论我国人工智能生成内容的著作权法保护

人工智能(AI)生成内容是指通过人类设计的神经网络系统,模拟生物的思维方式 对数据库和互联网上的信息进行深度学习,然后将信息转化为自己所熟悉的程序语言, 形成自己的独特的创作风格,再依据一定的创作要求,然后产出的与著作权相关的内容。 近年来,从无人驾驶、智能社会医疗技术的不断创新与发展,再到阿尔法狗打败人类棋 手,微软机器人小冰创作出诗集,AI 音乐制作人谱写乐谱,无不表明人工智能不仅在传 统工业领域产生了重大影响,在文学、艺术、科学等领域也表现的意义非凡。人工智能 生成内容不但具备文学艺术的观赏价值,同时也带来了不可估量的经济和社会效益。但 法律存在滞后性和理论的抽象性,世界各国对该部分生成内容的法律系统规制也不尽相 同。在我国现阶段的法律体系中,对人工智能生成内容的法律定性产生了很大的争议和 分歧,权属界定标准不一,引发纠纷不断,导致盗用滥用行为明显增多,文化市场秩序 混乱,造成为此付出一定贡献的人得不到相应回报。因此,需要对人工智能生成的内容 更深一步地研讨和探索,明确其生成内容的法律属性,确定权利归属,减少不正当使用, 保护合法权益,更好地激励创作,营造良好的创作氛围

  • 2021-06-30
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人工智能医疗侵权责任研究

人工智能在经历了几十年的发展后进入了 4.0 时代,在研究和应用上掀起了新 的高潮,不断在改变着人们的传统思维模式和生活方式。特别是在医疗领域,人工 智能技术已被广泛应用于影像读取、医学诊断、外科手术等医疗活动当中,为人类 提供了更加精确的诊疗服务。于此同时,不可避免的产生了人工智能医疗侵权损害。 由于人工智能目前已经在个别方面超越了人类的能力,其自主性也随着技术的更新 在逐渐提高。而技术总是在进步,当前所处的弱人工智能时代将不可避免跨入强人 工智能时代。弱人工智能的医疗侵权基本可由现行法律进行规制,当人工智能的自 主性及智能性无限接近甚至超过人类时,现行法律规范将不能满足规制强人工智能 造成的医疗侵权责任的需要。弱人工智能与强人工智能在法律地位上具有不同的特 征,导致其医疗侵权责任的归责原则、责任承担均呈现不同。本文以人工智能本身 的法律地位为研究起点,分别分析弱人工智能、强人工智能对现行法律的适用及困 境,通过借鉴域外的立法尝试经验,对医疗侵权责任法律制度及配套制度进行完善。 在人工智能应用于医疗领域并不断发展的今天,进行前瞻性的法律研究,对医疗侵 权责任制度进行完善,提前规避可能出现的法律空白,平衡保护人类利益与人工智 能技术发展的关系,有利于人工智能更好的造福于人类社会。

  • 2021-06-29
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中国移动通信联合会2021隐私机密计算蓝皮书40页

一、概述   “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词,“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”,这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革,不但改变了一些行业惯有的思维方式,同时也带来了很多争议,用户隐私安全便是首当其冲的一个。   二、什么是隐私数据   研究用户隐私保护技术,首先要明确什么是用户隐私数据,GEO对用户隐私数据做了如下分类: image003.png   1、 PII (Personal Identifiable Information),也就是能够明确标识一个人身份的数据,比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。   2、 用户相关信息,比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户,但是把这些条件组合在一起,还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁,在天恒大厦工作,担任集奥聚合GEO的架构师”,通过这些条件很容易定位出一个人,这就是所谓的“Quasi-identifier”。   3、 用户属性标签,为了解决“Quasi-identifier”的问题,很多人会把用户信息进行一定的泛化,比如上面的例子可以泛化成“30-40岁,在东直门附近工作,IT行业,喜欢汽车”,相较之下这样会显得模糊一些,也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说,这些数据还是会涉及用户隐私,并非绝对安全。   三、国内外相关法律法规   在用户隐私安全保护方面,国外起步较早,形成了许多法律法规,国内目前还处于起步阶段: image005.png   四、GEO隐私保护技术   作为业界领先的大数据技术公司,GEO一直对隐私保护十分关注,GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计,拥有众多相关技术专利。   1、 统一标识,GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识,而是对用户随机编号,我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义,仅仅是一个编号,不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换,有效解决PII问题。 image007.png   2、 流处理技术,对于数据本身存在的用户隐私数据,GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此,GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术,脱密前的原始隐私数据不会保存,即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。   3、 标签化处理,GEO的用户标签主要有两类,一类是用户原始标签,一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中,广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到,也就是说我们不知道每个人是谁,也没有保存个人身份和兴趣标签,我们只知道该给他投放什么广告。   4、 自动处理技术,GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现,没有人为介入,整个流程不可逆,完全是一个黑盒子,避免了人为原因造成的风险。   5、 加密技术,GEO采用三个层架实现数据加密处理:网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全;数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理;应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密,保证系统的安全性。   6、 系统管理能力,系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统,能有效管理全国几十个数据中心,配合相应的管理制度,最大限度的保证隐私数据安全。   7、 用户可管理性,用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途,并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短,用户必须不断告知系统停止服务,然而非Cookie技术就不存在这个问题。

  • 2021-06-22
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