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”(AIGC)及其哲学意蕴

从“生成式的AI”或“生成式的人工智能”(AIGC)的角度看,需要关注“自然生成”“人工智能生成”“社会生成”或“伦理生成”之间的关联和区分。人工智能具有确定性与生成性,它从一个侧面体现了being与becoming的沟通和统一。从传统意义上的人禽之辨到人机之辨,体现了重要的转换,但二者在本质上都关乎何为人的追问。人工智能所体现的理性具有非原创的意义,人所具有的理性推论能力作为人的本质,则具有原创性。相对于人而言,AI作为一种机器,归根到底还是属于“器”,只具有工具意义,不具有独立的人格,也难以获得伦理主体的地位。此外,人工智能主要表现为人的创造的一种结果,真正的原创意义上的智能只有人才具有。从这一意义上说,只有人才是原始的创造者,把人工智能看作比人更高级的动物,并不合乎事实。人工智能发展可以取代很多人的工作,这在本质上如同在近代工业的发展过程中,机器不断取代手工操作,二者情形相近,原理也一致。从更深远的意义上说,这也是人不断地走向人性化的社会、达到真正自由存在形态的一个环节或前提。科技的发展可以使我们对世界的细节、对某些方面越来越深化,但是总体上对世界的把握离不开哲学。另一方面,科学发展具有自主之性或惯性,后者需要哲学为其提供价值引导。

AIGC赋能“中文+职业教育”资源智能生成与质量进化——内涵、机理与模式构建

AIGC赋能“中文+职业教育”资源智能生成与质量进化有望为国际中文教育和职业教育的融合发展与协同出海保驾护航,文章旨在回答AIGC何以及如何赋能“中文+职业教育”资源建设的关键问题。首先,笔者明确了“中文+职业教育”资源建设的原则、目标与任务,厘清AIGC赋能“中文+职业教育”资源建设提量、增质与人机共生的基本内涵;其次,基于S-O-R模型构建人机共生“中文+职业教育”资源建设机理,将“人机共生”核心机制贯穿于AIGC赋能“中文+职业教育”资源建设的四个阶段;进一步提出基于AIGC的“中文+职业教育”资源智能生成与质量进化模式,融合资源需求规划、资源智能生成、资源质量审核与资源质量进化四个模块形成紧密的信息传递与反馈机制,为人机协同“中文+职业教育”资源开发提供创新方案。最后,文章提出模式运行的关键困境与突破进路,旨在为AIGC赋能的“中文+职业教育”资源建设模式可持续运行提供有效支撑,更为“中文+职业教育”走向世界提供保障。

生成式人工智能(AIGC)的社会风险及治理研究

生成式人工智能(AIGC)尚处于探索发展阶段,其在社会应用过程中机遇和挑战并存。基于此,文章以ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)为代表,对生成式人工智能的社会风险及治理进行研究,分析其在赋能社会发展时所引发的多方面风险,如虚假信息泛滥、个人隐私泄露、技术依赖以及数字鸿沟问题,同时从治理理念、数据合规、技术基础和服务保障方面阐述了应对风险的对策建议。

生成式人工智能AIGC对动画创作的影响

AIGC技术飞速发展,在动画创作领域展现出非凡的影响力。AIGC技术的应用可以有效提升动画创作的效率和质量、扩展作品创意空间、增强作品的表现力和感染力、推动动画创作的传播和普及,同时在原创性、审美需求、文化伦理、技术局限等方面也存在一定的局限性,文章结合具体应用案例深入探究AIGC技术给动画创作带来的影响及所面临的挑战,以期为动画创作者提供新思路、新观点,推动动画艺术的不断创新与发展。

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。

元宇宙场景下人工智能生成内容(AIGC)赋能图书馆用户服务研究

元宇宙空间需要用海量内容填充,作为元宇宙场景下重要的内容生产方式,人工智能生成内容(AI-Generated Content,AIGC)能够推动图书馆转型与变革,在图书馆用户服务方面具有无限可能。文章在元宇宙视域下,从AIGC在图书馆用户服务智慧化转型中的作用、元宇宙带来的挑战以及用户对新技术的期待三个方面论证了AIGC赋能图书馆用户服务的必要性,并提出AIGC赋能图书馆用户服务的潜在应用场景包括智能咨询、知识保存与发现、智能翻译与个性化推荐。为推动AIGC的应用实践,图书馆须促进数据、算法、算力融合发展,加强人机协同发展并重视相关法律规范的制定与落实。

