人工智能生成内容(AIGC)的作品认定困境与可版权性标准构建

以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能的多元化应用,助推人工智能生成内容(AIGC)新业态的井喷式发展。AIGC在外观形式上已经高度趋同于人类创作的作品,但因受限于作品创作主体的逻辑,引发了AIGC“作品”认定的制度困境。从独创性、审美意义、价值宗旨、技术逻辑这四个要素出发,对AIGC的作品认定进行综合解析,不难发现AIGC已经具备可版权性的基础条件。因此,理应加快立法步伐,重构著作权法的作品类型制度,新设AIGC“作品”法定类型,以明确AIGC的著作权法保护路径,为AIGC的出版、发行以及市场交易等版权新业态提供制度规范与支撑。

生成式人工智能在期刊出版内容生产过程中的侵权责任研究

在人工智能技术快速普及的浪潮中,生成式人工智能越来越深入地参与到期刊出版内容的生产过程中。生成式人工智能通过学习和生成大量数据,具备了类似于人类创造力的能力。然而,生成式人工智能的多样性、隐蔽性、智能性导致对其不当使用会在期刊出版内容的生产过程中对著作权、名誉权等造成侵害。一方面,应对此种侵权行为的责任予以明确;另一方面,应从技术层面与法律层面加以应对。

生成式人工智能赋能数字内容产业新质生产力发展:理论逻辑、动力机制及实现路径

随着数字信息科技的飞速发展,生成式人工智能成为引领生产力跃迁和产业变革的重要力量,以数字内容产业新质生产力为对象,分析生成式人工智能影响数字内容产业新质生产力发展的理论逻辑,检验生成式人工智能赋能数字内容产业新质生产力发展的动力机制,并提出实现路径。在理论逻辑方面,数字内容产业新质生产力生成的内在逻辑体现在劳动者素质、劳动资料工具、劳动对象结构的变化对数字内容创新能力、数字内容生产效率、数字内容产业质量的积极影响中,生成式人工智能赋能数字内容产业新质生产力发展的外在逻辑主要体现在能力赋能、工具赋能、内容赋能三方面。在动力机制方面,生成式人工智能以技术创新突破、要素配置优化、产业升级发展实现对数字内容产业新质生产力发展的驱动作用,系统动力学模型检验结果进一步验证了数字基础设施建设、人才要素工作效率、数字内容产业升级在生成式人工智能驱动数字内容产业新质生产力发展过程中的促进效应。在实现路径方面,从宏观数字基础设施建设、中观产业协同融合、微观人才培育及全局产业生态构建多维度层面,提出生成式人工智能驱动数字内容产业新质生产力发展的实现路径。研究结论对于推动数字内容产业高质量发展,提升产业竞争力具有较强现实意义。

新质生产力视域下人工智能生成内容的可版权性与治理路径

人工智能技术在内容创作领域的应用引发关于其生成内容的可版权性与治理路径的讨论。探讨人工智能生成内容的特性、版权归属及治理策略,分析其原创性、作者身份和创作意图的法律界定,提出立法、行政和技术层面的治理路径,以期为相关法律制度的完善与实践操作提供参考。

现状与趋势:国内人工智能生成内容(AIGC)研究透视

人工智能生成内容技术在诸多领域的融合应用表现出巨大的发展潜力和应用价值,已成为学术研究的焦点。本文采用文献计量分析与知识图谱分析相结合的方法,从外部特征(年度发文情况、期刊分布情况、研究团队、研究机构)以及内部特征(关键词共现、聚类)两个维度,系统考察我国人工智能生成内容研究的演进历程、热点主题以及发展趋势,旨在为国内人工智能生成内容的理论研究和实践探究的发展提供科学理论依据、现实参考。

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。

“人工智能+”背景下视听媒体内容生产的创新和隐忧

【目的】探索“人工智能+”背景下视听媒体内容生产的创新路径以及问题隐忧,促使视听新媒体内容生产发扬创新,直面问题,提升传播力。【方法】基于文献资料、案例分析、理论归纳等方法,梳理视听新媒体借力人工智能的发展历程、内容生产的创新途径,以及存在的问题。【结果】视听新媒体内容生产要创新,需要携手人工智能,构建多元化的生产主体;协同生产打造高质量的视听内容;通过技术加持、实现高品质的视听沉浸;优化、提速策采编审的联动过程。【结论】视听新媒体借力人工智能创新内容生产但仍需警惕人工智能“去中心化”的主体冲击,及真实混淆建构、蚕食人的传播主动性、执念于加速传播等弊端,注重合理利用人工智能,提升传播影响力。

