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了解生成人工智能及其与版权的关系
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”：
专利期刊 - 包括商标、设计和版权...
任何人若有理由反对下列任何商标，均可在规定时间内，使用《商标条例》1971 年第二附表中的 TM 6 表格提交异议通知。1995 年 4 月 30 日或之前提交的申请，规定时间为两个月；1995 年 5 月 1 日或之后提交的申请，规定时间为三个月。注册官可申请延长此期限。正式异议应在向注册申请人发出书面通知后提出，以便申请人有机会在产生准备异议通知的费用之前撤回其申请。如果异议人未向申请人发出此类通知，则异议人可能无法获得诉讼费用命令。 B 在所示数字之前 商标注册簿 B 部分 请注意，根据第 43 条 (3) 款，如果根据第 31 条 (1) 款 (c) 项要求优先权的申请的接受未在公约国家相关申请要求的最早优先权之日起 18 个月内根据第 42 条公布，则应在要求的最早优先权之日起 18 个月后向公众开放。
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任何人若有理由反对下列任何商标，均可在规定时间内，使用《商标条例》1971 年第二附表中的 TM 6 表格提交异议通知。1995 年 4 月 30 日或之前提交的申请，规定时间为两个月；1995 年 5 月 1 日或之后提交的申请，规定时间为三个月。注册官可申请延长此期限。正式异议应在向注册申请人发出书面通知后提出，以便申请人有机会在产生准备异议通知的费用之前撤回其申请。如果异议人未向申请人发出此类通知，则异议人可能无法获得诉讼费用命令。 B 在所示数字之前 商标注册簿 B 部分 请注意，根据第 43 条 (3) 款，如果根据第 31 条 (1) 款 (c) 项要求优先权的申请的接受未在公约国家相关申请要求的最早优先权之日起 18 个月内根据第 42 条公布，则应在要求的最早优先权之日起 18 个月后向公众开放。
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任何人若有理由反对下列任何商标，均可在规定时间内，使用《商标条例》1971 年第二附表中的 TM 6 表格提交异议通知。1995 年 4 月 30 日或之前提交的申请规定时间为两个月，1995 年 5 月 1 日或之后提交的申请规定时间为三个月。注册官可申请延长此期限。正式异议应在向注册申请人发出书面通知后提出，以便申请人有机会在产生准备异议通知的费用之前撤回其申请。如果异议人未向申请人发出此类通知，则异议人可能无法获得费用命令。B 位于所示数字之前 商标注册簿 B 部分 请注意，根据第 43 (3) 条，如果根据第 31 (1) (c) 条要求优先权的申请的接受未根据第 42 条在公约国家相关申请要求的最早优先权之日起 18 个月内公布，则应在要求的最早优先权之日起 18 个月届满后向公众开放。
版权所有 © 1999，作者所有。保留所有权利...
工艺改进。本研究的具体研究贡献包括：(1) 确定与开关电容电路相关的 MOS 器件可靠性问题，(2) 引入一种新的自举技术，用于在低压电源上操作 MOS 传输门，而不会显著缩短器件寿命，(3) 开发低压运算放大器设计技术。利用这些设计技术，可以实现开关电容电路所需的构建模块，从而能够在低压电源上创建采样、滤波和数据转换电路。作为演示，介绍了实验性 1.5 V、10 位、14.3MS/s、CMOS 流水线模数转换器的设计和特性。
生成AI如何使版权颠倒
V OLUME XXV STLR.ORG S PRING 2024 H OW G ENERATIVE AI T URNS C OPYRIGHT U PSIDE D OWN Mark A. Lemley * While courts are litigating many copyright issues involving generative AI, from who owns AI-generated works to the fair use of training to infringement by AI outputs, the most fundamental changes generative AI will bring to copyright law don't fit in any of those类别。新的创造力模型，生成性AI对版权的两个最基本的法律学说造成了很大的压力：构思表达二分法和实质性的相似性测试。越来越多地提出正确的问题，而不是创建答案时，创造力将被提出。提出问题有时可能是有创造力的，但是AI从传统上奖励的大部分作品都可以得到奖励，而这项工作将不会受到保护。颠倒版权法现在的奖励。并且由于提出问题将是版权性的基础，因此答案中表达的相似性在证明问题的复制方面将不再有用。这意味着我们可能需要进行侵权的测试，或者至少以根本不同的方式应用它。
美国版权局 - 生成 AI 政策 - 公众评论
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
“给我一些真相”：人工智能音乐及其对版权和编目的影响
过去 70 年来，研究人员和实验音乐家一直在研究计算机合成音乐，与生成人工智能形成了合作关系，即人机共创。过去几年，音乐艺术家正在迅速采用人工智能工具为人工智能音乐比赛和商业歌曲和专辑制作音乐。为了应对这一趋势，美国版权局发布了最新的政策修订，明确规定了哪些内容有资格获得版权登记。不久之后，合作编目计划 (PCC) 也发布了新指南，为图书馆编目员如何处理人工智能生成的材料提供了建议。在这两种情况下，他们都拒绝将人工智能视为贡献者。然而，这些政策中的语言都是自相矛盾的，表明它们没有能力解决生成人工智能的问题。本研究利用批判性文本分析和定性内容分析，并使用案例来探讨这些政策对生成人工智能的看法。提出了解决 PCC 政策缺陷的建议，并且美德伦理学和结果主义等道德哲学框架支持使用来自权威外部来源的信息补充目录项目记录的论点，为了寻求真相而偏离这一政策。
巴普拉对版权和人工智能的公开咨询的回应
通过删除计算机生成作品的版权，市场将显然区分人类创建和AI生成的内容。人为创造的作品将保留版权保护，并保持其在许可市场中的重要价值。这可能导致对真实，人为创作的作品的需求更高，使艺术家和代表他们的机构受益。这还将阐明AI工作的法律和商业环境，使艺术家和机构能够保护和促进自己的工作，而不是与潜在的侵犯AI内容竞争。