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在第三方现有权利的约束下，太空探索技术公司（SpaceX）是本作品版权的所有者，未经 SpaceX 事先书面同意，不得复制、复印或传播本作品的任何部分。
推荐引用 推荐引用 Victor A. Oberting, IV，《电影和媒体行业的生成人工智能和版权》，82 W ASH . & L EE L. R EV . O NLINE 123 (2024)，https://scholarlycommons.law.wlu.edu/wlulr-online/vol82/iss2/2
生成性人工智能（“GAI” 或“生成 AI”）的发展为电影制作人和艺术家带来了令人信服的好处和能力，但也带来了与创作作品版权相关的复杂性。美国电影和媒体行业尤其说明了 GAI 的法律、经济和道德影响范围。尽管 GAI 可能表现出独立代理或意图的特征，但最好将 GAI 模型理解为一套新工具，可在创作过程中为各种应用提供服务。只有当使用这些工具的电影制作人没有被不合理地剥夺利用其作品所必需的作者身份和所有权时，才能实现这套工具的潜在好处。版权法可以在电影行业的背景下实现其功利目的，在实际的作者身份要求和 AI 辅助作品的动态许可制度之间取得平衡。通过立法、政策和最佳实践的正确结合，版权法可以进一步促进
推荐引用 推荐引用 Geiger, Christophe，“为生成式人工智能制定尊重人权的版权框架”（2024 年）。联合 PIJIP/TLS 研究论文系列。123。https://digitalcommons.wcl.american.edu/research/123
本文分析了与所谓的“生成式人工智能”系统有关的版权问题，并从人权角度回顾了目前提出的改变人工智能生成作品版权制度的论点。本文认为，由于版权适用的人权框架以及以人为中心的人权方法，在评估版权和生成式人工智能系统的未来改革时，必须将保护创作者和人类创造力作为参考点。因此，应极其谨慎地考虑人工智能生成成果的版权，并且只有当人工智能被用作创作者在创作过程中的技术工具时，即当它们为人类作者服务时，才应考虑版权。人权分析强调，版权应该是保护创造力和创作者的工具，而不是确保人工智能技术经济投资摊销的法律机制。
加速医疗保健系统中有效、安全地采用人工智能
医学科学院是英国生物医学和健康研究领域的独立专家代言人。我们的研究员由英国和世界各地最具影响力的科学家组成，他们来自 NHS、学术界、工业界和公共服务部门。我们的使命是通过创建一个开放和进步的研究部门来改善世界各地人民的健康。我们通过与患者和公众合作来影响政策和生物医学实践，加强英国生物医学和健康研究，通过资金和职业发展机会支持下一代研究人员，并与全球合作伙伴合作来实现这一目标。医学科学院论坛为来自学术界、工业界、政府以及慈善机构、医疗保健和监管部门的高级领导人提供了一个独立的平台，让他们与患者齐聚一堂，就医疗保健和其他生命科学领域的科学机会、技术趋势和相关战略选择开展全国性讨论。www.acmedsci.ac.uk @acmedsci 本报告中表达的观点不一定代表活动所有参与者、医学科学院、皇家工程院或其院士的观点。所有网络参考资料均于 2023 年 7 月访问。本作品版权归医学科学院所有，并获得知识共享署名 4.0 国际许可。
作者身份和人工智能生成的作品：一种新方法......
