著該功能仍在持續完善中,Anthropic 需要不斷優化其搜尋引擎的效能與可靠性。

Claude 搜尋功能的運作方式與使用者體驗

使用者需在 Claude 的設定中啟用「網路搜尋」選項,方能使用此功能。啟用後,當使用者提出相關查詢時,Claude 將自動存取網路資訊,以提供更即時且精確的回應。目前,此功能以預覽形式向美國境內的付費用戶開放, Anthropic 計畫未來將其推廣至免費使用者與國際市場。

與傳統搜尋引擎不同,Claude 並非僅提供一連串的網頁連結,而是以更自然、更具對話性的方式呈現資訊,並在答案中直接引用來源。這種設計可簡化資訊獲取流程,讓使用者能更快速地找到所需答案,並對資訊的來源與可靠性更有信心。

Claude 與 ChatGPT 在搜尋功能上的比較

在 AI 搜尋領域,OpenAI 的 ChatGPT 是 Claude 的主要競爭對手之一。ChatGPT 早已具備網路存取功能 , 而 Claude AI 過去在這方面有所欠缺。如今,隨著 Claude 也加入了網路搜尋的行列 , 兩者在基本功能上趨於一致。ChatGPT 更像是一個功能全面的 AI 工具箱,涵蓋圖像生成、語音功能與客製化 GPT 商店等多種應用,適合希望探索 AI 各種可能性的使用者;而 Claude AI 則更專注於處理複雜的文本與程式碼工作,其自然的寫作風格與強大的程式碼處理能力使其成為開發者、作家與分析師的首選。現在兩者都具備網路搜尋功能,未來它們的市場定位可能會出現新的變化。

在資訊引用方面,Claude 強調在回應中提供直接的來源引用,這有助於提升使用者對資訊的信任度 . 目前的研究材料並未明確說明 ChatGPT 的引用方式,這需要進一步的觀察與比較。

從優勢與劣勢來看,Claude 處理上下文與生成更自然、更人性化的內容方面表現更出色,尤其是在需要複雜溝通的場景下;而 ChatGPT 在數學推理與處理大型文件方面則更具優勢。有國外測試結果顯示,ChatGPT 在產生結構化的提示與使用者友善的指南方面更勝一籌,而 Claude AI 在提供更準確的回應與更詳細的解釋方面表現更好。Claude 之前無法存取即時數據 ,,但隨著新功能的推出,這一限制已被克服。另外免費版的 Claude 在某些基準測試中通常優於免費版的 ChatGPT,但 ChatGPT 的付費訂閱在功能上更豐富,例如提供語音聊天、圖像生成與網路瀏覽等功能。

Claude 能否撼動 Google 的搜尋霸主地位?

Google 在網路搜尋市場的領導地位是毋庸置疑的,然而 AI 聊天機器人整合搜尋功能的趨勢正在快速發展,這為像 Claude 這樣的新進入者提供了挑戰現有格局的機會。Anthropic 近期獲得了巨額融資,並且與 Amazon 等科技巨頭建立了合作關係,這為 Claude 的發展提供了強大的資金與技術支持,包括 Perplexity 在內的 AI 搜尋新創公司都在積極尋求融資,顯示這個領域的競爭非常激烈。 Anthropic 為 Claude 增加網路搜尋功能,以及 OpenAI 和 Google 也在積極發展各自的 AI 搜尋技術,都進一步證明了這一點。

Claude 強調在搜尋結果中引用來源,這在提升資訊可信度方面可能優於其他競爭對手。使用者對於 AI 產生內容的準確性與可靠性一直存在疑慮,而 Claude AI 的做法有望建立更高的使用者信任度。然而,目前 Claude 的網路搜尋功能仍處於預覽階段,且僅限於美國的付費用戶使用,這在初期限制了其市場影響力。此外,Google 擁有龐大的使用者基礎與多年累積的成熟搜尋技術,Claude 需要時間與持續的創新才能真正撼動其在搜尋領域的地位。

結語

Claude 開始支援搜尋功能的核心價值在於其結合了強大的語言模型能力與即時資訊存取,並強調資訊來源的透明度 . 這項功能的推出不僅使 Claude 在功能上更加完善,也使其成為 AI 搜尋領域一個不容忽視的新興力量。

ChatGPT 三大個人化功能誰最大?一文讓你快速搞懂自訂指令、記憶功能、GPTs 指令的優先級

ChatGPT「自訂指令」、「記憶功能」與「GPTs 指令」的交互關係與優先級解析

在 ChatGPT 持續升級的過程中,陸續推出「自訂指令」(Custom Instructions)、「記憶功能」(Memory)與「GPTs 指令」(GPTs Instructions)三種特色功能。但你是否清楚這些功能如何相互影響,彼此之間的優先級又是如何運作?我們將深入解析這三者的交互關係,幫助你有效運用 ChatGPT,達到最理想的使用效果。