生成式人工智能赋能下的AIGC虚拟数字人:图书馆用户服务的机遇与挑战

人类科技正进入大模型阶段,以ChatGPT为代表的生成式人工智能应用的出现与流行,为图书馆服务创新提供了借鉴经验及发展思路,生成式人工智能赋能下的AIGC虚拟数字人也将开启图书馆用户服务的新窗口。文章对虚拟数字人的概念、类型、发展历程及技术路径进行归纳,分析了生成式人工智能对虚拟数字人的赋能及两者结合对图书馆行业的影响,并从技术推广、组织管理以及用户使用等三个方面初探了图书馆应用AIGC虚拟数字人可能面临的挑战。

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。

人工智能多模态教学资源的生成与评价——基于AIGC在国际中文教育的应用

人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)掀起了新一轮智能革命,也推动了教育行业的改革与发展。而国际中文教育数字化、智能化的发展,对国际中文教学资源的质量提出了高要求。对此,文章依托SOR理论,整合语音合成、文本翻译、图像生成等AIGC技术,构建了由需求分析、智能生成和质量管控三个模块组成的人工智能多模态教学资源生成框架。之后,文章依托此框架开展了人工智能多模态教学资源生成实践,并从多角度进行了评价,结果显示:AIGC技术生成的多模态教学资源具有较好的音频质量和图像质量;教师对多模态教学资源应用于教学抱有乐观态度,并认为这些资源多数达到了可用状态;学习者对多模态教学资源的使用体验整体上偏积极,并认为这些资源能够在多方面促进学习。文章应用AIGC技术生成人工智能多模态教学资源,有助于优化国际中文教学资源建设模式,推动国际中文教育的高质量发展。

人工智能生成内容(AIGC)应用于学位论文写作的法律问题研究

人工智能生成内容(AIGC)技术能通过模拟人类思维来辅助文献阅读、扩展写作思路、辅助文本创作和润色语言格式,能够帮助学生更高效和有质量地完成学位论文的写作。然而学界对将该技术应用于学位论文写作存在争议,涉及人才培养、知识产权、信息安全、学术作假等法律问题。人工智能生成内容技术辅助学生学位论文写作的同时存在巨大的应用价值与法律风险。基于包容审慎的法律要求,应当坚持协同共治,坚持技术革新,坚持分类分级监管,在禁止代写行为的同时多措并举规范人工智能生成内容技术在学位论文写作中的应用。

论出版行业在AIGC生成式人工智能技术快速发展下的变革与发展

随着人工智能技术的快速发展,各行各业正面临着巨大的变革和机遇。近年来,生成式人工智能技术(AIGC)的迅猛发展,为出版行业带来了前所未有的机遇和挑战。AIGC技术以其高效、便捷和个性化的特点,正在改变着出版行业的生态系统。基于此,文章分析了AIGC技术的快速发展对出版行业带来的变革与发展。首先,介绍AIGC技术的基本原理和应用领域。其次,探讨AIGC技术对出版流程和内容生产方式的影响,包括自动写作、内容生成和编辑等方面。然后,讨论了AIGC技术对读者体验和市场需求的影响,以及出版行业在这一变革中应该采取的策略和措施。最后,总结了AIGC技术对出版行业的潜在机遇和挑战,并提出了未来的发展方向和建议,以供业内相关人士借鉴及参考。

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(AIGC)对科技传播的作用与挑战

以Chat GPT为代表的生成式人工智能(AIGC),应用于科技传播时,凭借对网络数据掌握的丰富程度以及生成式算法的先进性,可以大幅提高信息、数据的收集整理效率,提升传播效果,并通过改善翻译水平增强国际科技传播的可读性和可接受性。但其也存在产生错误信息、受众信任度低,以及知识产权问题等风险,或将削弱科技传播作品、作者乃至所在机构的科学性、专业性和严谨性。针对这些问题,机构及个人在应用AIGC辅助创作科技传播作品时,需要完善规则体系、强化技术手段、加强对人员的培训,发挥其优势,规避其风险,营造良好行业发展环境,以AIGC助力我国科技传播行业高质量发展。

