AIGC与著作权:北互AI文生图及广互AIGC平台著作权案业界评析

从图片的具体生成方法来看,在被告Tab的AI绘画模块对话框中输入提示词“生成奥特曼”,Tab即在示例图区域显示一张与案涉奥特曼形象一致的图片;在对话框中输入提示词“奥特曼拼接长发”,Tab即在示例图区域显示一张保留了案涉奥特曼形象特征且头部留有长发的图片;在对话框中输入提示词“生成插画风格的奥特曼”,Tab即在示...

lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法

基于线性近似的PDF可以高效地进行采样。单个样本的生成是一个两步过程:图5:左:随机选择的网格单元。右:在选定单元内采样的点。a.首先,根据各单元的概率权重随机选择一个网格单元(如左图所示)。b.然后,使用逆变换采样法在选定的单元内生成一个样本点(如右图所示)。核心技术要点线性近似是该算法的关键步...

浅析生成式人工智能输入和输出涉及著作权问题——国内首例AIGC...

通过对比国内外法律规定和案例,本文作者认为:AIGC技术在生成“作品”中的工具作用,远不同于之前人类创作中的画板、画笔、照相机等物理工具,也不同于Photoshop、CAD等图文音像软件工具;用户构思(原始心理概念)和输入行为后,有“黑箱”特性的AIGC以不可预测、不受控制方式随机生成(初始)表达,这与人类作者拿起画笔在画...

基于深度学习的随机微观结构重建及高保真微观力学模拟

开发了一种基于多深度学习的框架,用于高效、自动化的微观结构重建,并生成具有周期性边界条件的随机代表性体积单元(stochasticrepresentativevolumeelement;SRVE),以准确模拟陶瓷基复合材料(ceramicmatrixcomposite;CMC)的响应。该方法包括一个卷积神经网络,它耦合了回归层,作为普通回归网络对微观结构进行语义分割,...

周劲黎|人工智能生成内容的可版权性及默认权属分配——兼论判断...

面对人工智能带来的著作权法前沿问题时,应充分考虑已有制度工具的潜在回应能力。独创性的选择概率标准是指,如果信息内容的产生概率较低而不容易出现偶然一致,且在因果链条上是由非抄袭的、容易识别的人类选择导致的,则该表达具有独创性,著作权默认属于作出选择的主体。选择概率标准能够得到不同法域司法实践及著作权法一般...

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

为了减少模型依赖性,我们采用了贝叶斯收缩方法进行模型搜索和因子选择(www.e993.com)2024年11月1日。蒙特卡洛实验表明,我们的方法比现有方法产生了更精确的因果估计。即使样本量较小且数据中存在丰富的异质性,该方法也能够实现正确的频数覆盖率。我们通过两个政治经济学的实证案例来说明这一方法的应用。

首例AI生成图片侵权案始末:原告胜诉放弃赔偿,有律师质疑判决

此案为AI生成图片相关领域著作权第一案,北京市互联网法院做出的判决,目前引起了国内法律界热议。中国人民大学法学院教授、中国法学会知识产权法学研究会副会长郭禾告诉澎湃科技,从判决中可以看出,使用者利用AI工具从事“文生图”的过程,被认定为创作作品全过程中的一个部分。更进一步,AI工具“生成物”经人工调试、选...

药事管理丨生成式人工智能GPT-4驱动的中药处方生成研究

摘要目的评估生成式人工智能(AIGC)中的GPT-4模型生成中药处方的安全性、适宜性,为AIGC赋能中医药行业提供研究思路。方法将2020年版《中国药典》和第5版《中药学》作为语料,由GPT-4及基于GPT-4开发的实时联网模型(简称“联网模型”)对其进行深度学习。人工抽取近几年中医药类专家共识收录的临床案例,由GPT-4模型和...

心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架

与其他方法不同,心智热力学框架可以直接量化任何大脑状态的层级结构,并帮助我们理解产生这种层级结构的机制。这已经揭示了认知和大脑状态之间重要差异,这是其他方法未能做到的。鉴于通过不同的不可逆性度量都可描述层级结构的复杂性,这意味着有多种方式可以实施心智的热力学框架。最直接的实施方法是直接从时空全脑数据...

高边坡勘察新技术在水利工程中的应用现状、挑战与展望

一些学者进一步发展了考虑结构面随机分布的有限元法。利用离散裂隙网络(DiscreteFractureNetwork,DFN)、蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation,MCS)等方法,可在边坡模型内生成与实际分布特征相吻合的随机结构面网络,从而揭示结构面的尺度效应和分布非均质性对边坡稳定性的影响。这些方法在反映复杂结构面网络主导下的边坡变形...