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MOOC关于AI协调员的基于人权的方法
曾是富布赖特（Fulbright）的研究员，塞瑞斯（Thérèse）在都柏林大学和剑桥大学学习了法律，并被录取在都柏林国王旅馆的酒吧。她的专业知识领域是人权法和实践，对健康，科学和技术以及人权法具有特别的利益。她是《人权法评论》编辑委员会的成员，也是布卢姆斯伯里/哈特书籍系列，法律与卫生的共同编辑。她坐在爱尔兰国家医疗设备研究伦理委员会，北爱尔兰的临床伦理论坛和英格兰水氟化伦理咨询小组。她还是欧盟委员会科学和新技术伦理伦理的成员。
有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。
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。
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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
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”：
2024-11-07 CCIA 关于人工智能和版权的立场文件
直接的后果是，作者身份不能归于人工智能系统本身。授予人工智能系统自主生成的内容版权违背了版权保护的初衷，版权保护的目的是奖励和激励人类的创造。这一评估与欧洲议会 2020 年 10 月 20 日关于人工智能技术发展知识产权的决议一致，该决议指出“试图赋予人工智能技术法人资格是不恰当的”，并指出“这种可能性会对人类创造者的激励产生负面影响。”17 我们告诫不要探索改变当前人工智能自主生成输出的版权制度，因为该领域的政策变化既不可取，也没有证据支持 18 。
