摘要 全球范围内,新闻业和其他机构在自动新闻生成、算法分发和内容所有权方面发生冲突。人工智能政策是建立和组织这些机构层级结构的主要机制。然而,很少有研究探讨人工智能在新闻业政策制定中的规范维度,尤其是在西方以外的国家。本案例研究考察了版权法在未经审查的中国背景下对新闻编辑室人工智能创新的影响。本研究运用新制度理论和政策网络理论,调查了中国《版权法》第三修正案、有关自动新闻版权纠纷的典型法庭案件(如腾讯诉英迅和电影诉百度)和其他支持文件。研究结果显示了中国的版权法律框架如何将作者身份和所有权分开;定义人机协作中的“原创性”和“创造力”;以及优先考虑科技公司同时破坏新闻自主权。我们认为,法律对人工智能的积极支持可能会让科技公司比那些不一定有采用人工智能战略的新闻机构更具优势。此外,它更青睐国有、资源丰富的官方媒体,而不是私营部门。这种权力动态的转变意味着私营新闻媒体可能会被边缘化,从而导致国家对媒体制作和信息流的控制更加严格。
生成式人工智能工具,尤其是人工智能图像生成器,通常会被提示输出“具有”特定艺术家风格的作品,从而产生旨在与该艺术家的作品直接竞争的作品。25 在这里,第四个因素可以成为第一个因素的宝贵平衡。具体而言,“即使法院发现人工智能生成的图像出于‘变革性’目的使用了艺术家的原创作品,也可以得出结论,总的来说,对艺术家许可市场的负面影响与合理使用相抵触。” 26 生成式人工智能的出现可能会导致人们对未来涉及该技术及其产出的合理使用案件中的市场竞争和市场影响重新产生兴趣,并可能将焦点转移到人工智能生成的内容是否替代和与原始作品竞争。27
在脱碳的英国航空中,氢将是至关重要的工具。这在2022年7月发布的《零零策略及其相关文件》中得到了认可。这些包含许多氢承诺:第一个直接通过承诺实施电子甲苯亚货物作为可持续航空燃料(SAF)授权的一部分(1,而第二次)隐含和间接地是通过承诺通过在2030年在英国在英国拥有零排放路线的承诺。随后,政府提出,作为第二次SAF授权咨询的一部分,是特定的E-Kerosene submandate级别,但这是基于缺陷的假设。本文提出了有关这些目的的细节,以及提供有关我们为何决定这些细节的证据。该证据封装了现任政府已经做出的其他承诺。
如果学生提交的内容包含 AI 生成的内容,评分员将在右上角的整体相似度得分下方看到一条警报。点击“查看警报”将显示警报类型,点击“预览”将以红色下划线显示疑似为 AI 内容的文本部分
● Tamara Wallace(主席),加州州立大学校长办公室能源、可持续发展和交通全系统助理主任 ● Mike Harrington(副主席),新学院 Tishman 环境与设计中心可持续发展参与主任 ● Julian Dautremont,AASHE 项目主任 ● Stephen Ellis,波士顿大学 BU 可持续发展数据分析主任 ● Maria Kirrane,爱尔兰科克大学可持续发展官 ● Carlie Laughlin,迈阿密大学可持续发展分析师 ● Tonie Miyamoto,科罗拉多州立大学传播和可持续发展主任 ● Benjamin Newton,中央社区学院环境可持续发展主任 ● Kelli O'Day,加州大学戴维斯分校评估项目经理 ● Chris Pelton,AASHE STARS 项目经理 ● Carmen Primo Perez 博士,塔斯马尼亚大学首席运营官部 ● Rebecca Watts Hull,服务学习和伙伴关系专家,可持续发展中心服务-学习-维持,佐治亚理工学院
目前,大多数本体编辑工作流程都涉及为本体中的每个术语或类别手动输入多条信息(也称为公理)。这些信息包括唯一标识符、人性化标签、文本定义,以及将术语与其他术语(无论是在同一个本体中还是在不同的本体中)连接起来的关系 (7)。例如,ID 为 CL:1001502 的细胞本体 (CL) (8) 术语具有标签“僧帽细胞”,与术语“中间神经元”(CL:0000099) 具有 subClassOf (is-a) 关系,与 Uberon 术语“嗅球僧帽细胞层”(UBERON:0004186) 具有“具有体细胞位置”关系 (9),以及文本定义:大型谷氨酸能神经细胞,其树突与嗅球肾小球层中的嗅觉受体神经元的轴突突触,其轴突在嗅束中集中传递到嗅觉皮层。大部分信息都是手动输入的,使用专用的本体开发环境(如 Protégé (10))或使用电子表格,随后使用 ROBOT (11) 等工具将其转换为本体。在某些情况下,可以使用 OWL 推理 (12) 自动分配“is-a”关系,但这依赖于本体开发人员预先为术语子集指定逻辑定义(一种特定类型的公理)。该策略广泛应用于多种不同的生物本体(生物本体),尤其是那些涉及许多组合术语的本体,导致大约一半的术语具有以这种方式自动分配的子类关系(13-16)。
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词,LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示,然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词,而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色,因为模型认为它是低概率的延续,在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词,而不是输出“accomplished”:
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统(GNSS),提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权,同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
