本研究提出DIS-CO方法，以解决在无法直接访问训练数据的情况下验证视觉语言模型（VLM）是否使用了版权内容的问题。通过反复查询具体画面，DIS-CO显著提高了检测性能，揭示了模型接触版权内容的广泛问题。

本文提出了一种名为“In-Context Unlearning”的反学习方法，旨在从大型语言模型中有效删除不受欢迎的信息，同时保持模型性能。研究探讨了该方法在处理敏感数据和版权内容方面的应用，强调了无需重新训练模型的高效性。实验结果表明，该方法在分类和生成任务中表现优异，推动了道德AI实践的发展。

谷歌云端硬盘会检测用户上传的文件，发现版权内容会限制使用，但可继续下载。谷歌有权删除侵权内容并可能通过哈希值检测侵权文件。用户需对上传内容负责，谷歌云端硬盘存在版权相关规定，用户存储的歌曲收到警告，谷歌有权限制用户文件和封禁账户。

该研究探讨了基础模型在版权内容训练中的法律和伦理风险，强调技术与法律应共同演进。分析了基础模型在医学图像分析中的应用，提出“数据肖像”概念以提高透明度，呼吁关注安全与隐私，促进负责任的开发实践。

索尼音乐集团向AI开发商发出警告信，指控未经授权使用索尼版权内容训练AI系统。OpenAI、Microsoft和Google等顶级AI开发商也受到警告。索尼要求开发商提供详细信息，并禁止未经授权使用其版权内容训练AI模型。

微软投资的人工智能公司OPENAI被纽约时报起诉，指控其非法使用纽约时报的版权内容进行训练。纽约时报要求删除使用其材料训练的GPT实例，销毁训练数据集，并禁止再次抓取纽约时报数据用于训练。纽约时报还要求赔偿和其他救济。OPENAI和微软尚未回应。纽约时报不是第一家起诉OPENAI的，也不会是最后一家。OPENAI已公布内容索引爬虫，允许出版商禁止其抓取内容。

索尼通知Playstation用户删除2023年12月31日起购买的部分版权内容，引发用户不满。消费者表示将减少购买数字版权，更倾向于购买实体副本。华纳兄弟考虑与派拉蒙影业合并。