論文の概要: Formalizing Human Ingenuity: A Quantitative Framework for Copyright
Law's Substantial Similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01230v2
- Date: Tue, 14 Jun 2022 23:13:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:27:41.570515
- Title: Formalizing Human Ingenuity: A Quantitative Framework for Copyright
Law's Substantial Similarity
- Title（参考訳）: 人権法の実体的類似性に関する定量的枠組み
- Authors: Sarah Scheffler, Eran Tromer, Mayank Varia
- Abstract要約: 米国の著作権法における中心的な概念は、原本と(法的に)派生した作品との相当な類似性を判断することである。
この研究は、実際の類似性パズルの重要な部分は、理論計算機科学にインスパイアされたモデリングに修正可能であることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.607532528683056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A central notion in U.S. copyright law is judging the substantial similarity
between an original and an (allegedly) derived work. Capturing this notion has
proven elusive, and the many approaches offered by case law and legal
scholarship are often ill-defined, contradictory, or internally-inconsistent.
This work suggests that key parts of the substantial-similarity puzzle are
amendable to modeling inspired by theoretical computer science. Our proposed
framework quantitatively evaluates how much "novelty" is needed to produce the
derived work with access to the original work, versus reproducing it without
access to the copyrighted elements of the original work. "Novelty" is captured
by a computational notion of description length, in the spirit of
Kolmogorov-Levin complexity, which is robust to mechanical transformations and
availability of contextual information.
This results in an actionable framework that could be used by courts as an
aid for deciding substantial similarity. We evaluate it on several pivotal
cases in copyright law and observe that the results are consistent with the
rulings, and are philosophically aligned with the
abstraction-filtration-comparison test of Altai.
- Abstract（参考訳）: 米国の著作権法における中心的な概念は、原本と(法的に)派生した作品との相当な類似性を判断することである。
事件法や法学による多くのアプローチは、しばしば不確定、矛盾、あるいは内部矛盾である。
この研究は、実際の類似性パズルの重要な部分は、理論計算機科学にインスパイアされたモデリングに修正可能であることを示唆している。
提案フレームワークは,オリジナル作品の著作権要素にアクセスせずに,オリジナル作品にアクセスできるように,オリジナル作品の制作に「ノベルティ」がどの程度必要かを定量的に評価する。
ノベルティ」は、機械的変換や文脈情報の可用性に頑健なコルモゴロフ=レーヴィン複雑性の精神において、記述長という計算的概念によって捉えられる。
この結果、裁判所が実質的な類似性を決定するための補助として使用できる実行可能な枠組みが生まれる。
著作権法のいくつかの重要なケースで評価し、その結果が判決と一致していることを確認し、altaiの抽象濾過比較テストと哲学的に一致している。
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