Mar, 2024
并非所有相似点都相等：利用数据驱动的偏见来指导 GenAI 版权争议
Not All Similarities Are Created Equal: Leveraging Data-Driven Biases to Inform GenAI Copyright Disputes
Uri Hacohen, Adi Haviv, Shahar Sarfaty, Bruria Friedman, Niva Elkin-Koren...
TL;DR这篇研究论文介绍了一种新方法，利用 GenAI 模型的学习能力进行版权法律分析，通过 GPT2 和 Stable Diffusion 模型进行了演示。该方法利用数据驱动的偏见来评估 GenAI 创建的作品的一般性，帮助确定版权范围，并提供了有关评估版权法律和制定政策的宝贵见解。