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生成式人工智能的建议教学大纲语言
• 鼓励学生利用技术，包括生成式 AI 工具，来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具（包括生成式 AI）作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是，学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息（例如 MLA：https://style.mla.org/citing-generative-ai/ ）。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具；此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
人工智能生成内容的法律问题
除了版权之外，人工智能生成的内容还会在商标和专利等领域引发知识产权问题。商标法保护与产品或服务相关的独特标志和符号，当人工智能生成的内容包含或引用现有商标时，商标法可能会面临挑战。同样，当人工智能系统开发新技术或流程并产生人工智能生成的内容时，保护发明和技术创新的专利法可能会面临新问题。这些知识产权问题需要仔细审查，以确保公平、平衡的法律框架，在促进创新的同时保护所有利益相关者的权利。
专业责任和生成式人工智能指南
考虑可能的选择，制定并向客户建议适当的行动方案（守则 3.3-1(a)）； 根据每个事项的需要，通过应用适当的技能，包括法律研究、分析和解决问题，实施所选的行动方案（守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)）； 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通（守则 3.3-1(d)）； 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能（守则 3.3-1(e)）； 将智力、判断和审议运用到所有职能中（守则 3.3-1(f)）； 追求适当的专业发展，以保持和提高法律知识和技能（守则 3.3-1(j)）；以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践（守则 3.3-1(k)）。
人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
生成人工智能的初步政策考虑
生成式人工智能 (AI) 可以根据提示创建新内容，为教育、娱乐、医疗保健和科学研究等多个领域带来变革潜力。然而，这些技术也带来了政策制定者必须面对的重大社会和政策挑战：劳动力市场的潜在变化、版权不确定性、社会偏见延续带来的风险以及在创建虚假信息和操纵内容时被滥用的可能性。其后果可能包括传播虚假信息、延续歧视、扭曲公共话语和市场以及煽动暴力。各国政府认识到生成式人工智能的变革性影响，并正在积极努力应对这些挑战。本文旨在为这些政策考虑提供信息，并支持决策者解决这些问题。
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。
创作者、版权持有者等对生成型AI的主要观点（正在审议中）
<关于AI开发相关的著作权作品的学习> 人们担心，经过多年精心创作的独特作品可能会被机器学习并轻易创作出类似的作品。 - 人工智能本身对社会来说是必要的，学习人工智能不应该被全面禁止。对于学习阶段的抄袭，需要明确日本的版权法是否真的比其他国家宽松。至少它的制度比美国更严格。海外对《AI天堂》的一些批评存在误解，有必要作出正确解释。 * 我想知道我们的版权材料是否真的正在被研究。事实上，其中一些甚至没有网上的数字数据。此外，主要的人工智能公司都在海外。 ※有些作品除非将数字数据本身发布到网上，否则无法公开。我想了解防止机器学习的技术和方法。如果在技术和服务方面也有措施确保这一点，那就令人放心了。对于受版权保护的作品，如果它们作为学习数据集出售，我们认为未经许可复制此类数据集本身是不允许的。 * 人们担心网上发布的盗版版本会受到研究。 - 商业人工智能开发者未经许可研究受版权保护的作品，且不向版权所有者支付任何补偿，这是不公平的。 - 海外也有通过集中管理运营商等综合许可的方式发放许可，并获得报酬的情况。从每家人工智能相关企业获得许可会比较困难，但有人可能会说，如果某个组织或其他实体颁发了综合许可证，就不会施加权利限制。 〇我希望可以选择退出基于人工智能的学习。 我们应该尊重版权持有者的意愿，而人工智能出现偏见也是不可避免的。我们呼吁审查当前的权利限制，使其与人工智能技术的发展相协调，同时不妨碍创作者的权利。有人说，要阻止人工智能，哪怕意味着停止科学、停止技术、停止文明。 - 看起来像是现存作者的作品，以表达对现存作者的尊重。创意世界通过这些所谓作者身份的传承而发展起来。因此，他认为学习是一件积极的事情，因为这意味着他的写作风格将会被传承下去。
生成式人工智能的法律和知识产权影响
这些材料旨在介绍演讲中涉及的主题。演讲和此处包含的材料并非试图为任何特定情况提供法律建议。必须根据所有相关事实和情况对每种情况进行单独分析。由于与此处主题相关的法律问题的复杂性，律师的参与至关重要。这些材料仅用于教育和讨论目的，未经演讲者明确书面同意，不得在本研讨会之外复制、使用或分发。此处的观点（如果有）不属于演讲者的任何客户或公司。
