账号下架、微信号改名后，仍有更隐蔽的“掘金者”！律师称盗版ChatGPT触碰五大法律风险
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随着ChatGPT成为火爆全球的现象级应用，利用ChatGPT大肆掘金的行为层出不穷。
2月8日，《每日经济新闻》刊发了一篇调查报道――《卖账号、付费提问，抢注商标…各路人马“掘金”ChatGPT，有人“零成本”月入数十万》，曝光了国内“淘金者”依靠贩卖ChatGPT账号、将ChatGPT接入微信等手段赚取高额利润。有淘宝商家依靠贩卖ChatGPT账号的模式月营收超过11.9万，最高则可达41.6万元。
2月9日，每经又刊发了《“掘金路”被堵！ChatGPT账号贩卖全线下架，盗版微信号纷纷更名》。不过，记者持续追踪后发现，微信上仍有一些“漏网之鱼”，正以更隐蔽的方式继续着“掘金路”。
这些行为暗藏哪些法律风险？每经记者采访到奋迅律师事务所（贝克・麦坚时联营律所）合伙人周整与安杰世泽律师事务所合伙人于雯竹，对此进行详细解读。
每经2月8日的调查报道提到，部分商家借助云服务器、微信小程序等搭建一个“ChatGPT镜像”平台，称其为ChatGPT官方中文平台，以“付费提问”的方式牟利。
此前，因部分账号名称涉嫌误导，被微信官方重置后，这些原本包含“官方ChatGPT”等误导性名称的公众号已经改名。
2月9日，记者发现，有公众号至今仍在接入ChatGPT并进行收费，并且非常隐蔽。一个名为“ChatGPT机器人”的小程序显示，提问20次定价9元。2月10日，当记者再次查询时，该界面已经删去收费标准。
图片来源：微信
这类小程序隐藏得很深。
在微信搜索该小程序的名字，系统会匹配相关微信公众号“自动回复机器人”，但进入该公众号界面，并没有显示收费标准。记者添加了客服的微信，发现该客服的微信号显示，“爆单回复慢”。随后，记者以消费者身份追问具体的收费标准，该客服在询问“是个人使用吗”、“什么需求”之后，并未给出答复。
图片来源：微信
之后，客服向记者提供了如何在该微信公众号上使用聊天机器人功能的视频，视频中显示，与此前报道中直接以聊天次数计费的方式不同，该公众号目前的收费方式为充值个人积分，更为隐蔽。记者后续又追问了关于平台搭建、版权风险等问题，但截至发稿时间，该客服并未再答复。
图片来源：微信
对于搭建“ChatGPT镜像”平台的行为，国内某互联网大厂的程序员在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，“这种模式简单来说就是，商家相当于自己租一个服务器，在服务器上挂载ChatGPT，再对外提供一个接口。用户每次向服务器发送消息后，服务器把这个消息转给ChatGPT，最后再把ChatGPT的回复转发给用户。”
“我看了相关搭建教程，技术上很容易办到。”他说。“商家的成本可能就是一个服务器。如果访问量过大，可能需要更大或更多的服务器。”
一位尝试将ChatGPT接入微信端口的业内人士向记者透露，“我就花108元买了一年期的服务器，其他也没有别的什么需要花钱的（地方）。”
对于商家前述贩卖ChatGPT账号和搭建“ChatGPT镜像平台”的行为，一是可能侵犯知识产权。
在安杰世泽律师事务所合伙人于雯竹看来，上述行为均违反了OpenAI的使用条款，商家未经授权销售ChatGPT账号的行为涉嫌侵犯OpenAI的知识产权，如著作权和商标权。
二是可能侵犯用户的个人信息。
奋迅律师事务所合伙人周整表示，“贩卖账号的行为可能涉嫌侵犯个人信息，因为ChatGPT的账号需要与邮箱和手机同时绑定，一些商家就可能从不法渠道大批量购买他人账号进行注册。”
同时，他也认为中间转接的行为涉嫌违反《个人数据保护法》。“用户在使用ChatGPT时，可能会透露一些自己的个人信息，这些信息用户是自愿提供给ChatGPT的，但用户并不一定清楚商家作为中间环节也接收到了该信息，这就造成了个人信息的泄露。而商家如果进一步使用这些个人信息，则可能构成违法处理个人信息，甚至构成侵犯公民个人信息罪。”他向记者解释。
