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By 超神经
场景描述：人工智能创作的作品是否拥有版权？这些作品版权归属于谁？而人工智能犯错后果又该由谁承担？众多问题亟待法律法规的完善。
关键词：人工智能 版权 世界知识产权日 近年、国内の著作権意識が目覚め始めていることに気づきましたか。
現在、さまざまな音楽およびビデオプラットフォームでの多くの作品では、有料会員が視聴する必要があります。クリエイターは著作権侵害に対して「ゼロトレランス」を有しており、この分野における国の法律および規制は常に強化および改善されています。
ただし、人工知能の開発に伴い、次のようないくつかの新しい質問が出始めています。作品を作成できる人工知能には著作権がありますか？
今日、4月26日、第19回世界知的所有権の日、人工知能と著作権の問題を一緒に議論します。
ブラックホールによる著作権の嵐
つい最近まで、ブラックホールの写真は著作権に関する世論の波を引き起こしました。写真はリリースされ次第Visual Chinaが撮影し、著作権透かしが追加されました。
Visual Chinaは、公開された夜に、ブラックホールの写真を独自の著作権ライブラリに含めました。
最終的な結果として、世界中のデジタル天文学者、ソフトウェアエンジニア、天体望遠鏡、コンピュータの努力の背後にある共同作品に属し、分割できないため、Visual Chinaは謝罪し、ブラックホールの写真はブラックホールの写真です。すべての人類。
ブラックホール写真の著作権の混乱は収まりましたが、そこから独立して作品を作成できる人工知能を考えました。作成した作品の著作権は誰に属すべきですか？
AIが作成した作品には著作権がありますか？
文化的創造の分野で人工知能が登場し始めて以来、彼らの作品の著作権の所有権については議論の余地があります。関連する技術の発展に伴い、人工知能の独立した創造力はますます強くなっています。
2016年、日本で開発された人工知能がSF小説「コンピュータが小説を書いた日」を作成しました。これは、すべての人間の裁判官を欺くだけでなく、日本マイクロ文学賞にも合格しました。
2017年5月、マイクロソフトの人工知能システム「XiaoIce」が制作した詩集「Sunshine Lost the Glass」が正式に発表されました。
2018年4月、韓国は人工知能技術を使用して曲の制作に参加し、初めて成功し、独自に歌うことができる「K-pop AI」を開発しました。
以前は、Google人工知能は絵画を作成することができ、一部の絵画は8,000ドルという高価格で販売されていました。
昨日の前日、人工知能によって書かれた最初の本が出版されました、「リチウムイオン電池：機械生成における最先端研究の要約」。
そのような例は数が多すぎてリストできません。人工知能の作成は新しいものではありません。しかし、これらの作品について、著作権は誰に帰属しますか？原稿料、オークション料は誰が負担しますか？
これらの作品は創造物と見なすことはできず、計算されたとしか言えない、または模倣してつなぎ合わせたものだと考える人もいるため、著作権の問題はありません。
もう1つの見方は、自然言語の理解と生成をコア技術とする人工知能は、元の言語を生成する能力を持っているということです。作品はまだマスターから遠いですが、それも創造物であり、人工知能が著作権を所有する必要があります。
世界は決定的ではありません
この点で、国によって法的規制や措置は異なります。
イギリス：1988年にイギリスが発布した「著作権、デザイン、特許法」は、「コンピュータで作成された」作品が「人間の作者」のいない作品であることを認識し、そのような作品に著作権保護を明示的に付与しました。
欧州：2017年2月、欧州議会は自律型ロボットに著作権保護を目的とした「サイボーグ」の法的地位を付与することを提唱しました。
日本：2016年、日本は知的財産促進プログラムを採用しました。その主な目的は、人工知能製品の「著作権」を保護するための法制度を確立することです。日本政府は、この計画を通じて人工知能の著作権を保護するための新しい登録システムを確立すると発表した。
中国：中国の「特許法」も、コンピューティングユーザーの「アルゴリズム」の特許保護を徐々に自由化していますが、人工知能製品の特許申請については、「特許審査ガイドライン」をさらに改善し、補足する必要があります。
米国：米国憲法の知的財産権条項によると、機械は実質的な報酬なしにプログラムの指示に従って単に動作するため、憲法作成者はロボットによって作成された著作物をこの条項に含めていません。
今日、そのような議論はまだ地球規模で決定的ではありません。
誰がAIの栄光を手に入れ、誰が問題を引き起こしたかを責めますか？
誰もが知っているように、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、およびその他の技術的なトレーニングにより、人工知能はますます賢くなり、「保護者」が期待しないことを行う可能性があります。
例として、前回のUber自動運転車の事故を考えてみましょう。
2018年3月、道路を横断する女性がUberの無人SUVにノックダウンされ、最終的に死亡しました。これは、無人の車が人に衝突し、当時大騒ぎを引き起こした最初の致命的な事故でした。
最後に、調査後の責任はUberではなく被害者にあり、Uberは刑事責任を負わないため、車のバックアップドライバーをさらに調査する必要があります。
同年、テスラの無人運転が原因でオートパイロットシステムが死亡し、交通警察が運転手が主犯と判断した。
これらの2つの事故では、自動運転システムは責任を割り当てられませんでした。しかし、ある日自動運転は完全に無人であり、事故が発生した場合、誰が責任を持つべきでしょうか？これは今のところ解決できない問題です。
同様に、人工知能によって作成された作品が授与されて販売された場合、誰に利益がありますか？
人工知能の著作権問題はまだ改善する必要があります
人為的に作成されたコンテンツやその他の製品が増えるにつれて、著作権関連の問題は明確な法律と規制によって解決される必要があります。
人工知能によって作成されたコンテンツが「作品」のように見え、したがって著作権法（著作権法）の意味で「作品」を構成する場合、著作権システムは人工知能作品の所有権を定義する方法に対応する必要があります。
人工知能の著作物の権利が明確に定義されておらず、「所有者のいない著作物」になることを許可されている場合、多くの法的紛争を引き起こし、既存の著作権システムに影響を及ぼし、さらに「海賊行為」を制御できない道徳的危機を引き起こします。
著作権システムの誕生以来、科学技術の大きな進歩はすべて著作権業界に大きな変化をもたらし、それに応じて著作権システムも調整されてきました。
知的財産保護に関しては、まだやらなければならないことがたくさんあります。AIの知的財産権の問題についても、改善すべき点がたくさんあります。
ハイパーニューロペディア
アンサンブル学習
アンサンブル学習は、機械学習におけるアイデアであり、複数のモデルを組み合わせて、より高い精度のモデルを形成します。
統合学習自体は単一の機械学習アルゴリズムではありませんが、複数の機械学習デバイスを構築して組み合わせることで学習タスクを完了します。
統合学習は、分類問題の統合、回帰問題の統合、特徴選択の統合、異常値の検出の統合などに使用できます。統合学習は、すべての機械学習分野で見られると言えます。
アンサンブル学習で解決すべき主な問題は2つあります。1つは複数の個別学習者を取得する方法、2つ目はこれらの個別学習者を強力な学習者に編成するための組み合わせ戦略を選択する方法です。
