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草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
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层次谱聚类揭示了 C9orf72 无症状携带者的大脑大小和形状变化
用于检测神经退行性疾病（例如阿尔茨海默病或额颞叶变性）中无症状脑部变化的传统方法通常是在预定义的粒度级别上评估体积变化，例如逐体素或先验定义的感兴趣皮质体积。在这里，我们应用一种基于层次谱聚类的方法，这是一种基于图的分区技术。我们的方法使用多级分割，在标准统计框架内以数据驱动、无偏见、全面的方式检测变化。此外，谱聚类可以检测形状变化和大小变化。我们使用层次谱聚类进行了基于张量的形态测量，以检测遗传性额颞叶痴呆症倡议无症状和有症状的额颞叶变性突变携带者的变化，并将结果与更传统的基于体素张量和体素的形态测量分析的结果进行了比较。在有症状组中，基于层次谱聚类的方法产生的结果与基于体素的方法获得的结果大致一致。在无症状的 C9orf72 扩增携带者中，谱聚类检测到了内侧颞叶皮质的大小变化，而基于体素的方法只能在症状期检测到。此外，在无症状和有症状期，谱聚类方法检测到了 C9orf72 的运动前皮质形状的变化。总之，本研究显示了层次谱聚类在数据驱动的分割和检测单基因额颞叶变性的有症状和无症状阶段的结构变化方面的优点。
使用基于体素的形态测量法识别年轻人逆境适应力的大脑结构标记
1 巴斯大学心理学系，英国巴斯，2 罗马第二大学生物医学与预防系，意大利罗马，3 马蒂诺斯生物医学成像中心和哈佛医学院，美国波士顿，4 儿童发展研究所，加拿大多伦多，5 密德萨斯大学心理学系，英国伦敦，6 伯明翰大学心理学院人类大脑健康中心，英国伯明翰，7 法兰克福大学医院儿童和青少年精神病学、心身疾病和心理治疗系，歌德大学，德国法兰克福，8 费森尤斯应用科学大学心理学院，德国法兰克福，9 亚琛工业大学医院儿童和青少年精神病学、心身疾病和心理治疗系儿童神经心理学科，德国亚琛，10 儿童和青少年精神病学系，德国德累斯顿工业大学医学院，德累斯顿，11 瑞士巴塞尔大学精神病学系，巴塞尔大学医院儿童和青少年精神病学系，12 瑞士苏黎世大学雅各布青年生产力发展中心，13 德国亚琛工业大学和于利希于利希研究中心 JARA-Brain Institute II、分子神经科学和神经成像
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
一种用于精确脑功能映射的启发式信息聚类搜索方法
图 3 (a) 与 ICS 算法相比，探照灯程序的步骤和输出的说明。灰色体素是探照灯方法中的搜索球中心体素，也是 ICS 算法中的起始体素。此示意图中探照灯的半径是一个体素，探照灯球的信息（每个球体用特定颜色表示）被分配给球体中心的体素，也就是说，输出图中的每个体素都具有与其搜索球相同的颜色（信息）。另一方面，ICS 方法的输出是一组通过数据驱动的启发式方法从起始体素扩展而来的聚类。每个聚类的信息都用特定的颜色表示。(b) 左：ICS 创建的重叠聚类的示例说明。右：单独描绘的相同聚类。黑点表示的体素是起始体素 vs，根据判别分析启发式方法进行扩展，从而为每个聚类得出特定的判别分数
实现精细功能 MRI 的关键因素
图 4 表面网格细化对减少缺失体素数量的影响。（a）体积到表面投影示意图。方块表示体积空间中的体素。黄色方块表示分配给网格顶点的体素。灰色方块表示由于顶点间距粗而未投影到任何网格顶点上的缺失体素。三角形表示表面网格的面。蓝点表示原始表面中的顶点。紫点表示通过表面细化添加的顶点。随着在细化过程中将顶点添加到表面，更多的体素被分配给顶点，从而减少了缺失体素的数量。（b）使用原始表面时缺失的体素，这些体素是通过增加表面细化的迭代次数而捕获的。放大的视图显示了距状沟内的示例表面（黑色轮廓）。颜色表示唯一体素索引。随着表面网格的细化，表面投影中包含了更多唯一体素。 （c）随着表面网格逐渐细化，独特 fMRI 体素的数量。随着每次细化迭代，包含的独特体素数量稳步增加，在四次细化迭代后出现稳定状态。虚线表示每个受试者（N = 3）的值；条形图显示受试者的平均值