AIGC时代公民智能素养的生成逻辑、现实困境与提升路径研究

AIGC时代,人机之间的关系在不断地演变发展,二者共同构成了公民智能素养的技术基础和现实诉求。与此同时,AIGC时代公民智能素养提升面临教育者和受教育者的个人能力短板突出、人工智能的局限性导致公民教育效果受到影响、无条件应答机制易导致数字安全和伦理问题出现等多重困境,明确学校教育核心地位,奠定公民智能素养基础;把握AIGC技术运行逻辑,深入分析内在对话特点;发挥企业培训辅助作用,提升全体公民实践能力;强化社区教育延伸价值,促使公民智能素养提升;严格遵守技术道德底线,释放工具正向价值功能五大方面,是公民智能素养提升的创新路径。

基于AIGC+NLP的电子商务系统——内容生成与智能交互的应用研究

为解决传统电子商务系统缺乏个性化服务的问题,提出了基于生成式人工智能(artificial intelligence generated content,AIGC)和自然语言处理(natural language processing,NLP)的设计方案,并进行了关键算法和组件的原型实现。首先,利用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm,K-means)对用户进行聚类,生成用户画像,进一步借助AIGC和NLP技术创建虚拟主播,为不同类型的用户提供个性化服务。在NLP相关研究中提出的生成对抗网络-双向编码器表征法(generative adversarial networks-bidirectional encoder representations from transformers,GAN-BERT)模型可用于实现虚拟主播与用户的智能对话功能,基于开源数据集上的对比测试,该模型效果相比于其他模型有明显提升,双语替换评测(bilingual evaluation understudy,BLEU)值可达到44.25。电子商务系统采用前后端分离的开发模式,前端引入Vue.js框架对数据进行双向绑定,后端采用Spring Cloud架构和微服务组件,保证服务的可靠性和稳定性。本系统的设计与实现过程将为其他电商平台的开发和优化提供不错的参考价值,进一步推动电商平台的发展。

人工智能生成内容(AIGC)研究综述:国际进展与热点议题

人工智能生成内容(AIGC)已在社会多个场景得到应用,引起了研究者的广泛关注。然而,关于AIGC研究的国际进展和热点议题目前尚缺清晰的共识。因此,有必要对国际AIGC研究进展进行系统梳理与总结。本文使用文献计量法与内容分析法相结合的研究方法综述AIGC的相关研究,梳理主要的期刊、文献、作者、国家、主题演化和热点议题。AIGC研究总体可分为“技术底座”和“应用回音”两大主题,后者正得到越来越多的关注。AIGC研究的主要议题为概念之辩、影响之鉴、应用之试和未来之谋四个方面。本文同时系统梳理并追踪AIGC研究的演化过程和热点议题,为未来AIGC理论研究、方法论创新以及应用实践提供参考,指出未来可在信息资源管理、人的主体性、教育与科研、数字化转型和AI伦理等五个课题深化AIGC相关研究。

生成式人工智能(AIGC)对图书馆统计与评价的影响及对策

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是AI由弱人工智能迈人强人工智能的标志,从计算智能、感知智能、认知智能的AI发展过程来看,AIGC已经超越了计算智能的范畴,为人类社会叩开了认知智能的大门。通过对图书馆数据进行大规模的学习和训练,赋予AI不同领域、不同场景的知识,再通过模型与应用场景的适配,就能完成实际场景的应用任务,推动图书馆的人工智能化应用。图书馆的人工智能化过程,伴随着服务对象、管理方法、服务方式及发展方向的变革,也带来了图书馆统计与评价的改变。图书馆统计与评价需要从技术及管理层面与AIGC应用相适配,也需要从图书馆评价指标层面构建客观、准确的AIGC指标体系。

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”。