生成式人工智能版权侵权治理研究

生成式人工智能的蓬勃发展引发人工智能生成内容广泛传播,但也催生版权侵权风险。技术支持者、服务提供者和AI使用者构成生成式人工智能产业体系的主要链条,是版权侵权风险产生的重要来源。当下生成式人工智能版权侵权治理围绕AI使用者和服务提供者展开,将技术支持者排除在外,呈现出局部治理特征,治理效果不佳。生成式人工智能版权侵权治理需要采取全周期治理思路,延长追责主体链条、坚持过错原则、实施分层分类治理,探索“技术支持者—服务提供者—AI使用者”价值链上各个主体之间的责任分担机制。对于技术支持者,应着眼于算法和数据,优化算法模型避让版权作品,建立著作权人的“选择退出”机制;对于服务提供者,需区分不同商业模式界定其版权侵权治理的注意义务范围;对于AI使用者,涉及“接触+实质性相似”直接侵权认定规则的改造。     

聊天机器人生成内容的版权风险及其治理--以ChatGPT的应用场景为视角北大核心

聊天机器人是自然语言处理等技术在人工智能领域的应用成果,以ChatGPT为代表的聊天机器人标志着人工智能已经从弱人工智能开始向强人工智能过渡,但本质上仍属于人类的工具。聊天机器人的内容生成需要在数据存储的基础上,通过算法选取需要的数据并进行重组,此后被加以使用,所以相应地产生了数据挖掘、内容生成与生成内容使用三个阶段的版权风险。由于生成和使用行为的多样化,其版权风险治理需要“内外兼修”,也就是通过技术监测、司法保护、行政监管以及平台自治共同作用于风险治理。     

人工智能之于科技期刊出版业态的变革及启示

【目的】探讨人工智能对科技期刊出版业态带来的可能影响。【方法】采用趋势分析和案例论证的方法，对人工智能技术语态下科技期刊传统出版的内容生产、传播生态和价值逻辑进行再剖析和审视。【结果】认为未来的出版业态将更加智能化、高效化、定制化、场景化，具体体现为算法化选题策划、自动化内容创作、智能化文稿处理、个性化发行传播、场景化阅读体验、社群化学术交流；介绍了人工智能应用存在的一些现实瓶颈和困扰，如算法歧视、数据不足和“信息茧房”等，提出了如平衡人机关系、重塑编辑价值的人工智能风险挑战的适应性治理思路。【结论】人工智能对科技出版生态的形塑和再造是全链条、多视角的，需要主动拥抱、积极融入，但也要审慎对待人工智能应用的风险挑战并加强规约治理。     

共建与共治：内容治理维度下算法责任生成与治理研究

算法通过平台载体与信息环境的深度融合“下沉”为一种社会的运行范式,为人类生活方式的改变提供了技术的可供性。从营造清朗网络空间的背景出发,作为网络平台内容运行机制的算法,展示出其社会责任属性和责任构建的必要性。结合内容生产的过程性维度,算法责任在生成、应用和结果三个层面上形成自身的合法性。但是,目前算法责任的履行依然存在主观与客观、公共与私有、工具理性与价值理性的矛盾和冲突,基于内容生态的算法治理方向,复杂治理范式和公共哲学的视角成为平台算法责任构建的可行之路。     

AIGC赋能出版业背景下版权监管新路径研究

在出版融合的背景下,生成式人工智能开始深度赋能出版业的各个环节。人工智能生成内容被应用于选题组稿、翻译校对、配图制表等多种场景,推动传统出版业向智能出版业加速跃升。但由于人工智能生成内容的数据来源不透明、生成过程黑箱化等,给出版产业智能化升级带来了巨大的版权风险。中国、英国、美国等国家纷纷出台新的版权法规或政策来监管AI引发版权风险。文章梳理相关国家和地区版权监管的新动态,分析不同的版权监管路径,为我国出版产业服从政府版权监管、应对AI赋能出版业智能升级带来的版权风险,提出可行性建议。     

AIGC时代的网络信息内容生态安全风险及其治理——兼以ChatGPT为对象的实验访谈案例分析

[目的/意义]针对ChatGPT等人工智能生成内容（AI Generated Content,AIGC）兴起背景下,网络信息内容生成呈现出的新特点,梳理网络信息内容生态安全面临的新风险,分析新背景下进行网络信息内容生态安全治理的可行路径。[方法/过程]以总体国家安全观为指引,通过逻辑分析和以ChatGPT为对象的实验访谈案例分析,探析AIGC带来的网络信息内容生态安全风险。[结果/结论]AIGC是Web3.0阶段网络信息内容生成的主要方式,网络信息内容生成呈现出方式智能化、规模海量化、主体空心化以及形态多样化等新特点,而这一变化也会在资源、主体、基础设施以及外部辐射等四大风险域诱发12种典型风险。当前,可通过“动态监管—协同监管—韧性监管—多元监管—系统监管”相结合的“五位一体”监管思路,有效治理AIGC所带来的网络信息内容生态安全风险。     

