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英国发布人工智能治理中期报告
2023年8月31日，英国下议院（House of Commons）发布人工智能（AI）治理中期报告，以便对英国政府提出相关建议。报告深入研究了人工智能治理的多方格局，对管理AI的现有框架、法规和道德准则进行全面分析，提出政策制定者、利益相关者和公众需要一个强大而透明的人工智能治理框架，以维护人权、问责制度和社会福祉。 自1950年以来，AI一直是公共、私营和研究部门关注的主题。自从“大型
发布时间：2023.09.05 -
欧盟就全球首个全面监管AI法案达成初步协议
据新华社消息，在历经马拉松式谈判后，欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会三方8日晚就《人工智能法案》达成协议，该法案将成为全球首部人工智能领域的全面监管法规。 欧盟内部市场委员蒂埃里·布雷东在社交媒体上发文表示：“欧盟成为第一个为人工智能使用设立明确规则的地区。《人工智能法案》不仅是一本规则手册，也将成为欧盟初创企业和研究人员引领全球人工智能竞赛的助推器。” 欧盟委员会于2021年4月提出《人工智能
发布时间：2023.12.11 -
通用人工智能创新发展带来的风险挑战及其法治应对
内容提要 以ChatGPT大规模模型训练为代表的通用人工智能产业在创新发展过程中对社会秩序造成了一定冲击，存在来自科技伦理、侵权归责、知识产权垄断、数据安全、算法操控等多方面风险挑战，人工智能发展面临信任危机。基于此，应重视通用人工智能产业治理，以《生成式人工智能服务管理暂行办法》的施行为契机，建立健全生成式人工智能服务的相关行为规范和伦理指南，用系统观念和法治方法来推动通用人工智能技术和产业
发布时间：2023.09.13 -
《纽约时报》禁止其新闻报道用于人工智能模型训练，考虑起诉 OpenAI
8月20日，据NPR报道，OpenAI可能面临《纽约时报》的起诉，原因是该公司使用了《纽约时报》的文章和图片来训练其人工智能（AI）模型，这违反了《纽约时报》的服务条款。如果诉讼成功，OpenAI可能会遭受巨大的损失，包括删除其数据集、支付高额罚款等。 OpenAI旗下的ChatGPT是一款强大的聊天机器人，自从发布以来就受到了广泛的关注和使用。然而，ChatGPT也引发了一些版权问题，例如
发布时间：2023.08.22 -
人工智能司法应用的责任归结困境与解决路径
内容提要 人工智能在司法裁判领域中的应用对于提高司法效率、促进司法公正具有显著效果。然而，新技术与传统审判领域的碰撞融合不可避免地冲击着原有的审判责任与产品责任体系。在责任的衔接、认定和承担方面存在着责任衔接链条中断、主观心理判断困难、因果关系证明困难以及责任推诿加剧的困境。责任归结困境的形成源于算法权力对审判权的冲击、主体自身存在卸责倾向、算法的固有缺陷等因素。破解当前人工智能司法应用中的责任
发布时间：2023.10.09 -
德国专利商标局发布人工智能创新活动分析
2024年3月18日，德国专利商标局（DPMA）发布了人工智能（AI）创新活动的评估和分析。数据显示，人工智能将在生活的许多领域发挥重要作用；德国在申请人来源国中位居第二。DMPA提出德国将持续致力于AI这一关键的未来技术领域、跻身最具创新型的国家行列。 主要结论： （1）与AI有关的创新活动持续增加。以AI为重点的技术领域中，德国去年有效专利公开数量比五年前增加了40%。AI的核心领域增长趋势
发布时间：2024.03.20 -
欧盟《人工智能法》
欧盟《人工智能法》定稿版本：全文中译本.pdf
发布时间：2024.03.29 -
合理界定人工智能生成内容著作权合法性
生成式人工智能的迅猛发展给著作权制度提出了许多新的议题，生成式人工智能的研发阶段涉及训练数据的著作权合法授权，其利用阶段涉及生成内容的作品著作权属性以及生成内容的著作权归属和侵权判断问题。学术界关注较多的是人工智能生成内容的作品性认定问题，产业界首先遭遇的是训练数据的合法性指控问题，而真正对著作权制度基本理论构成挑战的是人工智能内容生成机制对“思想表达二分法”的冲击。 明确生成作品属性 自
发布时间：2024.05.28 -
ChatGPT类技术：法律人工智能的改进者还是颠覆者？
摘要：21世纪以来，法律人工智能呈现出繁荣复兴的景象。但火热表象的背后，法律领域的语言复杂性、知识丰富性使得法律人工智能仍然面临自然语义处理与知识生成的技术瓶颈。以ChatGPT为代表的大规模语言模型与生成式人工智能技术有望破除法律人工智能的自然语言理解瓶颈，极大提升技术互动性、生成性与嵌入性，推动法律人工智能与用户形成刚需性、高频率和高黏性的联结。尽管如此，现有ChatGPT类技术的底层逻辑
发布时间：2024.03.05 -
人工智能大模型数据爬取行为的正当性认定
生成式人工智能的发展主要依赖大模型以及对大模型的数据训练，数据训练又离不开大规模的数据爬取。如何规范人工智能大模型的数据爬取行为，在鼓励人工智能产业繁荣发展的同时，又为数据爬取行为建立合理秩序，已成为一项重要课题。在我国的数据开放程度尚不足的情况下，应该通过调整数据抓取行为的正当性考虑因素中的每个参数值，为生成式人工智能营造较为宽松的发展空间。 随着ChatGPT的爆火，生成式人工智能（AIGC
发布时间：2024.04.01