于雯竹也认同这个观点，“可能会导致敏感数据的收集，比如个人信息和聊天记录。如果这些商家没有依法使用他们收集的数据，则将面临相应的法律责任。”
三是可能侵害消费者权益。“将免费账号贩卖的行为其实是利用了商家与消费者的信息不对称，如果消费者对使用该账号的法律风险并不知情，则商家就已经违反了《消费者权益保护法》所规定的商家的告知义务。”周整补充道。
四是可能涉及不正当竞争。在周整看来，商家宣称自己是官方ChatGPT中文端口的虚假陈述构成虚假宣传的不正当竞争行为。再者，转接的行为还涉及到可能使用ChatGPT相关的商标（假设在中国有注册），这种未经授权的使用行为也涉嫌侵犯Open AI的商标权或构成对Open AI的不正当竞争。
五是可能违反网络安全规定。“使用ChatGPT需要通过国外网络注册账号，其中还需要提供国外手机号码或邮箱、注册流程需要挂VPN。如果是商家自行注册，且其没有通过正规流程备案VPN，则无疑违反了我国的网络安全规定。”周整解释道，“私自经营VPN相关业务涉嫌违法。”
此外，在前述调查报道中，记者查询启信宝发现目前已有10家公司提交了“ChatGPT”商标申请。于雯竹对此称，“近年来我国打击商标恶意注册的力度日益增大，这些抢注商标很可能会被驳回。商标抢注人还可能面临行政处罚和民事赔偿责任。”
周整也认为，国家知识产权局有可能会主动驳回国内公司抢注的商标申请，但也存在审查员对AI这个领域不关注，而批准这些商标注册的可能。此外，商标注册时商品和服务分为45个类别，在与AI关联度不高的类别上，第三方仍有可能成功抢注商标。
“商标抢注行为可能涉嫌侵权，但权利人需要以提起民事诉讼的方式来请求法院认定抢注行为构成侵权，难度和成本都比较高，”周整说道。
那么，当消费者在不知情的情况下，通过前述渠道购买了相关服务后，应当如何维权呢？
对于账号贩卖行为，周整表示，“参考我国司法实践中关于交易网络游戏账号的案例，法院认为在不违反格式条款法律规则和消费者权益保护制度的前提下，原则上应认定账号交易有效。但ChatGPT的使用协议不允许他人随意向他人提供访问凭据和账户，这也可能导致买卖无效。”
“假设账号买卖行为本身有效，而如果商家贩卖虚假账号，提供虚假接入渠道等，消费者可以根据《消费者权益保护法》第二十条进行维权，通过司法途径主张退款赔偿等，也可尝试直接要求平台介入进行赔偿，”他表示。
不过，他认为，在前述情况下，消费者的维权十分艰难。
“一般的情况是，商家提供的渠道真实有效，但接入速度缓慢或者连接效率低下，无法满足消费者的使用需求。商家出售了有瑕疵的商品，消费者可以要求修理、更换、退款。”他解释道。“但鉴于消费是通过网络形式进行的，中国一些主流电商平台在实际争议处理中并不支持针对网络账号产品的七天无理由退款，且实践中，有法院认为消费者在网络购物过程中，应当认定其对可能存在的差别具有一定的容忍度和允许，但这种容忍和允许应在合理的范围内，且是基于普通消费者能够接受的程度。”
此外，他还表示，商家实际的地点可能在天南海北，甚至在境外，并且一般金额都不大，所以如果诉讼，成本过高，很难实现。
对于前述问题，ChatGPT自己又怎么看？我们和ChatGPT聊了聊……
来源：ChatGPT
每日经济新闻
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uptodate数据来源,数据来源choice,数据源来自,数据来源官方近期，《暨南学报（哲学社会科学版）》发布关于使用人工智能写作工具的说明。说明提到，暂不接受任何大型语言模型工具（例如：ChatGPT）单独或联合署名的文章。在论文创作中使用过相关工具，需单独提出，并在文章中详细解释如何使用以及论证作者自身的创作性。如有隐瞒使用情况，将对文章直接退稿或撤稿处理。对于引用人工智能写作工具的文章作为参考文献的，需请作者提供详细的引用论证。此外，《天津师范大学学报（基础教育版）》也发布相关声明，建议作者在参考文献、致谢等文字中对使用人工智能写作工具（如：ChatGPT等）的情况予以说明。