舆论将死？论生成式人工智能对舆论的冲击及其应对

【目的】以ChatGPT为代表的生成式人工智能逐渐进化为通用型AI，文章探讨这一背景下舆论受到的冲击及舆论如何保持民意的纯粹性。【方法】文章主要采用了文献法及思辨研究，通过对舆论主体、本体、客体等追问反思进行研究。【结果】生成式人工智能将给舆论带来致命冲击：舆论主体“非人化”，舆论本体“虚假化”，舆论客体“无理化”，舆论传播路径与规律被颠覆。进而引发国际舆论场更加复杂，国家舆论风险加大，资本、技术操控舆论，虚假信息横行，用户深陷舆论茧房等舆论风险。【结论】文章认为应建立ChatGPT的使用边界，在舆论等领域内暂时限制其应用；政府积极参与人工智能研发，牢牢把握舆论话语权与引导权；用技术治理技术，开发AIGC检测技术；同时还应开展人工智能素养教育，提升用户使用、批判AI的能力。     

人工智能生成新闻的侵权行为的思考

人工智能生成新闻基于大数据和算法,其新闻来源是提供系统支持和信息来源的数据集。基于大数据的选取和分析,在人类已有知识产物上的重组。极容易侵犯知识产权与著作权。由于人工智能无法做到推理和思考,在自然语言理解方面也有局限,这就意味着在选取数据时,人工智能并不能有效的辨识一些可能侵权的敏感信息。本文对于人工智能生成新闻行为可能产生的侵权行为进行讨论、进行责任划分、提出建议和思考。     

生成式人工智能内容风险的一体化规制

生成式人工智能技术建立在大模型的基础之上,并且经过大规模数据集的训练后,能够生成文本、图片、音频、视频等内容。与以往的人工智能技术相比,生成式人工智能技术所生成的内容在质量、效率以及多样性等方面已经有了明显的进步。生成内容在本质上是客观世界在信息空间的映射。当前,生成内容面临着虚假性、违法性、安全性等诸多风险。因此,需要构建“数据信息、模型算法、生成内容”三位一体的规制体系,从而推动人工智能生成内容的规范应用与健康发展。     

挑战与应对：人工智能生成内容的著作权保护进路

人工智能生成技术的发展使人工智能生成内容与传统作品区分困难，并冲击传统著作权法的“人类作者中心主义”。我国理论界围绕人工智能生成内容的法律定位，形成了可版权说、不可版权说、其他权属说等不同观点，经司法与立法上的利益衡量，人工智能生成内容具有可版权性的正当基础。而人工智能的“非人性”特征、创作囿于固定模型等现实障碍，可通过法律拟制的主体创设和生成内容的创造性予以认知突破。人工智能生成内容纳入著作权保护的标准是在主体方面应有实质性介入和贡献的人类，在客体方面应符合同等的独创性要求。在权利归属模式上应以人工智能使用者享有生成内容的著作权为原则，以合同约定为例外。     

潘多拉的魔盒:人工智能训练数据的来源、使用与治理——面向100位AI开发者的扎根研究

厘清当前阶段人工智能训练数据在AI开发者端口的来源渠道与使用情态是进一步探讨AI训练数据治理的基础与前提.本研究在扎根理论的指导下,以滚雪球抽样法获得的100位AI开发者为研究对象,通过半结构化访谈结合非正式沟通、现实观察、内部与公开资料搜集等方式获取研究数据并提炼概念与范畴,勾勒出现阶段人工智能训练数据在AI开发者端...     

现阶段生成式人工智能在档案开发利用中的应用瓶颈分析——以ChatGPT类人工智能为例

生成式人工智能虽然具有令人惊叹的强大功能、惊人的更迭速度和广阔的应用前景，但是现阶段将其应用于档案开发利用尚存在诸多瓶颈。文章分三个阶段分析了生成式人工智能应用于档案开发利用的瓶颈所在，认为数据准备阶段在数据库层面和数据量层面均存在发展瓶颈，内容生成阶段在内容生成机制和内容生成结果两个方面存在风险，社会传播阶段瓶颈产生的根源则主要包括其高并发性和强破坏性。     

新文本间性：生成式人工智能的文本内涵、结构与表征

随着生成式人工智能的技术发展与能力增强，文本间生产函数组合方式发生重要变化，引发新文本间性问题。人工智能获得并逐步巩固其作为内容生产者的主体地位，这直接带来由于生产主体不同而生发的“人类生产文本”与“非人类生成文本”之间的文本关系；在“非人类生成文本”的生产流程与机制中，存在提示文本、生成文本与现象文本的文本关系；而根据文本性质与生成功能的不同，在“生成文本”中存在“基础文本”与“对齐文本”，在“现象文本”中存在“机械文本”、“共创文本”与“再训练文本”的文本关系。廓清生成式人工智能的文本内涵、结构与表征，将对中国大语言模型的技术突破、精准构建与监管治理提供重要的理论支撑与实践指导。     