人工智能时代影视内容生产与管理方法论

随着人工智能技术的发展,影视产业面临前所未有的挑战和机遇。本研究旨在探讨人工智能对影视内容生产与管理的影响以及应对方法。通过分析人工智能给影视产业带来的挑战,包括创作者角色的重新定义、产业链的重构以及法律、伦理与隐私问题,提出了人工智能在影视内容生产和管理中的应用方法,包括视频剪辑与特效、剧本创作与情节预测、角色选择与演员表现,以及数据分析与市场预测、用户个性化推荐与观众互动、版权保护与内容监管等。通过实际应用的结果呈现,突出了这些方法在提高生产效率、优化观影体验和精准市场定位等方面的积极效果。在人工智能时代,影视产业必将成功应对挑战并实现创新发展。但是,技术带来的安全性、隐私保护等方面的问题也需要新的法律框架和伦理准则来规范。

基于人工智能生成内容(AIGC)技术的企业人力资源数字化转型

通过分析AIGC技术在人力资源产品中的应用现状,发现其可以赋能人力资源多模块工作,为企业人力资源数字化转型创造机遇。这项技术也带来一些风险和挑战,如数据安全、算法偏见、知识产权争端、技术依赖等问题。对企业招聘专员提出了AI数智化的新要求。总结并合理预测AIGC与企业人力资源数字化转型的新兴趋势和未来发展,旨在帮助AIGC技术在企业人力资源数字化转型方面的探索和实践。

生成式人工智能赋能电影内容生产与传播:概念演变、技术影响及创新应用

生成式人工智能是一种基于深度学习技术的创新型大模型,正凭借其强大的多媒体内容生成能力,对电影内容的生产与传播带来前所未有的变革。生成式人工智能对电影生产的影响主要体现在提高电影内容生产效率、构建“人机协同”的生产关系以及赋能电影生产全链路信息化建设三个层面,逐渐成为科技赋力电影行业创新发展的新质生产力。在电影内容策划阶段,通过大数据分析为电影选题、剧本创作、资源评估等方面提供科学市场定位和高效创作辅助,实现降本增效。在电影内容拍摄和制作过程中,辅助进行角色塑造、场景生成以及特效呈现,有效提升电影作品的视觉传达效果。在电影内容传播阶段,通过宣传材料生产、智能精准传播、预测市场表现等方式增强市场传播效能。

人工智能生成内容确权模式的嬗变与数据财产权的确立

人工智能生成内容已深入应用到社会生产生活当中。在数据确权制度诞生之前,各国立法、司法和理论界大多主张以著作权法保护人工智能生成的数据。由于狭义著作权确权模式饱受“独创性”诟病,转而走向邻接权确权模式。然而,透过人工智能生成内容的技术和法律本质可以看出,该客体和邻接权的保护客体以及设立目的并无相关之处,盲目扩大邻接权的保护范围不仅会遭到理论与制度的挑战,而且在司法实践中也会捉襟见肘。因此,必须走出著作权保护模式的藩篱和迷雾,直面人工智能生成内容的本质,构建具有合理性的新型财产权制度。从数据视野来看,人工智能生成内容的技术本质为数据,法律本质为数据财产。随着数据时代的到来以及数据立法的展开,人工智能生成内容的数据财产权确权模式必然浮出水面。数据财产权确权模式是依托于数据法律制度的出现与发展提出的,是立足于人工智能生成内容的数据本质形成的,是基于人工智能生成内容的数据财产法律属性揭示的确权模式选择。在综合考量产业目的、盈利模式、风险成本、商业实践以及使用者目的来看,人工智能生成内容的权利主体应当为服务使用者而不是服务提供者,权利保护应适用“财产规则”和“禁易规则”。

人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择

以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。

人工智能技术内容生产的版权争议与分析

当前,人工智能技术在诸多领域中都扮演着重要的角色。随着人工智能技术的发展,一些人工智能应用所生成的内容与人 工创作的内容之间的差异变得微乎其微,不少人开始将人工智能技术生成的内容进行商业应用,以此来获取收益。但这又导致 了一个新问题:人工智能技术所生产的内容版权应该归属于人工智能应用的使用者、软件算法的编辑者还是软件的所有者?笔 者认为,人工智能生成的内容版权归属权并不能一概而论,在司法实践中应当根据使用者在进行内容生产时使用的人工智能技 术的智能程度和人工智能技术在内容生产过程中的参与程度来具体分析。

