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人工智能、版权和出版业
人工智能前所未有的前景： • 普华永道全球智能研究显示，到 2030 年，人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元1，超过中国和印度目前的产出总和。其中，6.6 万亿美元可能来自生产率提高，9.1 万亿美元可能来自消费副作用。 • 人工智能带来的最大经济收益将在中国（2030 年 GDP 增长 26%）和北美（增长 14.5%），总计 10.7 万亿美元，占全球经济影响的近 70%。 • 据 OpenAI 称，ChatGPT 于 2022 年 11 月推出后仅 5 天就获得了 100 万用户。相比之下，Instagram 花了大约 2.5 个月的时间才达到 100 万次下载，Netflix 花了大约 3.5 年的时间才达到 100 万用户。 • 世界知识产权组织的统计数据表明，过去五年来，数字技术专利申请的增长速度比平均水平快 170%——人工智能的增长速度超过 700%。生成式人工智能目前占人工智能相关专利的五分之一以上。
基于版权的行业对牙买加经济的贡献
属性。此外，现行法律并未充分解决基于区块链和人工智能的几种新形式的内容创建形式。这些复杂的发展使得很难跟踪新内容，从而增加了统计学家在捕获现有数据库中的内容以及对版权对经济贡献的可靠估计中所面临的挑战。另一个挑战是充分保护全球区块链平台上的本地版权内容。此外，如果区块链为所有者权利提供有限的保障措施，或要求版权所有者在牙买加以外的法院或其权利未充分代表其权利的仲裁席位上，将有限制牙买加版权。
基于版权的行业对格林纳达经济的贡献
对格林纳达州版权法的简要更新，该法律管理该国版权行业的识别和衡量。作为更新估计的经济背景，第3节提供了有关经济结构变化趋势的相关摘要。第4节更新了版权行业的个人资料，强调了自2012年以来的发展。第5节概述了用于确定开发行业估计贡献所需的参数的方法。第6节介绍了行业对GDP，就业和贸易的最新贡献估算。第7节介绍了行业对生产率和人均GDP增长的贡献估计。第8节总结了调查结果和礼物暗示的政策，以支持版权行业的发展。
版权所有 2024 作者在 Creative Commons CC-BY 4.0 OPEN ACCESS 下引用为：Mandala, NO, Ayoyi, IR, & Too, SK (2024)。信息的影响
该研究通过深入研究技术进步对肯尼亚公共采购复杂动态的细微影响，填补了现有知识的一个关键空白。调查仔细研究了技术采用对效率和透明度的影响，探索了采购领域内的一系列经验、挑战、成功和总体影响。该研究以技术接受模型 (TAM) 和技术、组织和环境 (TOE) 理论为基础。该研究采用了定量和文献分析方法。数据是通过问卷收集的，并进行了各种文献综述。研究结果表明，IT 使用和 IT 依赖共同解释了公共采购效率和透明度的 26.5% 的差异，R 平方值为 0.265。回归系数结果导致两个零假设都被拒绝，表明 IT 使用和 IT 依赖都对公共采购的效率和透明度有显著影响。 IT 使用率和 IT 依赖度的 p 值分别为 0.027 和 0.000，在 0.05 水平上均具有统计学显著性。本研究得出的结论是，IT 在提高效率和
人工智能、版权和版权侵权
20. 同上。21. 同上；Johnson，上文注 18。22. John R. Smith，IBM Research 将 Watson 带入好莱坞，推出首部“认知电影预告片”，THINK B LOG（2016 年 8 月 31 日），https://www.ibm.com/blogs/think/2016/08/cognitive-movie-trailer [https://perma.cc/YG5K-4HY8]；请参阅 20 世纪福克斯，Morgan | IBM 通过 AI 创建首部电影预告片 [HD] | 20 世纪福克斯，Y OU T UBE（2016 年 8 月 31 日），https://www.youtube.com/watch?v=gJEzuYynaiw [https://perma.cc/CA5B-FXHF]（讨论 20 世纪福克斯如何要求 IBM 使用 Watson 为电影《摩根》制作电影预告片：Watson 通过“观看”数百小时的镜头进行了训练，并被贴上“恐怖、温柔、怪异”等标签，标明具体场景是什么）；例如，请参阅 WashPostPR，《华盛顿邮报利用自动化叙事报道高中橄榄球比赛》，W ASH P OST PR B LOG，（2017 年 9 月 1 日），https://www.washingtonpost.com/pr/wp/2017/09/01/the-washington-post-leverages-heliograf-to-cover-high-school-football/?noredirect=on&utm_term=.f8893e4fb06f [https://perma.cc/D9JW-YQZ4]（指出《华盛顿邮报》已经使用自己的内部人工智能 Heliograph 来自动化报道当地高中橄榄球比赛）。
