论复杂人工智能生成物在著作权法的定性--兼评“AI文生图著作权案”

对于AI生成物的可版性认定,我国司法实践采取了“简单—复杂”场景二分的裁判思路。然而,囿于对独创性概念的有限阐释,司法机关并未对该问题形成逻辑融贯的论证,进而引发争议。对此,有必要以复杂生成场景为定位,并沿袭独创性概念的规范阐释脉络,从客观、主观和行为三个维度来回应争议:第一,著作权法并仅不限于保护“大师”作品,生成式AI“排列组合式”的创作也能满足客观面向的“一定美感”;第二,复杂AI生成物具有高度定制化的特征,因此具备主观面向的“个性因素”,“人机二分说”将工具误认为主体,“算法唯一说”缺乏对创作流程的完整考量;第三,《著作权法实施条例》第三条第一款的“直接”应解释为“主要贡献”而非“直接决定”,后者既与域内外的一贯实践不符,也有悖于社会化创作的现代艺术发展规律。

生成式人工智能驱动下的网络音频产业变革:实践与挑战——以“喜马拉雅”为例

【目的】网络音频产业是数字技术革命和互联网普及下的产物。本文的研究目的是探讨生成式人工智能驱动下网络音频产业的创新路径。【方法】本文通过文献研究、案例分析、归纳总结等方法,梳理了生成式人工智能背景下的网络音频产业的发展现状、创新实践以及机遇挑战。【结果】网络音频产业在生成式人工智能的驱动下,实现了内容产品的提质增量、精准分发、定向营销,提高了消费者的付费意愿和黏性,但也带来了消解生产边界、盲目迎合用户需求、泄露数据隐私和版权纠纷等问题。【结论】在生成式人工智能驱动下,网络音频产业要明确自身定位,完善推荐机制,以规避数据隐私泄露风险,健全版权保护。

创新扩散理论视角下人工智能生成内容(AIGC)的应用场景、创新要素及技术争议

自2022年以来,以AI绘画、ChatGPT为代表的AIGC工具吸引了大量企业和用户的关注。AIGC即人工智能自动生成内容,历经了生成文本、影音以及构建交互的过程,展现了与元宇宙虚拟架构和交互机制的有效衔接。作为一项技术创新,AIGC凭借其相对优势性、兼容性、低复杂性、可实验性和可观察性等五大特征获得了迅速发展,但在这种“爆炸式”增长的过程中,技术的治理问题仍旧面临挑战,有待进一步的实践检验与理论探究。

基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用探究

近两年间人工智能(AI)相关技术逐步由顶端智能产业下放,走进越来越多诸如建筑等传统行业中。把握住与新型技术相结合的机会是建筑设计领域一种可探索的道路。文章将以生成式AI为例,从应用领域、应用模式、方案生成等视角,探究人工智能在建筑方案设计领域可以为建筑师提供的参考和帮助,并提出其中的缺陷与局限性,为今后人工智能在建筑设计领域更加深入、系统地应用提供参考。

复旦大学附属中山医院期刊中心关于论文写作或评审中使用ChatGPT或其他生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)技术的有关规定

1.生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)不能作为论文的作者。GenAI无法对论文的原创性、准确性和完整性负责,不能声明利益冲突,也不能管理版权和许可协议,无法满足作者的相关要求。2.论文重要部分(如研究方法、结果、对结果的解释分析等)的撰写应由作者完成。

人工智能时代生成式AI语音伦理问题研究

ChatGPT4.0版本的全球发布标志着人类已步入人工智能的新纪元,随之涌现的伦理与法规议题正日益成为学术界探讨的焦点。语音克隆和深度学习技术与生成式AI语音的交融创新,已颠覆了传统叙事逻辑,重塑了语音的意义维度。然而,此技术的出现亦给隐私保护、算法偏见及责任追究等领域带来复杂且棘手的伦理挑战。因此,需要加强用户素养教育,引导技术道德驯化,并明确责任主体,以应对信息真伪难辨、人机交流日趋复杂的局面。

论人工智能生成内容的著作权保护模式——以我国首例“AI文生图案”为例

探讨我国人工智能生成内容适用狭义著作权保护面临的困境和难题,提出对人工智能生成内容采用邻接权保护的制度设计,为我国人工智能技术发展提供更为坚实的法治保障。通过梳理判断人工智能生成内容独创性存在的两大标准:“以作者为中心”的主观主义标准和“以作品为中心”的客观主义标准,分析当前存在的独创性判断困境。梳理关于人工智能生成内容作者认定的三种学说:将人工智能拟制为民事主体说、将人工智能研发者视为作者说和将人工智能使用者视为作者说,展现当前关于人工智能生成内容作者认定存在的难题。采用法律推理的方法,论证运用邻接权保护人工智能生成内容的可行性,并对人工智能生成内容的邻接权保护在制度设计上提出以下建议:人工智能生成内容的权利归属人工智能使用者;人工智能生成内容的权利内容以财产权为主;应对人工智能生成内容的权利设置必要限制。