版权保护的演变最初始于 16 世纪印刷技术的出现，但随着 21 世纪技术的创新和发展，这一演变遇到了一系列新的困难。版权标准的保护和实施基于通过立法制定的法律。本文认为，人工智能产生的创意作品是原创的，应该获得版权保护。人工智能的发展是一项重大而有影响力的技术进步，促进了前所未有的独特创造力的出现和融合。人工智能的生产力在各个领域都经历了显著的增长。本文研究了人工智能作品的所有权与版权保护之间的关系，以探讨授予此类作品版权保护的理由。本文分析了与数字版权相关的当前困难和未来可能的发展。提出的混合所有权模型建议授予人工智能系统、其程序员、用户和公司法律身份，所有这些都包含在一个名为人工智能人格 (AiLE) 的法律实体中。本文建议有必要进行法律修改，以处理和建立保护版权和拥有尼日利亚和其他司法管辖区人工智能创作的原创作品的新基础。
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，
肯塔基州 2022 年经济分析
本劳动力产品由美国劳工部就业和培训管理局的拨款资助。该产品由受助人创建，并不一定反映美国劳工部的官方立场。美国劳工部对此类信息不作任何明示或暗示的担保、保证或保证，包括链接站点上的任何信息，包括但不限于信息的准确性或完整性、及时性、实用性、充分性、持续可用性或所有权。本产品的版权归创建它的机构所有。组织内部使用和/或个人用于非商业目的是允许的。所有其他用途均需事先获得版权所有者的授权。联邦政府保留复制、出版或以其他方式使用，并授权他人用于联邦目的的已付费、非独占和不可撤销的许可，并保留以下权利：i) 根据拨款开发的所有产品的版权，包括拨款或分拨款下的分拨款或合同；以及 ii) 受赠人、次级受赠人或承包商根据奖励购买的任何版权权利（包括但不限于课程、培训模型、技术援助产品和任何相关材料）。此类使用包括但不限于以任何方式（电子或其他方式）修改和分发此类产品的权利。联邦资金不得用于支付使用受版权保护作品的任何版税或许可费，或通过购买作品版权获得的费用，如果该部门拥有此类作品的许可或免费使用权，但它们可用于支付获取副本的费用，但仅限于开发商/卖家的复制和运输费用。如果收入是通过销售使用赠款资金开发的产品（包括知识产权）产生的，则这些收入属于计划收入。计划收入必须按照本赠款奖励和 2 CFR 200.307 的规定使用。
伊利诺伊州经济报告
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人工智能与知识产权
国际图联欢迎有机会对问题文件草案作出回应。作为全球图书馆组织，我们的会员遍布 153 个国家，代表所有类型的图书馆，我们积极参与有关研究、公平性和信息获取的问题。鉴于我们会员的工作性质，我们特别关注有关版权和相关权利的问题。我们相信，WIPO 在人工智能方面的工作将有助于就知识产权在人工智能中的作用展开成熟的讨论，并确保政府在深思熟虑的基础上选择采取行动或不采取行动。如有其他问题，请联系政策和宣传经理 Stephen Wyber，stephen.wyber@ifla.org。问题 4 – 披露算法存放的主题在问题 10.iii 中。然而，法定存放的主题在专利制度之外也具有相关性，特别是当公司和政府使用的人工智能做出的决策影响到人们的生活时。事实上，这是档案管理员工作的基础原则——应该能够回过头来了解所做决定的基础。因此，我们建议在问题 10.iii 之后提出一个子问题，即“算法是否应受法定存放/存档的约束，这可能引发哪些问题？”此外，问题文件假设专利是比版权更适合保护算法本身的工具。尽管如此，在某些情况下，版权已被用作不与受其活动影响的人分享算法的理由——我们认为这是不允许的。因此，无论使用哪种知识产权来保护算法，重要的是要解决其他人可能对算法的使用问题。知识产权规则不应被用来制造秘密，阻止对算法进行测试和查阅其源代码以探索其工作原理，或获取保存副本以允许存档和将来访问。因此，我们建议进一步提出问题 10.vi：无论算法本身属于哪种知识产权制度，在第三方对算法的使用方面应该提供哪些保障，特别是当这些算法用于做出影响他们的决定时。问题 6：作者和所有权 我们赞赏第 12 段重点关注的根本问题，即是否适合授予人工智能创作的作品版权。鉴于图书馆的使命是让用户能够接触到创意作品，我们强烈倾向于既简单明了又不会对获取和使用作品造成新障碍的规则。