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激励前置与梯度赋权:生成式人工智能提示词保护的初步设想
1
作者
陈亮
朱晟男
《北京工商大学学报(社会科学版)》
2025年第4期131-142,共12页
提示词是用户为引导人工智能创作而精心设计的输入文本,是指导人工智能模型进行创作的专属语言,其作为一种可以被识别的“表达”与生成物共存。基于提示词的生成式人工智能创作模式在算法黑箱下模糊了人机贡献界限,传统的“工具论”低...
提示词是用户为引导人工智能创作而精心设计的输入文本,是指导人工智能模型进行创作的专属语言,其作为一种可以被识别的“表达”与生成物共存。基于提示词的生成式人工智能创作模式在算法黑箱下模糊了人机贡献界限,传统的“工具论”低估了人工智能的“智能性”,机械地将版权保护重心落在生成物上,对生成式人工智能的版权问题不能精准回应。“贡献论”虽注意到提示词在生成式人工智能运作中的重要性,但是未能进一步区分人机贡献,混淆了提示词的独创性与生成物的独创性的关系,片面将提示词的价值维系于生成物之上,忽略提示词在人工智能内容输出中的应有价值。随着提示词交易市场的形成壮大,激励提示词创作者利用人工智能进行“创作”应成为制度设计的重点。在证成提示词可保护性的基础上,针对结果导向保护模式的固有缺陷,通过“激励前置”与“梯度赋权”方式为提示词提供保护是一种切实可行的规制路径。
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关键词
提示词
可版权性
因果关系
激励前置
梯度赋权
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题名
激励前置与梯度赋权:生成式人工智能提示词保护的初步设想
1
作者
陈亮
朱晟男
机构
西南政法大学人工智能法学院
出处
《北京工商大学学报(社会科学版)》
2025年第4期131-142,共12页
基金
重庆市哲学社会科学规划项目“数字法治建设研究”(2023FX03)。
文摘
提示词是用户为引导人工智能创作而精心设计的输入文本,是指导人工智能模型进行创作的专属语言,其作为一种可以被识别的“表达”与生成物共存。基于提示词的生成式人工智能创作模式在算法黑箱下模糊了人机贡献界限,传统的“工具论”低估了人工智能的“智能性”,机械地将版权保护重心落在生成物上,对生成式人工智能的版权问题不能精准回应。“贡献论”虽注意到提示词在生成式人工智能运作中的重要性,但是未能进一步区分人机贡献,混淆了提示词的独创性与生成物的独创性的关系,片面将提示词的价值维系于生成物之上,忽略提示词在人工智能内容输出中的应有价值。随着提示词交易市场的形成壮大,激励提示词创作者利用人工智能进行“创作”应成为制度设计的重点。在证成提示词可保护性的基础上,针对结果导向保护模式的固有缺陷,通过“激励前置”与“梯度赋权”方式为提示词提供保护是一种切实可行的规制路径。
关键词
提示词
可版权性
因果关系
激励前置
梯度赋权
Keywords
prompts
copyrightability
causal attribution
ex-ante incentives
gradient empowerment
分类号
D922.29 [政治法律]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
激励前置与梯度赋权:生成式人工智能提示词保护的初步设想
陈亮
朱晟男
《北京工商大学学报(社会科学版)》
2025
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