在线社区中人工智能生成内容的识别方法研究

[目的/意义]生成式人工智能会对在线社区造成一定程度的AI信息污染,研究多种AIGC识别方法对防范快速进化的生成式人工智能带来的负面影响有重要意义。[研究设计/方法]首先在以新浪微博54个大类主题为主的多个在线社区平台中构建了HAC数据集,其中包含100,873条分别由人类和生成式人工智能撰写的信息;然后探究当前6个主流深度学习和7个机器学习方法是否能识别在线社区中的信息是由人类还是由生成式人工智能所撰写;最后提出了一种BEM-RCNN方法进一步提高AIGC的识别精度。[结论/发现]从构建的数据集中可以看出,生成式人工智具有强大的“类人表达”,能够模拟人类在社交媒体平台上发布和回复内容。实验结果表明,提出的方法准确度达到96.4%,能够很好地识别在线社区上的内容是由人类还是AI撰写。在精度、召回率、F1-值和准确度上均优于BERT、ERNIE、TextRNN等其他13种主流的方法,验证了其性能优势。同时,大量探究实验也证明了当前主流的机器学习方法虽然精度低于此方法,但是也能够识别部分AIGC。[创新/价值]使用多种方法去识别社交媒体上的AIGC,防范生成式人工智能对社交媒体平台造成的信息污染。

人工智能时代AI生成技术对纤维艺术的赋能研究

探讨近年来纤维艺术与人工智能技术的紧密联系,特别是AI生成技术在纤维艺术设计中的应用潜力。通过实证研究AI丰富纤维艺术的题材和内容,展示了AI技术在促进纤维艺术创新与发展方面的重要作用。

基于生成式人工智能的建筑业AI工具应用

生成式人工智能(Generative AI)正在逐步渗透到千行百业,也为传统建筑业带来前所未有的变革与机遇,从设计创新到施工管理再到可持续发展均发生着跃迁式升级。未来,随着技术不断进步和应用场景持续拓展,建筑行业将迎来更加智能化、高效化和个性化的时代。

生成式人工智能在新闻传播业的应用及其风险应对

人工智能沿着“类人”与“类物”两个方向发展,以不同形态嵌入新闻传播业的内容生产、分发、呈现和核查全流程。生成式人工智能的信息聚合和产出能力使其成为内容生产主体,推动信息分发从个性化走向定制化、内容呈现的体验化转向以及“AI治理AI”模式发展。同时,人工智能的创新采纳带来新闻传播行业焦虑,引发数字信任危机、平台权力扩张、现实映射能力弱化、治理失灵等风险。聚焦个人隐私与版权保护,警惕深度伪造滥用,探究“AI治理AI”新模式,坚持人本主义,是生成式人工智能风险治理的关键。

生成式人工智能研究进展

快速地技术迭代与广泛应用表明生成式人工智能在驱动经济社会发展方面具有巨大潜力,但同时它也可能带来多种挑战与风险。在系统回顾相关学术文献的基础上,文章梳理了生成式人工智能的关键技术、技术发展历程及应用场景,分析了生成式人工智能在数据训练、算法模型、内容利用等方面存在的风险,总结了生成式人工智能风险治理的策略,包括实施全生命周期的数据质量控制,提高AI风险治理的技术能力,对组织结构进行适应性优化,强化问责机制和标准约束,同时提出未来生成式人工智能发展应坚持发展创新与风险治理并重的原则,完善政策法规与技术标准体系,建立多元包容的国际合作共治体系,充分激发企业活力。本文可以为生成式人工智能领域的学术研究、技术开发和政策制定提供参考借鉴。

生成式人工智能赋能基层政务服务:技术嵌入、角色重塑与实践路径

技术对政务服务的深度嵌入已然成为衡量社会文明发展和基层社会治理实效的重要变量,而作为“新兴技术工具属性”的生成式人工智能,在重塑公众生活层面展现了技术自主迭代和社会力量建构的双重属性,为加速政务实践改革、优化公共服务提供了新的发展路径。对于政务服务的行动者而言,技术的嵌入在一定程度上简化了政务处理程序,提高了信息处理效率,但同时也对其职业素养的提升、技术工具的使用、人机协同发展等方面提出了新要求。作为促进人类文明发展的一种生产力,生成式人工智能技术实践是媒介进化和累积调和的结果,通过整合优化社会资源、打通信息技术壁垒、满足公众政务需求、推动行政思维创新,为全面拓展人类社会实践自由度而不断调和与演进。

