以下是經過與數個GenAI進行多輪提問答案生成，持續提問後，彙總作為一次性的、長篇的提示詞，看看各大模型的美國法律能力，包含判決檢索、判決摘要、判決推理歸結、事實檢索、事實法遵、推理能力、分項分析、分項歸結、判決預測、法律書類撰寫的綜合能力
#長提示詞：一次性的將原提示詞1到原提示詞11，組合成一個新的長提示詞，拿長提示詞，再一隻一隻拷問。除了以手機端用戶使用各大模型提供官版的APP之外，為了讓大模型回答的環境儘量保持一致，使用XXX~PoE的模式來一一測試各大模型
「根據美國著作權法及OpenAI的授權規定，以繁體中文分析以下報導及我的評價。此外，OpenAI授權規定，提到不得使用生成的結果去訓練其競爭產品。這個規定根據美國判決法有效嗎？
OpenAI內部人士：有證據顯示DeepSeek盜用我們的模型 | 國際焦點 – 太報 TaiSounds https://search.app/JaukWkunt6DZuiuw6
從OpenAI生成的文章內容屬於美國著作權法保護的標的嗎？也就是說生成式AI生成的文字，是著作權保護的創作嗎？如果是，那麼應該屬於使用GenAI的人？還是OpenAI的智慧財產權？
還有以下是我的評論
OpenAI內部人士：有證據顯示DeepSeek盜用我們的模型 | 國際焦點 – 太報 TaiSounds https://search.app/JaukWkunt6DZuiuw6
這一則新聞報導的內容如果是真的，那麼OpenAI真是好好笑
不是說他們向OpenAI致敬嗎 
關鍵在DeepSeek v3比較v2規模及能力大躍進的緣由是什麼吧，「科技中立」此應用軟體行業的憲章，走入全面資本化之後 應該不會只有政治正確？
否則川普應該全面趕走在 LLM產業鏈上下游的 非第一代美國籍的人們⋯讓科技不能流動的前提是，人才也不能流動⋯⋯科技中立的目的是為了全人類囉⋯
這個應該不是偷了OpenAI獨特的蒸餾技術，透過API也不太可能有機會 竊取 OpenAI獨特的蒸餾技術啊。
在去年2024Q2左右，大模型行業推崇的Agentic System 架構，就鼓勵大家 「以大模型生成數據，再去訓練自己的大模型」⋯所以我剛剛說 DeepSeek v3 規模及能力超越v2很多的原因⋯⋯一部分是因為數據，可能是經由OpenAI等大模型，多輪生成的數據，當作DeepSeek v3的預訓練的數據吧⋯⋯DeepSeek R1有介紹使用蒸餾技術，訓練了開源的 llama,Qwen囉
基於OpenAI訓練數據的來源已經發生許多爭議，其他開發者使用OpenAI創導的利用GenAI創造或合成新數據來訓練自己的大模型，反而受限於OpenAI的使用授權限制，根據美國法，是否只有壟斷法相關規定，才會讓OoenAI的授權規定失效？
承上，如果DeepSeek是以API連上OpenAI的GenAI付費使用生成的答案，以生成的答案 作為預訓練他自己DeepSeek v3的數據之一，並非以這些生成的數據作為蒸餾較小規模的大模型，例如 DeepSeek R1的話，是否也是違反OpenAI授權規定？ 如果違反，這個授權範圍的限制與權利耗盡有無違反。請根據美國來回答。
請分析1）如果 DeepSeek是透過OpenAI雲端服務，付費生成數據，再將這些數據作為預訓練自己GenAI的產品的狀況 2）DeepSeek預訓練自己的GenAI產品是不收費用的狀況。 是否不一定構成對OpenAI的違約？請按照美國法分析。
鑑於新進者使用OpenAI生成的數據，是為了數據本質趨向高品質的狀況，那麼給予OpenAI的提示詞必須透過使用者自身精緻的、妥善的安排，生成出來的數據才能夠精化內容，再來訓練自己的大模型。從這個角度看，根據美國法，DeepSeek這種以精緻的提示詞讓OpenAI生成數據作為自己訓練數據的行為，根據美國法怎麼評價？
沒有經由OpenAI的API而直接上雲端使用OpenAI的APP的前述行為，是否仍有違反OpenAI的使用授權的約定？
如果DeepSeek就OpenAI生成的數據，在此稱為第一次新數據，僅作1）格式不同模型溝通的調整，或2）為了驗證第一次新數據內容的真實性而以新提示詞的模型，交付給自行開發的GenAI生成更新的第二次數據，而以第二次新數據訓練自己的大模型.
承上的分析，請接續根據美國法規定，分析以上兩種狀況
承上，DeepSeek在技術報告中提及，他的訓練方式，是以GenAI之合成數據，反覆數萬次重複的動作「將GenAI生成的新數據作為新提示詞，讓GenAI生成新數據，將新數據作為新的提示詞，繼續讓GenAai產生更新的數據」 在這種狀況下，是否屬於「轉化性使用」而適用合理使用？」