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生成式人工智能可能牵涉商标的 4 种方式
随着生成式人工智能的使用不断增长，围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢？本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式，并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲，生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的，在这些材料内部和跨材料中学习模式，然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下，关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多，包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如，一个问题是，内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权，而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反，在商标方面，正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样，商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即，在相当多或相当多的相关消费者中，存在混淆的可能性，而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此，商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能，自然不同于版权分析。这是因为，使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆，因为这种使用仅在内部发生，因此没有面向消费者的商标使用，消费者不会对此感到困惑。[2]
使用人工智能的体积软件工具评估无先兆偏头痛患者局部灰质和白质体积变化
患者：本前瞻性研究已获得机构审查委员会 (IRB) 的批准。在进行 MRI 检查之前，已获得所有患者的知情同意。根据患者主诉，临床怀疑患有无先兆偏头痛的患者接受了临床检查，以排除单侧头痛的任何其他原因，例如鼻窦炎、屈光不正或牵涉性牙痛。排除患有任何 MRI 禁忌症的患者，例如幽闭恐惧症患者、使用和事佬的患者或任何其他头颈部假体的患者，以及其他脑部病变，例如炎症性病变、肿瘤或脱髓鞘疾病。最后，本研究纳入了 20 名无先兆偏头痛患者，年龄从 13 岁到 52 岁不等（平均年龄=33.65 岁，标准差=10.68）。研究包括 1 名男性和 19 名女性患者（分别为 5% 和 95%），他们患有偏头痛 1 至 25 年（平均=10.5 年，SD=7.92），发作频率为每月 2 至 6 次（平均=3.6/月，SD=1.38），最后一次发作
在社交网络中观察到的阿片类药物用户中的运动下降：系统评价
社交网络在医学教育中的重要性，特别是在运动障碍领域，是不可估量的。当前的趋势围绕着新发育的出现，例如COVID-19病毒或消费者阿片类药物的使用增加。这种现象在社交网络中显而易见，在该网络中，非专业视频描绘了经历异常运动障碍的个人（例如正直的姿势和步态问题）。这些视频经常以人们生活在美国和全球其他主要城市的各个地点的街道上。运动障碍的现象学涉及在检查室中密切观察患者，以识别临床表型并区分过度动力学和低动物疾病。这一第一步对于评估任何运动障碍至关重要。鉴于文献的可用性有限，讨论了阿片类药物用户的临床特征，我们的研究策略涉及在PubMed数据库中探索符合2020年Prisma标准的文章。具体来说，我们寻求针对1980年至今运动障碍临床现象学和病理生理学的文章。我们的目标是调查案例，提出有关牵涉机制的潜在理论，并探讨阿片类药物在基底神经节内运动电路中的作用。