一个模型能写能画，是因为先前喂进去过海量素材。可要真问一句都喂了什么、从哪儿来的，往往没几个人答得上来。平时这不算问题，一旦牵出纠纷，答不上来就成了绕不过去的一关。
模型吃进去的那些料
把训练这件事想成备料就不难懂：文字、图片、录音、代码，先收拢成一批样本，再一点点送进模型里，它才学得出后来的本事。料从哪来、怎么收的，平时藏在后台，外头看不见。
最高人民法院发布的《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》里，专门写了这件事。文件把生成内容侵害著作权的情形拆开，先列清楚要看哪些因素，再据此划分各方责任。
意见写明，人民法院应综合考量服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施以及获利情况等因素，依法合理认定人工智能开发者、提供者、使用者的责任。
讲成人话就是：出了事，不是一句机器生成的就能推开，得按环节拆开看谁做了什么。素材是谁收的、服务是谁给的、内容是谁拿去用的，每一环都对应着自己的那本账。
对开发模型的一方来说，落到实处的一件事是留账本。模型怎么练的、练过什么，平时看不见，纠纷一起却要摊开讲，这就把后台的活儿推到了台前。
开发者提供者使用者
意见把链条上的人分成三类：开发者、提供者、使用者。名字听着绕，分工其实清楚，一头连着模型怎么造，一头连着内容怎么用，中间是把服务递到人手里的那一环。
开发者管模型怎么造、拿什么练；提供者管服务怎么给到人；使用者管拿来做什么。同一条生成链路，三个角色站的位子不同，手里握着的东西也不同。
意见在总体要求里也写明，区分通用与专用、开源与闭源等不同类型大模型在技术原理、风险外溢与控制能力上的差异，对开发者、提供者、使用者等主体的法律责任作出合理划分。
为什么要分得这么细？因为证据散在不同人手里。训练数据在开发者那边，提示词在用户这边，生成的入口在平台那边，谁手里有什么，责任就顺着这条线往下找。
以后再看到生成内容侵权的新闻，不妨先问一句是哪一环出的问题。是练模型时收了不该收的，还是有人明明知道原作还照着生成，不同的位置对应不同的说法。
不侵权抗辩要交账本
同一条里还有一句要害：人工智能开发者提出不侵权抗辩的，应当责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据等予以佐证。
讲成人话就是：想说自己没抄，就得把用什么练的、怎么练的摊开。光有一句结论不够，得拿得出过程里的记录，让对方和法院能顺着线索往回查。
反过来，权利人主张提供者利用算法技术侵害其著作权，也应当提供相关证据，不是空口一句话。意见只写到这一层，没有再往下开列要交哪几样材料，落到具体案子里，仍由法院结合服务类型、行业特点与各方参与度来认定。
这正是标题那句的意思：用了什么喂模型，得说清楚。落点不在谁嗓门大，而在能不能把训练那一段摊开，把来源、过程、依据一样样摆到桌面上。
文件列明的材料里，训练数据来源是一份清单，训练过程记录是平时一步一步攒下来的东西，模型运行模式和科学理论依据则用来说明这套做法讲得通。
使用者和平台的边界
使用者这一侧，意见写明，人工智能使用者知道或者应当知道在先作品存在，利用人工智能生成与在先作品实质相似的作品且无合理抗辩理由，在先作品权利人请求其承担侵权责任的，人民法院应予支持。
讲成人话就是：明知有原作还照着生成，不能拿一句机器做的当挡箭牌。工具只负责出结果，知道不知道、该不该知道，仍落在按键盘的那个人身上。
平台这一侧，意见写明：生成内容侵害他人名誉权、隐私权等人格权益，经权利人通知，提供者未及时采取停止生成侵权内容等必要措施的，应当对造成的损害依法承担侵权责任。
通知应当包括构成侵权的初步证据及权利人的真实身份信息；网络用户通过输入侵权提示词等方式恶意诱导生成侵权内容并造成他人损害的，该网络用户应当依法承担侵权责任。
未及时采取停止生成侵权内容、屏蔽相关生成指令等必要措施的，权利人可依据民法典第一千一百九十五条的规定请求该网络用户、服务提供者承担民事责任。
法庭上的一张纸
意见还把镜头转向法庭自身。当事人通过删除或者篡改生成合成内容标识、输入特定指令、选择性呈现结果等方式取得虚假证据、捏造事实进行虚假诉讼的，人民法院应当依法驳回其诉讼请求。
还有一层写到证据本身：诉讼参与人或者其他人利用人工智能伪造证据，妨碍人民法院审理案件的，依据民事诉讼法第一百一十四条规定处理，视情节还可能面临罚款、拘留。
提交诉讼文书、案例检索报告等材料如系使用生成工具形成，提交法庭前应当认真核实相关法律、司法解释、案例等内容的真实性、准确性。
提交法庭时，还应如实说明使用了生成工具，并对有关内容的真实性、准确性依法承担责任。换句话说，机器可以帮着起草，签字交上去的人得自己把内容核对一遍。
从训练数据的来源到法庭上那张纸，落点其实是同一件事：用了什么、怎么用的，得说清楚。模型可以复杂，账本不能糊涂，这句话对开发者、对提交材料的人，都一样。
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