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《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。
关于人工智能和版权的思考
决定考虑限制条款的形式。此次审查的结果是，文化事务委员会版权小组委员会于 2017 年 4 月发布的报告指出，鉴于日本目前的情况，有必要制定与美国类似的非常灵活的合理使用条款会议决定，采取“多层次”的做法，即结合多项规定，在清晰度和灵活性之间取得适当平衡，而不是采用高度笼统和全面的规定，是适当的。具体而言，认为应设立三层规定，确保每层规定具有适当的灵活性，并根据可能对权利人造成的不利程度进行分类。关于不予考虑的行为类型（第一层）属于对有版权的作品的原始使用，并且通常被认为不会损害权利人的利益的行为类型在适当的范围内抽象地分为以下几类：2）不属于对有版权的作品的原始使用的行为作品，并可能给权利人带来轻微的不利。
音乐、人工智能和版权
从权利角度看音乐及其创作者 人工智能的出现常常被拿来与引入不同行业的其他技术进行比较，这些技术减少或消除了某些职业的需求。然而，我们现在在创意领域看到的人工智能技术的发展通常与对输入数据的依赖有关，也就是说，对人类创作的音乐和艺术的版权往往由人类拥有。在这种背景下，很明显，版权保护的设计和力度将在未来的发展中发挥至关重要的作用，尤其是因为人工智能生成的内容在下一阶段可能会与提供其输入的作品直接竞争。此外，不基于受版权保护的输入的人工智能工具正在开发中。它们可能会进一步加剧音乐市场的竞争。
谈论人工智能的产生：版权和生成式人工智能供应链（简短版）
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。其次，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们引发了作者身份、相似性、直接和间接责任以及合理使用等诸多问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。我们的目标是让混乱变得有序。为此，我们引入了生成式人工智能供应链：一组相互关联的阶段，将训练数据转化为生成数据。供应链揭示了公司和用户做出对版权产生影响的选择的所有地方。它使我们能够追踪上游技术设计对下游使用的影响，并评估在这些复杂的社会技术系统中，当发生侵权时，谁应对侵权负责。由于我们与生成式人工智能技术密切相关，因此我们能够更多地阐明版权问题。我们确定了法院在处理这些问题时需要做出的关键决定，并指出了不同责任制度可能产生的后果。本文是即将在《版权协会杂志》上发表的一篇法律评论文章的精简版。
生成人工智能的版权政策选项...
Joshua Gans 将其研究成果用于有偿演讲和咨询工作。他撰写了《预测机器》、《权力与预测》和《创新 + 平等》等关于人工智能经济学的书籍，并因此获得版税。他还是 Creative Destruction Lab 的首席经济学家，该实验室是多伦多大学的一个帮助种子期公司的项目，他从该项目中获得报酬。他与 Charles River Associates 有合作关系，并拥有 Core Economic Research Ltd.，就反垄断和知识产权问题提供咨询。他还与多家初创公司有股权和咨询关系。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
1版权所有©2024 Deere＆Company。版权所有。
生产者在管理实践方面有很多选择。经过深思熟虑的管理方法可以将农业生产定位为温室气体的主要存储（水槽）中心。土壤健康是实现碳存储的关键目标。与缓解气候变化相对于缓解气候变化的土壤健康的好处包括在土壤中储存增强，保存现有土壤碳以及二氧化碳和其他温室气体排放的减少。健康的土壤还可以调节排水，水流和溶解在水中的化合物（例如养分）的储存，从而改善水质。他们还可以帮助植物补充地下水和/或用水。健康的土壤还可以帮助支持土壤中的生物多样性和微生物活性，从而有助于分解残留物并改善碳储存。健康的土壤还有助于管理水和水质。同样，健康的土壤也可能有助于调节土壤温度。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
版权法和机器学习模型的生命周期
抽象的机器学习是人工智能（AI）的一个子场，依靠大量数据作为学习算法的输入，导致训练有素的模型可以执行各种任务。虽然数据或信息不是版权法中的主题，但几乎所有用于构建机器学习语料库的材料都受版权法保护：文本，图像，视频等。在基于生成AI的所谓“基础模型”的背景下，有一些全球政策的动作，以解决机器学习的版权含义。本文退后一步，通过详细的案例研究从经验上探索三个技术环境。我们阐明了AI生命周期（收集数据，组织数据，模型培训，模型操作）的既定行业方法论，以得出适合法律分析的描述。这将允许评估欧盟版权法规定权利，例外和披露的挑战。三个案例研究是：
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。