Управление авторскими правами в технологиях генеративного искусственного интеллекта: игровой подход ко взаимодействию.

 Balancing Innovation and Rights: A Cooperative Game Theory Approach to Copyright Management in Generative AI Technologies

“`html

Решение проблемы авторских прав в генеративном искусственном интеллекте

Возникновение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой значительный технологический скачок, позволяющий создавать новый текст, изображения, видео и другие медиа, изучая обширные наборы данных. Однако эта инновационная способность вызывает серьезные проблемы с авторскими правами, поскольку она может использовать и переделывать творческие работы оригинальных авторов без их согласия.

Практические решения и ценность

Для решения этой проблемы наша команда предлагает новую экономическую модель, основанную на принципах кооперативной теории игр, которая позволяет установить справедливую систему распределения роялти. Эта система оценивает вклад отдельных владельцев авторских прав в создание контента, сгенерированного ИИ, на основе вероятностной природы генеративных моделей. Она использует значение Шепли, метод из теории игр, для справедливого распределения роялти, обеспечивая каждому участнику компенсацию в соответствии с полезностью его данных для обучения ИИ.

Эта модель демонстрируется через числовые эксперименты с различными наборами данных, включая те, которые включают защищенные авторскими правами и не защищенные данные. Эксперименты показывают, что модель способна справедливо распределять роялти, учитывая вклад каждого автора в обучение ИИ.

Исследование также критически рассматривает сложности внедрения такой экономической модели в реальных сценариях, учитывая вычислительные вызовы и юридическую неопределенность, связанную с авторскими правами, влияющую на генеративный ИИ. Оно признает, что динамическая природа авторских прав и разнообразие источников данных требуют гибкого и адаптивного решения.

В заключение, данное исследование эффективно решает проблему нарушения авторских прав в генеративном ИИ, предлагая сложную экономическую модель, основанную на кооперативной теории игр. Используя значение Шепли, метод количественно оценивает справедливую компенсацию владельцам авторских прав на основе их вклада в обучающие данные ИИ. Это подход смягчает юридические риски и способствует дальнейшему развитию и сотрудничеству в области создания контента с использованием ИИ.

“`

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект