论生成式人工智能使用在先作品的版权困境与纾解路径OACHSSCDCSSCI
生成式人工智能常态化爬取海量在先作品诱发侵权风险,长距离文本语义理解意欲掩盖侵权痕迹,开放式的跨域泛化推理为实施侵权提供技术便利。在作品数据投喂方面,生成式人工智能逾越合理使用制度的边界,或将使在先作品走向无保护或过度保护的极端;在生成内容可版权性方面,生成式人工智能凭借其生成内容的“广度”与“厚度”解耦著作权主体性,挑战现有独创性标准。重释适当引用制度和建立使用在先作品背书机制,应对合理使用制度适用难题;推动“作者中心主义”向“作品中心主义”横向过渡,使以人格权为出发点向财产权转向;建立基于可解释性的生成式人工智能独创性评估机制,重释独创性标准。
刘祖兵;
同济大学法学院互联网与人工智能法律研究中心,上海200092
政治法律
生成式人工智能在先作品可版权性主体性独创性背书机制
《信息资源管理学报》 2024 (005)
P.147-158 / 12
教育部人文社科规划基金项目“智能汽车的数据商业化利用法律问题研究”(21YJA820032);上海市2022年度软科学研究项目“智能网联汽车数据出境的法律风险及防控研究”(22692104400)的阶段成果。
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