ChatGPT的发展对情报信息工作的影响及启示

ChatGPT的出现激发了全球人工智能对话系统的发展活力。ChatGPT能够通过自动和人工的方式抓取数据语料,同时采用深度学习的算法和理解人类交流中所运用的语法规则,生成符合人类思维的对话结果,这将对情报信息工作产生深远影响。本文系统梳理了ChatGPT的发展历程,并以案例测试的方式分析了ChatGPT在ATT&CK情报信息处理工作中的影响效能,同时也论述了ChatGPT在情报信息处理中的不足,进而提出ChatGPT对AI时代情报信息工作的启示。     

美国高校图书馆数字学术服务平台建设现状及启示

图书馆数字化转型背景下，数字学术服务平台建设是我国高校图书馆学术服务的新趋势。文章以美国高校图书馆为调研对象，对其数字学术服务平台的数字基础设施、数据管理、服务内容和嵌入场景的AI技术进行系统调研，剖析平台建设要素。借鉴美国建设经验，我国高校图书馆数字学术服务平台建设可从4个方面入手：整合基础设施，形成中央化管理；打通全域数据流，实现数据治理；嵌入生命周期流程，重塑服务模式；融合智能技术，扩展智能场景应用。     

从“虚拟在场”到“深度伪造”——AI绘图技术在新闻业中的机遇、风险与应对策略

【目的】AI技术的高速发展正带给新媒体时代的新闻业巨大影响，自2022年年底以来，AIGC（人工智能生成内容）高效强大的模仿创作能力刷新了人们对人工智能应用领域和参与深度的认识。文章旨在分析AI绘图技术为新闻业带来的机遇、风险与应对策略。【方法】通过梳理AI绘图技术的运行原理和特征，从“虚拟在场”和“深度伪造”两个不同视角考察AI绘图技术对新闻业的影响，并从技术革命、媒介伦理、传媒政治经济学等理论角度分析其中的风险和问题。【结果】根据AI绘图技术的逻辑特点，提出AI绘图技术在新闻业中的应用前景和发展方向，并对其中的风险问题提出相应解决方案。【结论】应当加强政策引导推动AIGC技术的生产力转化，同时通过完善法律制度和治理手段规范AIGC技术的开发使用行为，从而规避和解决其可能引发的风险问题。     

历史、变革与赋能：AIGC与全媒体传播体系的构建

OpenAI公司对话式人工智能ChatGPT的发布,引发了全球社会人工智能内容生成的狂潮,AI再一次以颠覆式的姿态出现在人类面前。AIGC的发展经历了规则驱动的实验、机器学习的崛起、深度学习的革命、生成智能的突破四个阶段,从生产者、生产方式和内容消费三个层面深度变革了当前全媒体内容生产体系。与此同时,AIGC也将从多个层面赋能全媒体传播体系的构建。     

"AI+档案"应用的算法风险与治理路径探析

各国政策既鼓励应用人工智能技术辅助档案工作,也强调对人工智能算法应用引发的风险进行治理.算法及算法权力介入档案工作可能会带来诸多风险,如算法攻击导致档案数据泄露、算法鸿沟引发档案管理决策的信任危机、算法的技术理性牵制档案价值理性的发挥、算法的偏好原则弱化档案用户的信息权利等.为了应对风险,应从算法应用回归价值理性、制定防范算法风险管控策略、依据法律法规来规范算法应用行为等方面进行算法治理.     

人机协作背景下AI对新闻业人才培养带来的改变与挑战

【目的】新闻传播学是研究“人”的学问，探讨人类与信息的关系，人工智能的不断进步推动着人类与人工智能共生的生态形成。在新闻人才培养中，需要思考技术的边界，以及面对技术革命浪潮时如何找到适合的发展方向。【方法】文章旨在结合以ChatGPT为代表的人工智能在新闻业的最新应用，梳理新闻传播学人才培养脉络，思考ChatGPT对新闻从业者带来的挑战。【结果】ChatGPT在新闻采集、新闻生产、新闻传播方面都有广阔的应用前景，主要表现在高效获取信息，提供新闻写作灵感来源，助推知识生产与传播等多方面。与此同时，ChatGPT在新闻业中应用的潜在问题包括虚假新闻、内容生成“全面”却不“深入”、数据内容的风险与偏见等。【结论】新闻业人才培养的应对性改变可以基于更加强调“融通”育人思想、更加注重细分领域专业素质培养、加强人机协作能力培养等，坚持“以人为本”的逻辑与发展方向，以确保新闻业人才培养能够适应这一变革时代的需求。     

倒着走向生成式人工智能的未来

借用“后视镜”隐喻可以发现,生成式人工智能（AIGC）是由专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）“逆转”而来,作为新型内容生产工具,正冲击着现有的政治、文化和社会秩序。为了适应强人工智能时代,梳理内容生成行业的法律法规,并由此提出国家构建的数据治理法律框架和相关法律是国家技术治理的重要工具,是社会掌控技术发展、坚持价值引领的重要举措。