18、AI创作作品的版权归属与保护探讨

AI创作作品的版权归属与保护探讨

1. 现有AI作品版权归属模型

认为只有人类才能成为作者的观点提出了几种关于AI创作作品的版权归属思路,可简化为以下三种模型:
- 软件用户版权模型 :这是在AI动态发展之前就已确立的传统模型,主张计算机生成作品的版权应归软件用户所有。
- AI创作者版权模型 :该模型提议AI作品的版权应授予AI的创作者。在美国版权法中,有类似的“雇佣作品原则”,将AI作品的权利与程序员或AI所在设备的所有者相联系。
- 公共领域模型 :此模型认为AI作品应遵循公共领域规则。相关概念是,此类作品的作者可归为AI,权利授予其创作者,作品在非商业性知识共享许可下公开可用。该模型还认为,由于没有作者,AI作品不应受到法律保护。

2. AI作为作者的争议与思考

当代多数法律体系区分创作者的精神(个人)权利和财产权利,通常认为创作行为应是有意识的心理行为,将作品与创作者在心理和情感上紧密相连。这种对创作行为的理解常借助“创作即生育”的认知概念隐喻,创作者与作品的关系如同父母与孩子。这一假设很大程度上导致了只有自然人才能被视为创作者的观点,而非法人等其他主体。然而,这一观点无法抵御其他观点的挑战,包括功利主义的反驳观点。

但实际上,AI本质上旨在模仿人类的适应能力,而适应能力无疑包含创造力,因为创造力是应对变化环境的工具。如今,AI已能创作原创且独特的音乐、诗歌和绘画,并得到人类的欣赏。从这些情况来看,没有充分理由不承认AI作为潜在作者的可能性。不过,承认AI为潜在作者并不预先决定其版权保护的范围和方式。在版

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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