生成式人工智能技术在医学中的应用与争议

目前,中华医学会杂志社发布的关于生成式人工智能技术(generative artificial intelligence,Gen AI)的使用规定引起广泛关注^([1])。截至2024年1月,Nature、Science、Cell、Lancet、Journal of the American Medical Association (JAMA)等多家主流学术期刊已针对GenAI的使用制定了相关政策^([2-4])。

生成式人工智能在数字乡村规划与设计中的应用研究

随着城市化进程的加速,数字乡村规划和设计成为促进农村发展的重要手段。然而,这一过程面临着许多复杂问题,如土地利用、基础设施规划和环境保护等。生成式人工智能(GAI)作为一种新兴技术,具备强大的数据分析和模拟能力,为数字乡村规划和设计提供创新的解决方案。该文旨在综述GAI在数字乡村规划和设计中的应用领域和方法,并探讨其对乡村发展的意义和潜力。通过深入了解GAI在数字乡村规划和设计中的实际应用,可以更好地推动农村发展,促进农村社区的可持续发展和提升居民生活质量。

生成式人工智能视角下研究问题与研究方法句生成研究——以高能物理领域为例

[研究目的]科研人员从海量的文献中检索与自己研究方向相关的文献需要耗费大量的时间,自动提取研究问题与研究方法句对于学者在研究过程中评估和选择合适的方法具有重要意义。[研究方法]基于多种深度学习分类器构建物理领域研究方向的分类器,筛选高能物理领域的研究,对高能物理领域的论文利用生成式大模型进行研究问题与研究方法句的生成,微调baichuan-7B构建高能物理领域的问答推理工具。[研究结论]研究表明,在研究领域分类中,SciBERT分类结果较好,F1值为82.71%,baichuan-13B在研究问题与研究方法句子生成研究中,2-gram的BLEU值为0.311。最终通过研究问题与研究方法库微调大模型,可实现高能物理领域的问答功能。

生成式人工智能服务技术特点与应用研究

对国外生成式人工智能服务技术发展现状进行研究基础上,分析了国外生成式人工智能服务技术的工作原理、硬件基础、训练基础,给出了国外生成式人工智能服务技术在咨询领域、教学领域、办公领域、翻译领域、生活领域、项目设计领域的应用场景,指出国外生成式人工智能服务技术使用中存在的真实性与可靠性问题、网站输入限制问题以及收费问题。结果表明,合理利用生成式人工智能服务技术可以提高处理工作和生活中相关问题的效率,也可为我国自己的生成式人工智能服务技术的提高提供借鉴。

用生成式人工智能激活学习——国外生成式人工智能教学案例解读

本文介绍了生成式人工智能的教学应用案例,包括文本对话类AI的教学应用、绘画生成类AI的教学应用以及定制化教学AI的应用。这些应用被用于各学科教学,为教师提供了高效的教育支持,为学生提供了独特的个性化学习体验;也增强了学生对知识的理解,培养了学生的批判性思维。

论数字金融市场生成式人工智能应用的试验型规制

生成式人工智能在数字金融市场的应用不仅带来新式的信息技术风险,而且加剧传统金融风险的累积。当前,金融监管在时效滞后、对象错配以及组织碎片化的弊端使之陷入规制困境,需引入以“试错”为核心的试验型规制范式,围绕实用主义、极简主义以及演进主义的多重逻辑,指导数字金融市场生成式人工智能应用的规制变革。试验型规制的实施机制应以构造协同架构、廓清立法限度与设置日落条款为核心设计规范内容,在拓宽信息渠道的基础上完善内嵌于监管沙盒的算法影响评估机制,并加强外部监督与内部问责机制的约束作用,保障试验型规制实现金融业务创新发展与生成式人工智能安全的双重目标。

认知的展褶:生成式人工智能的技术审思——以Sora为引

文生视频大模型Sora超越了人工智能的文本表达结构,不断强化图像与视频的价值意义,其话语建构能力日益趋近人类的创作水平。这种“超能力”背后隐喻着“技术”的本质。生成式人工智能的技术机理主要通过资源堆叠、机器学习与序列预测来实现,其中资源堆叠奠定了智能根基、机器学习促进了知识萃取、序列预测形塑内容体系。世界模拟想象和人机关系演进共同构筑了生成式人工智能的意义价值。然而,随着生成式人工智能的普泛化渗透,其遮蔽的想象塌缩、资源消耗以及内容速朽等困境日渐凸显,亟须通过价值对齐、黑箱稀释等实践方式回应人机协同进化的时代命题。