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数据再使用背景下数据竞争的合理界限
张江莉 北京师范大学法学院副教授 数字经济与法律研究中心执行主任 数据的聚积、生产、流动、再使用是大数据产业的基本环节。广大用户产生数据，在先的数据企业搜集、整理、通过特定的算法呈现数据，这些数据可能又会成为新的数据企业所需要的数据来源。数据的流动和再使用直接涉及到三方主体：数据源（用户），在先的数据企业，数据再使用企业。 不可否认的是，在先的数据企业为数据的搜集、整理和呈现付出了成本，其利
发布时间：2020.03.06 -
人工智能的数据垄断与反垄断法的时代使命
，为海量用户数据提供了完美的商业可能。可以认为，用户数据将是人工智能时代最为重要的生产要素，也将是人工智能产业主体最为关键的市场竞争要素。毫无疑问，人工智能产业主体通过数据垄断而限制、排除竞争的行为，也将成为反垄断法面临的新的时代课题。 01、数据收集与数据使用 数据收集是数据使用的前提。在人工智能时代，用户数据产生于互联网平台，应用于人工智能产业。有基于此，数据收集的垄断与互联网平台经济的网络
发布时间：2018.07.24 -
机器利用数据行为构成著作权合理使用的经济分析
内容提要 未经权利人许可的数据挖掘或机器学习行为可能侵犯著作权人的多项权能。尽管目前市面上存在一些互联网平台与数据库，可供数据挖掘与机器学习者一站式批量获取作品，但若不免除数据挖掘与机器学习者事先寻求许可的法律义务，则他们仍会囿于高昂的交易成本，无法有效获取所需数据，这制约数字创新产品的开发。允许数据挖掘与机器学习者免费使用作品数据，可能实质损害著作权人的部分市场利益，但由此开发的数字创新
发布时间：2024.04.23 -
生成式人工智能数据训练的合理使用规则研究
摘要 生成式人工智能数据训练过程涉及对作品、资料、文献等数据的获取和利用，可能引发版权侵权。为避免版权侵权，人工智能开发者或者事前获得授权许可，或者依法获得侵权豁免。然而，传统许可模式在实践中难以支撑海量数据学习模式的需要；法定许可方案也面临交易成本和管理成本高昂的问题。以博弈论视角进行分析得出，合理使用是配置作品数据资源的较优路径，也是协调著作权人和人工智能开发者利益冲突的理性选择。对此，建议
发布时间：2024.11.15
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