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人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择
被引量：
6
1
作者
杨利华
王诗童
《北京航空航天大学学报（社会科学版）》
2024年第2期50-62,共13页
以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人...
以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。
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关键词
基于转换器的生成式预训练模型(GPT)
生成式人工智能
人工智能生成内容(
aigc
)
著作权法客体
独创性标准
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职称材料
题名
人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择
被引量：
6
1
作者
杨利华
王诗童
机构
中国政法大学民商经济法学院
出处
《北京航空航天大学学报（社会科学版）》
2024年第2期50-62,共13页
基金
国家社会科学基金重大项目(17ZDA139)
国家社会科学基金一般项目(18BTQ023)。
文摘
以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。
关键词
基于转换器的生成式预训练模型(GPT)
生成式人工智能
人工智能生成内容(
aigc
)
著作权法客体
独创性标准
Keywords
genera
tive
pre-trained
transformer(GPT)
genera
tive
artificial
intelligence
artificial
intelligence
genera
-
ted
content
(
aigc
)
object
of
copyright
law
originality
criterion
分类号
D923.41 [政治法律—民商法学]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择
杨利华
王诗童
《北京航空航天大学学报（社会科学版）》
2024
6
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