https://mp.weixin.qq.com/s/mqD0Iu4HePvQBS8J03OXLA
By 超神经
场景描述：利用机器学习、深度学习和大数据、云计算等技术，实现版权监测、登记及维权，打击盗版行为，终结盗版时代。
关键词：机器学习 深度学习 大数据 自然语言处理 打击盗版今日、SifouのCEOによる記事により、CSDNは世論の中心に落ちました。
その理由は、Sifuの一部の作成者が、彼らの有料コースがCSDNダウンロードチャネルで海賊版にされていることに気付いたからです。よく知られているITテクノロジコミュニティ通信プラットフォームとして、CSDNダウンロードチャネルはトラフィックの30％を占めますが、コンテンツの監視にはあまり効果的ではありません。
SifuのCEOが公開した本日の記事（部分的なスクリーンショット）
記事では、著者はCSDNの侵害と海賊行為の事件は決して個別の事件ではなく、インターネット上のそのような侵害と海賊行為の事件は効果的な抑止方法がないように見えると指摘しました。
同様のコンテンツの違法コピーは、音楽業界や映画業界では珍しくありません。たとえば、今年の春祭りのSF大ヒット作「ワンダリングアース」は、リリース2日目に海賊版リソースにさらされ、数元でオンラインで販売されました。そして、通常見られるのは「海賊の録音」の曖昧な「銃バージョン」ではなく、それらのほとんどは高解像度のフィルムソースです。それは蔓延しています。
海賊行為との戦いの難しさは何ですか？
違法コピーや偽造品、不良品が繰り返し禁止されているのは、これらの製品が無料または低価格で共有されることが多いためであり、インターネットの時代では、その広がりを抑えるのはさらに困難です。
利益に駆り立てられ、海賊行為は繰り返し禁止されています
見つけるのが難しい複雑なネットワーク環境に加えて、罰則が不十分である別の理由があります。
現在の関連する規制によれば、映画の出所が漏洩した場合でも、補償額は契約の当初の価格の2倍またはそれ以下です。さらに、著作権侵害などの侵害に対する行政上の罰則はありますが、強制措置の欠如と不十分な抑止力があります。
多くの著者がこの問題を発見して公開することがなかった場合、多くの人々はまだ暗闇の中にいる可能性があります。
次の図から、著作権侵害の市場がいかに広まっているかがわかります。2017年のフロンティア経済学の調査では、2022年までに偽造品と海賊品の合計額が2.81兆ドル（19.11兆元）に達する可能性があることが示されました。また、2022年までに、偽造と海賊行為に関連する正味失業率は540万人にもなると推定されています。
そのような横行する海賊行為産業に直面して、それと戦うために人工知能を使用しなければならないようです。
自動著作権保護
バルセロナを拠点とする知的財産およびブランド保護の新興企業であるレッドポイントは、このグローバルな問題を解決するためにテクノロジーを使用しています。
レッドポイントはブランド保護と海賊版防止サービスを提供します
同社のSaaSベースのクラウドソリューションシステムは、顧客に代わってインターネット上で偽の粗悪な製品や海賊版コンテンツを検索し、それらを自動的に削除して、企業のオンラインIP侵害検出を行い、偽の情報や海賊版コンテンツを自動的に削除します。
同社のCEOであるUrquizuは、コンピュータービジョンや自然言語処理などの機械学習ツールがブランドの情報検索と偽造品の検出を迅速化し、知的財産保護の自動適用を実現できると考えています。
「サービスベースのアプローチとは対照的に、スケーラブルな技術的ソリューションのみが、知的財産権侵害によって引き起こされる課題に大幅に対処できます」とアーキズ氏は語った。
同社の海賊版対策は、次の手順に分かれています。
追跡：シンプルなプラットフォームを通じて顧客が管理するキーワード監視システムを通じて、オンラインIPの侵害を検出して排除します。さらに、著作権保護の専門家が著作権侵害の原因を毎日特定して更新し、機械学習は検出レコードを使用して新しい検索ルールを追加し、継続的に改善します。
削除：自動的に著作権を強制し、ソースをフォローアップします。違反が発見されると、自動化ルールを使用して削除と連絡先のインデックスリクエストがすぐに送信され、さらなる侵害を阻止するために法廷外の措置が取られます。
レポート：侵害を発見した後、お客様は独自の知的財産保護の範囲を表示するためにカスタマイズされたレポートを受け取ることができます。プラットフォームは他の侵害の傾向を特定し、侵害者のソースを追跡します。
海賊対策におけるリンクの追跡
さらに、機械学習とディープラーニングテクノロジーを使用して、オンラインシステムを通じて顧客のアカウント履歴情報を取得し、継続的に更新して、新しい侵害の脅威を継続的に削除することができます。潜在的な侵害の脅威が検出された場合、顧客は時間内に警告されます。
「ブランド保護と著作権侵害対策が自動化されている場合、侵害の検出から侵害コンテンツの削除までに平均4時間半かかり、このプロセスを手動で完了するのに通常数日または数週間かかります」とウルキズ氏は語った。「オンラインの偽造品と効果的に闘うには速度と正確さが重要であり、これはスマートテクノロジーによってのみ達成できます。」
Red Pointsの専用ソフトウェアは、毎日、100,000を超える違法な製品と関連コンテンツをインターネットから削除しています。その技術は現在、世界中の100を超える市場で400人以上の顧客が偽のコンテンツに対処するのに役立ち、成功率は96％です。
国内の著作権保護に対する意識の高まり
中国には、人工知能兵器と海賊行為を利用して戦う企業もあります。
2010年以降、中国では著作権の問題がますます注目を集めています。WuGuanyongは2011年にGuanyong Technologyを設立し、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能テクノロジーを利用して著作権の監視、登録、権利保護のためのビッグデータプラットフォームを作成しました。
このプラットフォームは、グローバルな中国語および英語のWebサイトを7 * 24時間監視でき、グローバルな著作権所有者にサービスを提供します
Sword Bean Networkの杭州にある会社は、自社開発のカテゴリ全体の監視および比較技術と機械学習ベースの人工知能アルゴリズムを通じて、50,000人以上の作成者と著作権の監視を含む150以上の会社を提供しています。エビデンスコレクション、登録と確認、権利保護、承認管理などのコンテンツの著作権およびデータサービス。
近年、中国人の著作権意識は徐々に高まっていますが、海賊行為や侵害は依然として蔓延しており、権利者は大きな被害を受けています。
将来的には、個人や企業が人工知能の著作権侵害対策技術をより多く使用できるようになることを期待しています。同時に、関連する法律や規制を改善し、海賊行為や侵害を隠蔽する場所をなくし、海賊行為の時代を完全に終わらせることを目指しています。
ハイパーニューロペディア
不平等な費用
不平等なコストとは、各カテゴリによって引き起こされる損失のコストが異なる状況を指します。
場合によっては、予測結果が異なると損失のレベルも異なる可能性があります。このような分類に同じコスト関数を割り当てることは現実的ではありません。この場合、分類の重要性に応じて、エラーに「不等コスト」を割り当てることができます。
不平等なコストの下では、ミスの数ではなく、「全体的なコスト」を最小限に抑えることが考慮されます。
不等コストの場合を考えると、従来の測定ROC曲線は学習者の状況を表すことができず、「コスト曲線」は通常、学習者の予想全体コストを示すために使用されます。