生成式人工智能在机器学习中的合理使用问题
生成式人工智能的主要用途是模仿并生成新的作品,但最终生成的作品却可能会替代现有作品的市场,因而在合理使用的认定中需要重新评估生成式人工智能的商业性用途和对现有作品的市场替代后果。对于不具有特定模仿用途的生成式人工智能,由于事前获得许可面临高昂的交易成本并且在使用目的上又具有高度的转换性,原则上可以构成合理使用;但对于针对特定模仿对象的人工智能,不宜认定构成合理使用。在监管政策上,对于生成式人工智能应当采取包容审慎的监管政策,数据来源合法的要求并不意味着必须要事先取得所有训练数据的著作权人的许可。...
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Veröffentlicht in: | 暨南学报:哲学社会科学版 2024-03 (3), p.79-95 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 生成式人工智能的主要用途是模仿并生成新的作品,但最终生成的作品却可能会替代现有作品的市场,因而在合理使用的认定中需要重新评估生成式人工智能的商业性用途和对现有作品的市场替代后果。对于不具有特定模仿用途的生成式人工智能,由于事前获得许可面临高昂的交易成本并且在使用目的上又具有高度的转换性,原则上可以构成合理使用;但对于针对特定模仿对象的人工智能,不宜认定构成合理使用。在监管政策上,对于生成式人工智能应当采取包容审慎的监管政策,数据来源合法的要求并不意味着必须要事先取得所有训练数据的著作权人的许可。 |
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ISSN: | 1000-5072 |