C，Hemavathy，“印度人工智能 (AI) 制度下的知识产权和版权法”（2024 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。8089。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8089
C，Hemavathy，“印度人工智能 (AI) 制度下的知识产权和版权法”（2024 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。8089。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8089
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。
推荐引用 推荐引用 Culliton, Brianne M. (2024) “生成式人工智能海盗？文学作品中版权与生成式人工智能的交集”，Cybaris®：第 15 卷：第 3 期，第 1 篇文章。可从以下网址获取：https://open.mitchellhamline.edu/cybaris/vol15/iss3/1
1 Leonid Taycher，《世界图书，站起来，被统计！你们全部 129,864,880 本书》，G OOGLE：Google Books 内部（2010 年 8 月 5 日），https://booksearch.blogspot.com/2010/08/books-of-world-stand-up-and-be-counted.html [https://perma.cc/98JK-N7CG]。2 Marie Kester，《世界上有多少本书》，M EDIUM（2022 年 6 月 9 日），https://medium.com/turning-pages/google-reveals-how-many-books-exist-in-the-world-and-the-number-is-surprising-557aa4f05b86 [https://perma.cc/4N5C-E3TM]。 3 17 USC § 101（美国《版权法》将文学作品定义为“除视听作品外，以文字、数字或其他口头或数字符号或标记表达的作品，无论其体现的物质对象的性质如何，例如书籍、期刊、手稿、唱片、胶片、磁带、磁盘或卡片”）。 4 请参阅 Sherry Lane，《书籍在教育中的重要性：重要来源》，E DUEDIFY（2022 年 9 月 1 日），https://eduedify.com/importance-of-books-in-education/ [https://perma.cc/EAM7-J5KC]；David D. Rodrigues，《版权与软件》，G OTTLIEB、R ACKMAN & R EISMAN，PC，https://grr.com/publications/copyrights-and-software/ [https://perma.cc/8L83- 27HJ]； Leandra Beabout，《35 种热门书籍类型终极指南》，READER'SD IGEST (2023 年 11 月 4 日)，www.rd.com/article/book-genres/ [https://perma.cc/H4HS-DQZP]；Arda Œ，《文学的力量：它如何塑造社会和文化》，M EDIUM (2023 年 3 月 1 日)，https://medium.com/illumination/the-power-of-literature-how-it-shapes-society- and-culture-28dc42f04222 [https://perma.cc/SP3F-MBB9]（展示了文学作品的重要性以及存在的多种文学类型）。
版权所有2024在Creative Commons CC-By 4.0下的作者开放访问引用为：Shehu M.＆Gjika E.（2024）。对三个主要
今天的求职者遇到了许多障碍，同时试图找到与他们的兴趣，就业能力软技能和专业经验保持一致的职业。在阿尔巴尼亚，求职者经常通过积极探索在各种在线工作门户网站上列出的职位空缺来启动他们的求职。与传统的基于调查的分析相比，在线发布的工作空缺分析为劳动力市场参与者提供了额外的优势。这是因为它可以实现更快的分析过程，根据准确的数据促进决策，并且在制定其劳动力市场政策时应仔细考虑每个国家。由于在线发布的数据是未标记的，因此已证明，无监督的学习技术（更确切地说是主题建模算法）的潜力在分析工作空缺时非常出色，主要是在评估就业能力软技能方面。算法对于在文本中发现隐藏的模式，促进重要数据的提取，生成文档摘要并增强内容理解至关重要。本文分析并比较了主题建模中使用的三种主要方法和算法，这些方法和算法可用于分析可就业性软技能：潜在语义分析（LSA）（LSA），潜在的迪里奇莱特分配（LDA）和伯托。在本文结束时，通过对在