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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
创作者、版权持有者等对生成型AI的主要观点（正在审议中）
<关于AI开发相关的著作权作品的学习> 人们担心，经过多年精心创作的独特作品可能会被机器学习并轻易创作出类似的作品。 - 人工智能本身对社会来说是必要的，学习人工智能不应该被全面禁止。对于学习阶段的抄袭，需要明确日本的版权法是否真的比其他国家宽松。至少它的制度比美国更严格。海外对《AI天堂》的一些批评存在误解，有必要作出正确解释。 * 我想知道我们的版权材料是否真的正在被研究。事实上，其中一些甚至没有网上的数字数据。此外，主要的人工智能公司都在海外。 ※有些作品除非将数字数据本身发布到网上，否则无法公开。我想了解防止机器学习的技术和方法。如果在技术和服务方面也有措施确保这一点，那就令人放心了。对于受版权保护的作品，如果它们作为学习数据集出售，我们认为未经许可复制此类数据集本身是不允许的。 * 人们担心网上发布的盗版版本会受到研究。 - 商业人工智能开发者未经许可研究受版权保护的作品，且不向版权所有者支付任何补偿，这是不公平的。 - 海外也有通过集中管理运营商等综合许可的方式发放许可，并获得报酬的情况。从每家人工智能相关企业获得许可会比较困难，但有人可能会说，如果某个组织或其他实体颁发了综合许可证，就不会施加权利限制。 〇我希望可以选择退出基于人工智能的学习。 我们应该尊重版权持有者的意愿，而人工智能出现偏见也是不可避免的。我们呼吁审查当前的权利限制，使其与人工智能技术的发展相协调，同时不妨碍创作者的权利。有人说，要阻止人工智能，哪怕意味着停止科学、停止技术、停止文明。 - 看起来像是现存作者的作品，以表达对现存作者的尊重。创意世界通过这些所谓作者身份的传承而发展起来。因此，他认为学习是一件积极的事情，因为这意味着他的写作风格将会被传承下去。
SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。
生成人工智能的初步政策考虑
生成式人工智能 (AI) 可以根据提示创建新内容，为教育、娱乐、医疗保健和科学研究等多个领域带来变革潜力。然而，这些技术也带来了政策制定者必须面对的重大社会和政策挑战：劳动力市场的潜在变化、版权不确定性、社会偏见延续带来的风险以及在创建虚假信息和操纵内容时被滥用的可能性。其后果可能包括传播虚假信息、延续歧视、扭曲公共话语和市场以及煽动暴力。各国政府认识到生成式人工智能的变革性影响，并正在积极努力应对这些挑战。本文旨在为这些政策考虑提供信息，并支持决策者解决这些问题。
cx 革命：关于生成式人工智能领导力的采访
凯捷是全球领先的企业合作伙伴，通过利用技术的力量帮助企业转型和管理业务。集团每天都在以“通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来”为目标。凯捷是一家负责任的多元化组织，拥有来自 50 多个国家的近 35 万名团队成员。凭借 55 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷深受客户信赖，能够满足客户从战略、设计到运营的全方位业务需求，而云、数据、人工智能、连接、软件、数字工程和平台等快速发展和创新的世界正是其推动力。集团 2022 年的全球营收为 220 亿欧元。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}
专业责任和生成式人工智能指南
考虑可能的选择，制定并向客户建议适当的行动方案（守则 3.3-1(a)）； 根据每个事项的需要，通过应用适当的技能，包括法律研究、分析和解决问题，实施所选的行动方案（守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)）； 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通（守则 3.3-1(d)）； 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能（守则 3.3-1(e)）； 将智力、判断和审议运用到所有职能中（守则 3.3-1(f)）； 追求适当的专业发展，以保持和提高法律知识和技能（守则 3.3-1(j)）；以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践（守则 3.3-1(k)）。