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版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
回到未来：在生成AI时浏览版权/合同界面
1。参见，例如，瑞安·雅培（Ryan Abbott）和伊丽莎白·罗斯曼（Elizabeth Rothman），《破坏创造力：生成人工智能时代的版权法》，75 F la。L. R EV。 1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。 2。 参见，例如 ，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。 3d 837（n.d. cal。 2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No. 1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。 Lexis 59322（S.D.N.Y. 2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。 3d 853（n.d. cal。 2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。 2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No. 1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。2。参见，例如，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。3d 837（n.d. cal。2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No.1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。Lexis 59322（S.D.N.Y.2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。3d 853（n.d. cal。2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No.1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。1：23-CV-11195（S.D.N.Y.2023年12月27日）。3。参见，例如，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。L.＆e con。o lin w orking p aper n o。584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。4。一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。J.L.＆t ech。555（2024）;本杰明·索贝尔（Benjamin Sobel），人工智能的公平用途危机，41 c olum。J.L.＆A RTS 45（2017）。5。请参阅约翰·佩里·巴洛（John Perry Barlow），《思想经济》，《威尔德》（3月1，1994），https：// www.wired.com/1994/03/economy-ideas/。
版权所有 ©2024 艾尔朗加大学公共卫生学院，CC BY-SA 许可下开放获取 | 由 IAGIKMI 和艾尔朗加大学联合出版
并发症 6 。2 型糖尿病通常与高糖消费习惯有关，这会导致血糖负荷升高。这反过来又会引发炎症、葡萄糖不耐症和胰岛素抵抗 7 。根据 2013 年印度尼西亚基础健康研究，53.1% 的 10 岁及以上人士每天食用甜食和饮料超过一次 8 。到 2018 年，对于那些习惯每天饮用添加甜味剂的饮料超过一次的人来说，这一数字已上升到 61.3% 9 。此外，30.2% 的受访者表示平均消费频率为每周一至六次。印度尼西亚食品消费调查还显示，青少年中糖消费量超过 50 克的患病率略高于儿童，为 0.4% 10 。从生物学上讲，与成年人相比，青少年往往对甜味的敏感度较低，但对甜味的偏好更高 11 。因此，他们被确定为
生成人工智能的版权策略选项
