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生成式人工智能服务提供者在私法上的法律性质
被引量：
5
1
作者
姚志伟
《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2024年第12期127-142,共16页
在生成式人工智能服务相关侵权诉讼中,生成式人工智能服务提供者的法律性质问题是核心争议点。法律性质的界定,关系到生成式人工智能服务提供者的义务和责任,更与产业的健康发展息息相关。《生成式人工智能服务管理暂行办法》将人工智...
在生成式人工智能服务相关侵权诉讼中,生成式人工智能服务提供者的法律性质问题是核心争议点。法律性质的界定,关系到生成式人工智能服务提供者的义务和责任,更与产业的健康发展息息相关。《生成式人工智能服务管理暂行办法》将人工智能服务界定为信息服务,在公法上要求服务提供者承担内容生产者责任,在私法上并未明确其法律性质。关于生成式人工智能服务提供者在私法上的定性,现有的讨论集中于其是内容服务提供者还是技术服务提供者。根据人工智能内容生成的特点,难以将生成式人工智能服务提供者定性为内容服务提供者、技术服务提供者或新型网络服务提供者。在此基础上,考虑到权利保护和产业发展的平衡,应该超越内容服务/技术服务的二元划分,在私法上对生成式人工智能服务提供者进行重新定性。具体而言,应明确其为侵权责任法上的特殊责任主体,规定以专门的免责机制,有条件地免除其赔偿损失责任。
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关键词
生成式人工智能服务提供者
法律性质
私法
信息服务
避风港
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职称材料
机器学习的著作权侵权判定:超越非表达性使用理论
被引量：
9
2
作者
涂藤
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2024年第10期162-176,共15页
针对人工智能机器学习的著作权侵权判定难题,近期引人注目的非表达性使用理论根据“表达性机器学习”和“非表达性机器学习”的类型化方法划分侵权责任,并提倡禁止人工智能模仿特定作者的个人创作风格。然而,复制权的目的解释、历史解...
针对人工智能机器学习的著作权侵权判定难题,近期引人注目的非表达性使用理论根据“表达性机器学习”和“非表达性机器学习”的类型化方法划分侵权责任,并提倡禁止人工智能模仿特定作者的个人创作风格。然而,复制权的目的解释、历史解释和判例分析表明,非表达性使用理论未能走出长久以来“实施复制即侵权”的理论误区,面临逻辑、法理和现实层面的三重困境。对此,应当对非表达性使用理论进行扬弃,重构机器学习的著作权侵权判定标准,以公众接触原作品表达的高度盖然性取代“实施复制即侵权”的形式主义理念。
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关键词
机器学习
人工智能
侵权判定
非表达性使用
高度盖然性
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职称材料
题名
生成式人工智能服务提供者在私法上的法律性质
被引量：
5
1
作者
姚志伟
机构
广东
财经
大学
法
学院
广东财经大学人工智能法研究中心
出处
《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2024年第12期127-142,共16页
基金
国家社科基金项目“大数据、法治与国家治理现代化研究”(23XFX001)。
文摘
在生成式人工智能服务相关侵权诉讼中,生成式人工智能服务提供者的法律性质问题是核心争议点。法律性质的界定,关系到生成式人工智能服务提供者的义务和责任,更与产业的健康发展息息相关。《生成式人工智能服务管理暂行办法》将人工智能服务界定为信息服务,在公法上要求服务提供者承担内容生产者责任,在私法上并未明确其法律性质。关于生成式人工智能服务提供者在私法上的定性,现有的讨论集中于其是内容服务提供者还是技术服务提供者。根据人工智能内容生成的特点,难以将生成式人工智能服务提供者定性为内容服务提供者、技术服务提供者或新型网络服务提供者。在此基础上,考虑到权利保护和产业发展的平衡,应该超越内容服务/技术服务的二元划分,在私法上对生成式人工智能服务提供者进行重新定性。具体而言,应明确其为侵权责任法上的特殊责任主体,规定以专门的免责机制,有条件地免除其赔偿损失责任。
关键词
生成式人工智能服务提供者
法律性质
私法
信息服务
避风港
Keywords
generative artificial intelligence(AI)service providers
legal nature
private law
information services
safe harbor
分类号
D922.17 [政治法律—宪法学与行政法学]
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职称材料
题名
机器学习的著作权侵权判定:超越非表达性使用理论
被引量：
9
2
作者
涂藤
机构
广东财经大学人工智能法研究中心
出处
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2024年第10期162-176,共15页
文摘
针对人工智能机器学习的著作权侵权判定难题,近期引人注目的非表达性使用理论根据“表达性机器学习”和“非表达性机器学习”的类型化方法划分侵权责任,并提倡禁止人工智能模仿特定作者的个人创作风格。然而,复制权的目的解释、历史解释和判例分析表明,非表达性使用理论未能走出长久以来“实施复制即侵权”的理论误区,面临逻辑、法理和现实层面的三重困境。对此,应当对非表达性使用理论进行扬弃,重构机器学习的著作权侵权判定标准,以公众接触原作品表达的高度盖然性取代“实施复制即侵权”的形式主义理念。
关键词
机器学习
人工智能
侵权判定
非表达性使用
高度盖然性
Keywords
Machine Learning
Artificial Intelligence
Infringement Determination
Non-expressive Use
High Probability
分类号
DF523 [政治法律—民商法学]
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出处
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1
生成式人工智能服务提供者在私法上的法律性质
姚志伟
《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2024
5
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职称材料
2
机器学习的著作权侵权判定:超越非表达性使用理论
涂藤
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2024
9
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