摘要：前阵子刷到条新闻，GettyImages把StabilityAI给告了，说对方没打招呼就用了几百万张图片训练AI。

前阵子刷到条新闻，GettyImages把StabilityAI给告了，说对方没打招呼就用了几百万张图片训练AI。

这事让我突然反应过来，AI训练可不是光靠技术就行，版权这道坎不迈过去，后面麻烦只会越来越多。

英国专家伯纳德・马尔早说过，2026年得重点搞定AI的伦理、责任和信任问题，现在看这趋势，还真被他说中了。

之前我总觉得，AI训练就像学生看书，看完自己消化写东西，哪用给作者钱？但后来刷到不少插画师吐槽，自己磨了好几年的画风，被AI一训练就直接复制，接单子都难了，这才觉得创作者要补偿一点不冤。

现在有人提了几个解决方案，比如让创作者能随时退出AI训练库，或者搞个透明系统让大家能授权或撤销授权，还有收益分成的说法。

本来想这些方案会不会太复杂，企业不一定愿意搞，但看今年的官司，有支持AI企业的，也有站艺术家的，没个统一结果。

伯纳德・马尔说2026年能把这事捋顺，我觉得有戏。

不过有个点我还在琢磨，要是AI只学风格没抄具体内容，算不算侵权？比如学了毕加索的画法但没画他的画，这时候还要补偿吗？可能还得再讨论，但至少方向是对的，不能让创作者白忙活一场。

版权的事刚看到点眉目，AI自己干活的边界问题又冒出来了。

就像之前特斯拉Autopilot出事故，有人说司机没盯紧，有人说车企系统有问题，最后也没个准话。

现在AI智能代理更厉害，能自己处理复杂任务，比如安排工作、做金融交易，要是没人盯着，万一出错了算谁的？

伯纳德・马尔说2026年立法要定“自主阈值”，就是说哪些事AI能自己干，哪些必须人拍板。

我觉得这事得细分，比如让AI订外卖、整理日程，没人盯也没事；但要是让AI决定手术方案、批大额贷款，没人盯着肯定不行。

之前就有公司用AI做决策没监督，结果和客户核心利益冲突，最后赔了不少钱，这教训够深刻了。

AI不光在版权和决策上有麻烦，对找工作的人影响也不小。

我朋友在一家公司做HR，她说最近招行政岗比以前少了很多，问了才知道，是AI替了不少活，比如整理文件、回复常规邮件这些。

这就让人担心了，那些没太多技能的人，以后找工作咋办？

国际劳工组织之前发过报告，说这两年初级文职岗减了不少。

本来想AI替人干活能省力气，企业应该乐意，但转念一想，被替代的人总不能坐以待毙吧？所以2026年说要让雇主搞再培训，还得把裁员省的钱用在缓解失业上，这事我觉得特别靠谱。

而且现在也冒出不少新岗位，比如AI训练师、AI伦理咨询师，说不定2026年能形成个循环，有人被替代，也有人能学新技能再就业。

就业的问题有了应对方向，AI出错了谁担责又成了新症结。

之前听人说过个事，有家银行用AI批贷款，结果算法有偏见，不少资质合格的人被拒了。

客户闹到法院，银行说系统是开发商做的，开发商说数据有问题，数据提供方又说自己没责任，最后还是银行掏了赔偿款。

伯纳德・马尔说2026年要明确，不管AI咋弄，人类得承担最终责任，还要把开发者、数据方、使用者的责任划清楚。

我觉得这得列个详细清单才管用，比如开发者要保证算法没漏洞，数据方要确保数据准确，使用者不能乱改参数。

不然出了事都推来推去，最后受损的还是普通人。

就像那次贷款事件，要是早有责任清单，银行也不能随便甩锅，客户也不用折腾半天才能拿到赔偿。

责任的事还没完全定，AI生成内容的真假又让人头疼。

之前有个国家大选，有人用AI伪造了候选人的演讲视频，画面声音都像真的，不少人信了，最后平台赶紧下架才没闹大。

这事让我觉得，AI内容不标清楚可不行。

2026年说要强制标注AI生成内容，还要把恶意深度伪造定罪，我觉得这太有必要了。

现在网上信息本来就杂，真假难辨，再加上AI做的假内容，很容易误导人。

要是能标清楚“这是AI生成的”，大家看的时候也能多留个心眼。

而且用AI搞虚假信息破坏民主，本来就该受罚，不然社会分裂只会更严重。

不光是个人和社会，企业用AI也得有规矩。

之前有个科技公司，员工私自用AI处理客户数据，结果数据泄露了，公司被罚款2000万美元，客户还跑了15%。

这就是没定规范的下场，好好的生意全给毁了。

2026年企业要定AI使用准则，还要搞审批流程，比如用AI处理客户隐私、商业机密这些敏感数据，得法务部门审核才行。

我觉得这不是麻烦，是保护自己。

要是员工随便用AI，万一出了版权问题、数据泄露问题，企业损失只会更大。

之前那公司的教训够深刻了，所以企业合规用AI才是明智之举。

企业规范了，AI算法不透明的问题又得解决。

现在不少AI算法就像个黑箱，做决策的原因说不清楚。

要是用在医疗、金融这些领域，公平性根本没法保证。

比如医生用AI给病人诊断，AI说“这人得做手术”，但说不出为啥，医生也不敢信，病人更不放心。

2026年要推“可解释AI”，还得建审计机制，比如欧盟就要求医疗AI必须说清诊断依据，不然不让上市。

我觉得这是对的，算法透明了，大家才会信任AI。

而且以后可能会有独立的审计机构，专门查AI算法的公平性，要是发现有偏见就要求整改，这样才能保证AI不跑偏。

最后还有个全球监管的问题没解决，AI是跨国跑的，比如中国的AI公司能给美国客户提供服务，但各国规矩不一样。

欧盟、中国有国家层面的法律，美国却是各州自己定规矩，有时候一家公司在这个州合规，到另一个州就违规了，特别麻烦。

伯纳德・马尔说2026年要建国际框架，现在G20都成立AI监管工作组了，想推动基础标准统一，比如AI安全测试、数据跨境怎么弄。

我觉得这是大趋势，要是各国规矩不统一，AI企业跨国运营会很费劲，风险也大。

比如一家中国AI公司去美国运营，得符合五十个州的规矩，很容易出错。

要是有个基础标准，大家都按这个来，既能防风险，又能让AI更好地帮全球做事。

2026年AI的这些事，核心就是要在创新和伦理、责任之间找平衡。

伯纳德・马尔说得对，伦理不是可有可无的附加项，是大家信任AI的基石。

AI发展快是好事，但不能忘了“人类福祉”这四个字。

要是能把版权、责任、透明这些事都搞定，大家才会真正放心用AI。

那些把公平、问责揉进代码里的公司，最后赢的不只是市场，更是下一代对数字世界的信心。

毕竟AI是为人类服务的，不是反过来让人类跟着它的麻烦走。

2026年这些问题要是能解决好，AI才能真正帮我们把日子过好，而不是添堵。

来源：念寒尘缘