在过去的几年中，新的人工智能（AI）应用程序称为“生成AI”已变得有用和流行。这些AI模型因其从文本提示中获得文本，图像和视频的能力而闻名。生成模型是机器学习模型（特别是基于变压器的深神经网络），对数据进行了培训，以学习关键模式和关系，并生成具有相似特征的输出。常见应用程序涉及用户以自然语言输入提示以生成外数。其中包括来自大语言模型（LLM）的文本输出，包括Openai's Chatgpt，Anthropic的Claude，Google的Bard，Microsoft的Copilot和Meta的Llama，以及Open AI的Dall-E，稳定的稳定扩散和Midjourney的图像输出。这些新的生成AI应用程序提出了许多原始内容提供商的版权问题。具体来说，这些疑虑考虑了在培训数据中使用受复制保护内容的使用。一个关键问题是，在版权法中，是否使用这种拷贝性保护的材料在培训中使用公平使用规定，或者必须在版权所有者许可的许可下获得许可。AI提供者认为，这种许可将非常昂贵，尤其是考虑到可能涉及的交易成本。内容提供者认为，如果没有这样的保护，他们将因其内容创建而获得不足的回报。生成AI模型的另一个方面使这些版权问题复杂化。换句话说，示例与纯复制不同。在2023年的诉讼中，《纽约时报》指控Openai未经许可在培训其GPT LLMS的情况下使用其拷贝性保护的内容。它已要求法院采取措施，以防止培训其内容和/或法定损害损害的模型的可用性。《纽约时报》的证据表明，在某些提示的情况下，Chatgpt和Bingchat（许可Openai的GPT）都可以从《纽约时报》中逐字复制文章。图像生成模型中类似的提示可以产生伦敦拥有的字符和数字资产的相似性（Marcus and Southen，2024）。Openai回应说，他们没有故意在时间上训练自己的模型，而是这些例子是“反流”的证据。 1这种情况，由于某些文本在公共站点上可用，因此大型AI模型可以从统计上复制该文本（T'Anzer等，2021）。2，如果可以使用AI模型重现原始内容，则此“泄漏”可能会对
2024 年 11 月 18 日 版权与人工智能：有效实施现有规则
《人工智能法案》的一个关键特征是其对通用人工智能模型提供商的透明度义务。有关训练数据的透明度义务应有助于版权持有人确定其内容是否已用于人工智能模型的训练，以便他们能够行使和执行其权利。《人工智能法案》要求通用人工智能模型的提供商公开提供用于模型训练的内容的“足够详细”摘要。8 人工智能办公室将创建一个模板来协助提供商实施此要求。
推荐引用 推荐引用 Victor A. Oberting, IV，《电影和媒体行业的生成人工智能和版权》，82 W ASH . & L EE L. R EV . O NLINE 123 (2024)，https://scholarlycommons.law.wlu.edu/wlulr-online/vol82/iss2/2
生成性人工智能（“GAI” 或“生成 AI”）的发展为电影制作人和艺术家带来了令人信服的好处和能力，但也带来了与创作作品版权相关的复杂性。美国电影和媒体行业尤其说明了 GAI 的法律、经济和道德影响范围。尽管 GAI 可能表现出独立代理或意图的特征，但最好将 GAI 模型理解为一套新工具，可在创作过程中为各种应用提供服务。只有当使用这些工具的电影制作人没有被不合理地剥夺利用其作品所必需的作者身份和所有权时，才能实现这套工具的潜在好处。版权法可以在电影行业的背景下实现其功利目的，在实际的作者身份要求和 AI 辅助作品的动态许可制度之间取得平衡。通过立法、政策和最佳实践的正确结合，版权法可以进一步促进
研究版权对生成人工智能对各种利益相关者的激励影响
基于理论的考虑，有一系列研究恰恰是该结果。但是受影响的人们自己怎么看？为了找出答案，我们委托裁员公司普华永道（PWC）进行了一项大规模研究，以了解瑞士创意部门对这个主题的感受。普华永道每年都会出版瑞士娱乐和媒体展望，并在这种分析中有很多经验。来自600多名参与者的回应以及与专家的各种访谈提供了对创意行业的详细见解，并确认新技术也被视为瑞士的机会和威胁。作者使用四种情况来展示情况如何发展，具体取决于未来的框架工作条件。
临床实践中的肿瘤学 2024，第 20 卷，第 5 期，327–342 DOI：10.5603/ocp.98279 版权所有 © 2024 Via Medica ISSN 2450-1654 eISSN 2450-6478 Clear ce
摘要 透明细胞肉瘤 (CCS)，以前称为软组织黑色素瘤，是一种罕见的恶性软组织肉瘤 (STS)，其特征是易于淋巴扩散和预后不良。透明细胞肉瘤可通过 at(12; 22) (q13; q12) 易位来区分，除了诊断意义外，这对于未来的针对性治疗可能也很重要。透明细胞肉瘤主要发生在四肢，最常见的是胫骨（在脚和踝关节区域）、肌腱和腱膜，通常在年轻时发生。考虑到该病灶极有可能转移到区域淋巴结（约 30% 的病例），应考虑进行前哨淋巴结活检 (SLNB) 以进行诊断，如果发生转移，则可能进行随后的根治性淋巴结清扫术 (LND)。局部疾病的治疗仅限于根治性局部切除术和可选的辅助放射治疗。由于对传统化疗具有耐药性，且存在特征性分子异常，因此针对此类癌症使用分子靶向疗法的研究正在进行中。在临床试验中，MET 抑制剂和酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 得到了评估。透明细胞肉瘤也是 CREATE 临床试验中评估的肿瘤亚型之一，该试验使用克唑替尼和 IMMUNOSARC 以及检查点抑制剂。然而，由于对这种肉瘤的生物学和自然病程了解甚少，需要进一步研究以开发有效的治疗方法并统一临床指南。