127 单词接龙（宽搜）
1. 问题描述：
给定两个单词（beginWord?和 endWord）和一个字典，找到从?beginWord 到?endWord 的最短转换序列的长度。转换需遵循如下规则：
每次转换只能改变一个字母。 转换过程中的中间单词必须是字典中的单词。 说明:
如果不存在这样的转换序列，返回 0。 所有单词具有相同的长度。 所有单词只由小写字母组成。 字典中不存在重复的单词。 你可以假设 beginWord 和 endWord 是非空的，且二者不相同。 示例?1:
输入: beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]
输出: 5
解释: 一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", ? ? ?返回它的长度 5。 示例 2:
输入: beginWord = "hit" endWord = "cog" wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"]
输出:?0
解释:?endWord "cog" 不在字典中，所以无法进行转换。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-ladder
2. 思路分析：
① 根据题目可以知道，这个是比较经典的bfs搜索，因为我们可以知道原始状态已经给出来了，目标状态也已经给出来了，而且求解的为原始状态到目标状态的最短路径，这个是经典实用bfs求解的题目，在一开始的时候我是创建了一个内部类，里面封装了几个属性：
1）到达当前状态的字符串是什么
2）到达当前状态的步数
3）一个用来记录到达当前状态字典中的哪些位置已经被访问的字符串
② 一开始的时候加入开始的单词，并且初始化当前状态下字典中单词访问标志的字符串，将这个节点加入到队列中，在循环中弹出节点，对当前的节点逐位进行判断，看一下字典中哪些单词是改变一位之后是符合的，符合的话将当前状态下的标记字典中该位已经被访问的，而且将当前的这个单词加入到队列中，其实思路还是很好理解的，但是在提交的时候超时了，只是通过了20多个数据，这个也不难理解，因为bfs在极端情况下也会出现很多个分支即指数级增长，那么在搜索的时候就会非常慢了
③ 在看了官方的题解之后发现真的是自己写的比较low哎，感觉他们的思路真的是非常好，一种比较好理解的方法思路如下：
它是将给出的单词先做一个预处理，比如 "hot","dot","dog","lot","log","cog"，遍历每一个单词，比如对于hot单词对于每一位使用*进行占位，变成三个对应的字符串，*ot，h*t，ho*，对于其他的单词也是一样的道理
并且最核心的是使用一个Map来来映射这写字符串，键为占位符，比如为*ot，值的类型为ArrayList，ArrayList连接所有的占位符一样的单词，这样的话就把所有的*ot对应的单词连接起来
*ot {
hot
lot
}
这个思路真的是非常好，我们在标记当前的单词是否已经被访问了那么可以直接通过Map来进行判断，map封装占位符对应的字符串，值为布尔值，这样在访问遍历完当前的占位符对应的字符串会将所有的对应的单词遍历完
思路非常好而且易于理解，其中在遍历List的时候使用了java 8的某些遍历语法可以学习一下，还有一种方法比较难理解就是双端bfs了，这个可以参照官方的题解看一下了，感觉还是比较难理解
3. 代码如下
我自己写的代码（超时了）
预处理之后的代码：
?
