intellectual property rights | BriefGPT

关键词intellectual property rights

搜索结果 - 10

评估和缓解视觉生成人工智能中的知识产权侵权
通过对视觉生成 AI 模型进行广泛评估，我们发现当输入提示包含角色的名称或其特征的描述时，最先进的视觉生成模型能够生成与主要娱乐公司（如索尼、漫威和任天堂）持有的知识产权相似的内容，由此引发潜在的法律担忧。为了减轻此类知识产权侵权问题，我们
PDFa month ago
法律数据挖掘中的人工智能（AI）
利用本体论组织法律信息，特别是知识产权的印度法院案例，以解决法律数据结构化和理解困难的问题。
PDFa month ago
生成型人工智能中数据的知识产权保护方法评述
大型生成型人工智能（GAI）模型可以生成逐渐无法区分是否人工生成的文本、图片、声音和其他形式的媒体。本文研究了训练数据的知识产权问题，重点关注生成模型的特性，探讨可能导致潜在知识产权侵犯的滥用行为，并提出了一个分类体系，对 GAI 中保护数
PDF2 months ago
AAAIAI 版税 —— 补偿 AI 生成内容的艺术家和知识产权持有者的知识产权框架
探讨人工智能生成内容如何扰乱创意产业的核心收入来源，特别是知识产权（IP）权益的分红。通过审核人工智能生成系统的输入与输出之间的知识产权和版权问题，提出了一种系统性方法，使用图像相似度度量（CLIP）将图像与历史版权裁决进行比较，以评估 A
PDF3 months ago
评估 AI 创造物的真实创新程度
探究人工智能是否生成真正新颖的想法，而不仅仅是重复在训练中学到的模式，通过一项新颖的实验设计，在为假设的众筹活动生成项目标题的任务中，我们比较了人工智能生成的项目标题之间的重复和复杂性，并通过扩展的最大平均偏差度量了人工智能生成的标题与实际
PDF4 months ago
生成型人工智能与美国知识产权法
生成型 AI 技术对艺术家权益、内容制作、数据收集、隐私、信息准确性和知识产权等方面产生了法律和伦理问题，尤其在是否侵犯了人类创作者的知识产权方面引发了法律挑战。AI 模型生成的结果能否满足现行法律下侵权的法定标准，各个法院的早期判断并不一
PDF7 months ago
广泛扁平化最小水印技术用于对生成对抗网络的稳健性鉴权
提出一种新颖的多位无盒水印方法，用于保护生成对抗网络的知识产权，对于微调、修剪、量化和替代模型攻击具有改进的鲁棒性。通过在生成对抗网络训练过程中添加额外的水印损失项来嵌入水印，保证由生成对抗网络生成的图像中包含可由预训练的水印解码器恢复的不
PDF8 months ago
LLM 应用中 IP 保护的协议
本文讨论了两个旨在保护个人 Prompt 创作权利从而支持 LLM Prompt 开放市场繁荣发展的协议。
PDFa year ago
ACL递归神经网络知识产权保护的一种极其简单的方法
本文提出了一种以门控概念为基础的实用方法来保护循环神经网络 (RNN) 的知识产权，通过设计模型训练方案的方式来确保受保护的 RNN 模型只有在提供了真实密钥的情况下能够保持其原始性能，并在各种 RNN 变体的白盒和黑盒保护方案中展示了我们
PDF2 years ago
利用更智能的机器黑客智能机器：从机器学习分类器中提取有意义的数据
本文着重于研究机器学习分类器中存在的信息泄露问题，通过构建元分类器并用其来入侵其他分类器，发现可以从中推断出对训练集的有用信息，这种信息泄露可能被利用于盗取竞争对手的商业机密，潜在侵犯知识产权。
PDF11 years ago