版权平衡我们还认为必须维护使

 

用受版权保护的材料作为培训数据的现有版权灵活性。年数字单一市场版权指令特别是其关于科学研究目的和一般目的的文本和数据挖掘例外的规定为人工智能培训提供了合适的框架。它们提供法律确定性并在权利持有人的权利与刺激科学研究和进一步创造力和创新所需的自由之间取得适当的平衡。比例方法我们支持采取适度、现实和实用的方法来履行透明度义务这将减轻包括非商业参与者和中小企业在内的小型参与者以及使用自由和开放源码软件开发的模型的繁重负担以免扼杀人工智能开发的创新。

 

对这些参与者来说过于繁重的义

 

务可能会对创新造成重大障 卡塔尔电报数据 碍并推动市场集中化导致人工智能的发展只能发生在少数资源充足的大型商业运营商内部。版权透明度义务不明确我们欢迎要求人工智能开发者披露在受监管的人工智能系统培训过程中遵循的版权合规政策的提议。我们仍然对提供培训数据详细摘要的义务的范围和内容不明确感到关切。不应期望人工智能开发人员逐字逐句地列出培训内容中的每一项。

我们认为这种详细程度不切实

 

际也没有必要实施选择退出和评 中国电报号码 估对通用文本和数据挖掘例外的遵守情况。我们欢迎联合立法者进一步澄清这一义务。此外一个独立且负责任的实体例如预见的人工智能办公室应制定实施流程。签署者创作共用共同协会维基共享资源与世界其他地方一样一直在关注生成式人工智能并试图理解这些令人惊叹的新工具引发的许多复杂问题。我们特别关注版权法和生成人工智能的交叉点。

 

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