人工智能在数字经济媒体内容生产中的应用与挑战

随着人工智能技术的快速发展,其在媒体领域的应用日益广泛。本文深入探讨了人工智能在媒体内容生产中的各个环节的应用,包括内容创意与生成、内容编辑与优化、视觉内容生产以及内容推荐与分发。在这些应用中,人工智能的应用带来了效率提升和质量改进,但同时也引发了技术、伦理和经济方面的挑战。针对这些挑战,提出了包括数据治理和算法审查、伦理标准和隐私保护、技术研发与人才培养等多方面的应用优化思路,为未来的研究明确了具体方向。

人工智能与大数据在广电内容生产与传播中的应用研究

本文通过分析AI在内容创作、智能剪辑、个性化推荐等方面的应用,以及大数据在观众行为分析、精准广告投放中的作用,探讨了如何提升广电内容的生产与传播效率。同时,本文展望了未来技术的发展潜力,并分析了如何通过技术与创新推动广电行业高质量发展。

生成式人工智能浪潮下的内容生产革新

随着生成式人工智能的发展,内容生产的私人属性将得到增强,内容将更具个性化、私密化;内容生产的多模态转化与交互将动摇内容适配形式的生产逻辑,同时内容交互模式的转变为数字弱势群体参与信息生成与消费提供便利;面临信息泡沫和内容真实性伦理问题,内容生态在优胜劣汰的过程中将最大化地发挥人的主观创造性与机器的便捷性。

人工智能在媒体内容生产传播中的实践分析——以封面新闻客户端10.0版本进化为例

数字化时代背景下,人工智能技术已经渗透到各个领域,其中媒体内容生产传播领域尤为明显。传统的媒体内容生产传播方式在人工智能技术的广泛应用下正面临着前所未有的变革。在媒体内容生产传播中,人工智能的应用主要包括内容生成、选题辅助分析、智能化生产、内容推荐与个性化定制、传播价值分析等方面。通过深入研究人工智能技术在媒体内容生产传播中的具体实践策略,有助于为相关领域的学术研究提供新的视角和思路,帮助媒体从业者更好地应用人工智能技术,提升媒体内容生产传播效率,进而满足用户日益增长的个性化需求。

生成式人工智能赋能科研知识生产研究述评

梳理国内外生成式人工智能赋能科研知识生产的研究成果,以期为其理论和实践应用提供参考。本研究主要采用文献计量与内容分析方法,并借助VOSviewer软件从知识生产与传播、生成式人工智能赋能、社会影响与变革、治理路径等四个方面综述国内外生成式人工智能赋能科研知识生产的研究现状。目前生成式人工智能赋能科研知识生产的研究取得了明显进展,但未来还需要深入探索并加强生成式人工智能对科研知识生产的影响因素、赋能科研知识生产全流程、科研知识生产的治理路径,以及拓展与丰富生成式人工智能赋能科研知识生产研究方法等方面的研究。

面向人工智能生成内容时代的图书馆服务适应与创新

[目的/意义]探究人工智能生成内容(AIGC)引发的信息交互模式变化及其对图书馆服务的影响,对未来服务创新和用户体验优化具有重要价值。[方法/过程]首先,分析AIGC在内容生产、信息获取和人机交互方面带来的变化及对用户体验的影响;然后,通过探讨用户在认知适应、短期使用、长期发展这三个技术接受阶段的心理演变,来理解用户对技术变革的适应过程。最后,针对图书馆服务,提出适应AIGC时代的策略和优化方法。[结果/结论]从适应新的模式来看,图书馆需重视数据价值,促进生态融合,打造便捷高效的信息环境;同时,简化复杂界面,重构用户体验,提供直观易用的服务。从回应用户心理变化来看,图书馆应发挥专业指导作用,建设专题资源导航以助力用户适应过程,并推动馆员与用户协同发展以增强技术应用能力,更要从服务设计出发,重塑阅读服务模式,促进知识交流和创新。

生成式人工智能技术应用于广告内容生产的伦理风险刍议

随着大数据的发展、深度学习算法的迭代更新、算力性能的提升,人工智能生成内容进入了全新发展时期,广告内容创作正从人类智慧为主、机器智能为辅的模式趋向人机协作的深度合成生产模式,分析提出其变革背后存在的广告内容安全风险、广告价值导向偏差风险、广告内容版权归属风险及广告创作主体异化风险,并从法律规范以及平台与广告行业自律的角度提出风险防范的应对建议。