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UK Government Copyright and AI Consultation https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/copyrigh t-and-artificial-intelligence Submission From OpenUK, 8 Coldbath Square, London EC1R 5 HL Contact: mailto:admin@openuk.uk Date: 25.02.2025 OpenUK OpenUK is the UK's organisation for the开放技术，开源软件，开放硬件，开放数据，开放标准和AI开放性的业务。其目的是英国领导力和开放技术方面的全球合作。它由一支小型团队组成，由数百名志愿者的贡献支持。https://openuk.uk/回答咨询问题B.4。策略选项1。Q1选项3是否满足咨询的目标？OpenUK不认为选项3满足政府咨询的目标 - 控制，访问和透明度。原因：选项3不满足政府创造的目标：
及时思考版权归属列表
CSIS 报告：战略失败？毫无希望的空谈？战术成功？花钱不建设（然后停止花钱）？，A. Cordesman 著，2011 年（https://csis-website-prod.s3.amazonaws.com/s3fs-public/legacy_files/files/publication/111115_Afghanistan_at_End_201 1.pdf）。
贯穿创意 AI 流程的版权
Alex 在画布上画了一些原创作品并将它们的照片发布到网上。Becca 下载了这些图像并使用它们来训练 AI（训练将 AI 的模型参数配置为有用的值）。Becca 根据许可将训练好的参数值发布在她的网站上，该许可保留 Becca 将这些参数用于商业用途的权利。Cory 在一个用于制作艺术品的程序中使用这些参数值。Cory 单击“创建”，程序生成了一件作品。这件作品对 Cory 来说是新的，但它看起来很像 Alex 的一幅原创画布图像。Cory 出售了这件作品。告知 Cory 他们对 Alex（对于该程序生成的、Cory 随后出售的实质上相似的作品）和 Becca（对于违反许可规定获取 Becca 的参数并将其用于商业用途）的潜在版权责任。
基于版权的行业对牙买加经济的贡献
属性。此外，现行法律并未充分解决基于区块链和人工智能的几种新形式的内容创建形式。这些复杂的发展使得很难跟踪新内容，从而增加了统计学家在捕获现有数据库中的内容以及对版权对经济贡献的可靠估计中所面临的挑战。另一个挑战是充分保护全球区块链平台上的本地版权内容。此外，如果区块链为所有者权利提供有限的保障措施，或要求版权所有者在牙买加以外的法院或其权利未充分代表其权利的仲裁席位上，将有限制牙买加版权。
生成人工智能的版权策略选项
在过去的几年中，新的人工智能（AI）应用程序称为“生成AI”已变得有用和流行。这些AI模型因其从文本提示中获得文本，图像和视频的能力而闻名。生成模型是机器学习模型（特别是基于变压器的深神经网络），对数据进行了培训，以学习关键模式和关系，并生成具有相似特征的输出。常见应用程序涉及用户以自然语言输入提示以生成外数。其中包括来自大语言模型（LLM）的文本输出，包括Openai's Chatgpt，Anthropic的Claude，Google的Bard，Microsoft的Copilot和Meta的Llama，以及Open AI的Dall-E，稳定的稳定扩散和Midjourney的图像输出。这些新的生成AI应用程序提出了许多原始内容提供商的版权问题。具体来说，这些疑虑考虑了在培训数据中使用受复制保护内容的使用。一个关键问题是，在版权法中，是否使用这种拷贝性保护的材料在培训中使用公平使用规定，或者必须在版权所有者许可的许可下获得许可。AI提供者认为，这种许可将非常昂贵，尤其是考虑到可能涉及的交易成本。内容提供者认为，如果没有这样的保护，他们将因其内容创建而获得不足的回报。生成AI模型的另一个方面使这些版权问题复杂化。换句话说，示例与纯复制不同。在2023年的诉讼中，《纽约时报》指控Openai未经许可在培训其GPT LLMS的情况下使用其拷贝性保护的内容。它已要求法院采取措施，以防止培训其内容和/或法定损害损害的模型的可用性。《纽约时报》的证据表明，在某些提示的情况下，Chatgpt和Bingchat（许可Openai的GPT）都可以从《纽约时报》中逐字复制文章。图像生成模型中类似的提示可以产生伦敦拥有的字符和数字资产的相似性（Marcus and Southen，2024）。Openai回应说，他们没有故意在时间上训练自己的模型，而是这些例子是“反流”的证据。 1这种情况，由于某些文本在公共站点上可用，因此大型AI模型可以从统计上复制该文本（T'Anzer等，2021）。2，如果可以使用AI模型重现原始内容，则此“泄漏”可能会对
版权及相关权利常设委员会
自WIPO Internet条约以来，录制的音乐业务发生了根本性的变化。自Napster以来，商业和技术驱动力的变化一直在加速。在过去的五年中，这种趋势尤其明显，这是由Apple Music 2和Spotify等主导音乐流媒体播放的驱动的。3 Spotify的2018年直接公开产品4作为“纯游戏”音乐服务展示了表演者创建的录音5的价值5，并以不成比例的收入为6支付了6支，为特色表演者7支付，而没有支付给未配合表演者的收入。与这些表演者所获得的相对较少的财务收益相比，这些市场力量与来自世界表演者的流媒体音乐平台的巨大市场收益之间的明显失衡。对于非功能性表演者而言，系统性不平衡特别急性。这项研究分析了其一些原因，在检查了不同的替代方案后，提出了一条前进的道路，要求对流媒体平台支付的特色表演者和非功能性表演者进行添加付款，这是最好的选择。
《人工智能法》中的版权 - 底漆
摘要：欧盟的AI法案由欧洲议会于2024年3月13日通过，包含两项与版权有关的规定。根据艺术。53（1）（c）和（d），通用AI模型的提供者应（1）制定遵守工会版权法的政策，尤其是识别和遵守，包括通过艺术技术的状态保留，根据Affor Affor After After After Affective of Art Tech.用于培训通用AI模型的内容。本文总结了这些规定的历史，解释说，欧盟立法机关已合并了两种不同类型的法律，确定了与版权相关的义务的收件人，并概述了其法律性质，内容和执行。
二甲双胍在抗衰老领域的研究进展
http://www.biomedrxiv.org.cn/article/doi/bmr.202502.00005 此预印本（未经同行评审）的作者拥有该文稿的版权，biomedRxiv拥有永久保存权。任何人未经允许不得重复使用。
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。