ChatGPT 三大功能介紹

自訂指令(Custom Instructions)

自訂指令能幫助用戶在每次對話中告訴 ChatGPT 自己的偏好,並且固定適用於所有對話。其主要特點為:

  1. 用戶自訂,靜態固定
  2. 適用所有聊天會話
  3. ChatGPT 回應的整體規則

記憶功能(Memory)

記憶功能能夠讓 ChatGPT 記住用戶過去的偏好、習慣或重要資訊,從而提供更個性化的回應。主要特點為:

  1. ChatGPT 主動記錄用戶資訊
  2. 長期持續更新
  3. 跨對話持續作用

GPTs 指令(GPTs Instructions)

GPTs 指令針對特定用途(如專業或主題)而設計的 ChatGPT 版本,其設定可以完全覆蓋一般設定。主要特點為:

  1. 針對特定 GPTs 量身訂製
  2. 優先級最高
  3. 僅作用於該 GPTs 版本

交互關係與優先級分析

清楚理解這三種設定的交互作用,可以確保 ChatGPT 按照預期的方式提供回應。以下按照優先級進行說明:

優先級最高:GPTs 指令

若使用專門的 GPTs,例如特定領域的專業助理版本,其內部設定永遠具有最高的優先權。即便用戶的自訂指令或記憶設定存在衝突,ChatGPT 仍會優先遵從 GPTs 的指令設定。

優先級次高:自訂指令

若使用一般版本的 ChatGPT,則自訂指令會有最高的優先級,影響所有的對話。這種設定屬於固定的全域參數,不會隨著使用而動態變更。

優先級較低:記憶功能

記憶功能雖然有助於個性化互動,但在存在其他明確設定(如 GPTs 指令或自訂指令)時,其影響效果將被限制或覆蓋。

實際案例

舉例來說,當你使用一個名為「數位行銷專業版 ChatGPT」的 GPTs 時,即使你的記憶功能告訴 ChatGPT 你平常偏愛使用幽默風格,但若此 GPT 的指令設定為正式嚴謹,ChatGPT 仍會優先呈現正式的回應風格。

若你只是一般使用 ChatGPT,設定了「自訂指令」偏好專業正式風格,即便記憶功能中發現你平常喜歡幽默的對話,ChatGPT 還是會遵守你的自訂指令。

如何有效運用這三個功能?

  • 對一般使用者:推薦設置自訂指令,確保 ChatGPT 的回應符合你的整體偏好。
  • 追求個性化體驗者:建議同時使用記憶功能,讓 ChatGPT 逐步學習並調整回應的細節。
  • 專業領域用戶:建議使用 GPTs 指令,精準控制 ChatGPT 在特定場景中的回應方式。

結語

理解並妥善設定 ChatGPT 的自訂指令、記憶功能與 GPTs 指令,將能大幅提升使用效率與滿意度。記住這個簡單的優先級順序:GPTs 指令 > 自訂指令 > 記憶功能,將有助於你更有效地掌握並運用這個強大的 AI 工具。

附錄:專案的自訂指令優先級

由於這個功能屬於 Plus 用戶以上的功能,免費用戶目前還用不到,所以我們獨立來說明其優先級:

在 「專案」(Projects) 中的 「自訂指令」(Custom Instructions) 的優先級,與 一般 ChatGPT 設定(包含「自訂指令」、「記憶功能」和「GPTs 指令」)相比,通常會遵循以下優先級規則:

  • 在「專案」模式下,該專案的 「自訂指令」 會優先於一般的「自訂指令」和「記憶功能」。也就是說:
    • 若你在「專案」中設定了新的「自訂指令」,它將覆蓋你在 ChatGPT 一般對話的自訂指令。
    • 「專案」內部的設定對該專案的所有會話生效,即使你在全局 ChatGPT 設定中有不同的偏好。
    • 「記憶功能」在「專案」內可能會受限制或無法影響回應,因為專案的設定通常是隔離運作的。

總結:最終優先級排序

若包含「專案」的自訂指令,優先級將會是:

1️⃣ GPTs 指令(GPTs Instructions)
2️⃣ 專案內的自訂指令(Project-Specific Custom Instructions)
🔽(專案內部設定 > ChatGPT 全局設定)
3️⃣ 一般 ChatGPT 的自訂指令(Global Custom Instructions)
4️⃣ 記憶功能(Memory)

「專案」中的「自訂指令」優先於一般 ChatGPT 的「自訂指令」和「記憶功能」,但低於 GPTs 指令的優先級。 如果你希望在特定工作流程中強制 ChatGPT 遵守特定指令,使用「專案」內的設定將是最佳方式。