copyright law
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2 天有情绪数据
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专家称大型语言模型并非人类，现有法律不足
将大型语言模型（LLMs）与人脑进行比较是一个反复出现的主题，有人认为它们在功能上存在部分相似性。然而，有人认为像LLM这样的集中式自动化机器，其本质上并非人类。现有的法律框架被认为不足以解决这些系统带来的影响，尤其是在版权法方面。
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人工智能生成内容的所有权与版权法辩论
人工智能生成内容的归属问题在版权法中是一个复杂且不断发展的议题。随着人工智能能力的进步，法律框架正受到考验，以确定谁拥有人工智能系统创作内容的权利。这场持续的讨论凸显了将现有知识产权法应用于新技术前沿所面临的挑战。
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文章称超级智能可能挑战版权法
一篇近期文章探讨了超级智能的出现可能带来的版权挑战。文章推测了版权法可能需要如何调整，以保护或管理由高度先进的AI系统创作的作品。讨论强调了未来AI生成内容和知识产权相关的复杂法律和伦理问题。
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AI版权问题将互联网划分为公共领域和受限区域
由于缺乏对AI系统的版权执行，互联网已有效地分为两个领域。一个区域是“自由采石场”，现在是一个不受管制的公共领域，AI抓取器可以自由获取内容，而不顾作者身份或互惠义务。另一个区域是“封闭社区”，通过登录和用户协议受到合同和商业秘密法的保护，这标志着开放网络最初公平社会契约愿景的终结。
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Mark Lemley 讨论生成式AI对版权法的影响
Mark Lemley 在斯坦福大学法学院发表演讲，讨论了生成式AI对版权法的影响。演讲内容涵盖了现有的法律案例、其结果以及行业和法律框架的未来潜在发展方向。对于那些对AI与知识产权交叉领域感兴趣的人来说，Lemley 的见解备受推荐。
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Taylor Swift 利用商标打击 AI 生成的假冒品
Taylor Swift 的公司已为其声音和肖像申请商标，这标志着一个超越版权法的新法律领域。这些申请旨在阻止 AI 生成的内容误导公众，使其相信 Swift 认可产品或信息。版权保护创意作品，而商标法则处理消费者信任和来源识别，这在 AI 越来越模仿人类身份的情况下至关重要。
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论文：人工智能模型在未获致谢的情况下利用译者工作作为数据
一篇新论文探讨了译者的工作如何成为人工智能（尤其是在机器翻译领域）的基础数据来源。研究强调，翻译记忆库和平行语料库在训练人工智能模型方面至关重要，但通常在未经适当致谢或补偿译者的情况下被获取。该论文引入了“无消费式挪用”和译者的“隐形教师化”等概念来描述这一过程，并考察了法律框架和数据供应链，以提出再分配式设计解决方案。
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针对AI的版权诉讼可能使现有企业受益，而非遏制AI
作者担心，利用版权法来打击AI的过度扩张将主要使拥有大量知识产权的大公司受益。他们认为，此类诉讼不太可能废除版权法，反而可能为知识产权所有者开辟新的寻租途径。这种方法可能会无意中巩固现有企业的地位，而不是遏制AI的影响。
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人工智能生成内容带来前所未有的知识产权挑战
能够生成创意作品和发明的AI系统的快速发展，对现有的知识产权（IP）法律提出了重大挑战。一个关键问题是在没有人类创作者的情况下，确定AI生成内容的归属和法律保护。目前正在审查伊朗、欧盟、英国和美国等不同地区的法律框架是否存在监管漏洞。为了在保护人类创造力的同时促进创新，对现行法律进行修订被认为是必不可少的，可能包括为AI生成作品设立新的知识产权，或将所有权归属于相关的人类代理。