論文の概要: Ordre public exceptions for algorithmic surveillance patents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05534v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 14:00:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 14:15:19.813370
- Title: Ordre public exceptions for algorithmic surveillance patents
- Title(参考訳): アルゴリズムによる監視特許の公的な例外
- Authors: Alina Wernick,
- Abstract要約: ほとんどの場合、アルゴリズムによる監視特許を特許性から除外することは望ましくないと結論付けている。
このような特許の開示は、公共の監視のための監視のブラックボックスを開くことで、社会的観点から肯定的な外部性を持っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This chapter explores the role of patent protection in algorithmic surveillance and whether ordre public exceptions from patentability should apply to such patents, due to their potential to enable human rights violations. It concludes that in most cases, it is undesirable to exclude algorithmic surveillance patents from patentability, as the patent system is ill-equipped to evaluate the impacts of the exploitation of such technologies. Furthermore, the disclosure of such patents has positive externalities from the societal perspective by opening the black box of surveillance for public scrutiny.
- Abstract(参考訳): この章では、アルゴリズムによる監視における特許保護の役割と、人権侵害を可能にする可能性から、特許可能性から公共の例外が適用されるべきかどうかを論じる。
たいていの場合、そのような技術の活用による影響を評価するのに特許制度が不十分であるため、アルゴリズムによる監視特許を特許性から除外することは望ましくないと結論付けている。
さらに、そのような特許の開示は、公的監視のための監視のブラックボックスを開くことで、社会的観点から肯定的な外部性を持っている。
関連論文リスト
- A Comprehensive Survey on AI-based Methods for Patents [14.090575139188422]
この調査は、AIによる特許分析の分野における研究者、実践者、特許事務所のリソースとして機能することを目的としている。
私たちの調査では、2017年から2023年の間に26の会場から40以上の論文から、最近のAIツールに関する包括的な要約を公開しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T20:44:06Z) - A Safe Harbor for AI Evaluation and Red Teaming [124.89885800509505]
一部の研究者は、そのような研究の実施や研究成果の公表が、アカウント停止や法的報復につながることを恐れている。
我々は、主要なAI開発者が法的、技術的に安全な港を提供することを約束することを提案します。
これらのコミットメントは、ジェネレーティブAIのリスクに取り組むための、より包括的で意図しないコミュニティ努力への必要なステップである、と私たちは信じています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T20:55:08Z) - Unveiling Black-boxes: Explainable Deep Learning Models for Patent
Classification [48.5140223214582]
深部不透明ニューラルネットワーク(DNN)を利用した多ラベル特許分類のための最先端手法
レイヤワイド関連伝搬(Layer-wise Relevance propagation, LRP)を導入し, 特許の詳細な分類手法を提案する。
関連性スコアを考慮し、予測された特許クラスに関連する単語を視覚化して説明を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T14:11:37Z) - Graph Representation Learning Towards Patents Network Analysis [2.202803272456695]
この研究は、イランの公式ガゼットに登録された特許データの作成、分析、検索にグラフ表現学習アプローチを採用した。
イランの特許グラフをスクラッチから作成するために、スクラップされた特許データセットから重要なエンティティが抽出された。
新たなグラフアルゴリズムとテキストマイニング手法の活用により,イランの特許データから新たな産業分野と研究分野を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T05:49:40Z) - Adaptive Taxonomy Learning and Historical Patterns Modelling for Patent
Classification [45.168693589731156]
本稿では,特許分類に関する特許に関する情報を包括的に検討する統合フレームワークを提案する。
まず,その意味表現を導出するためのICC符号相関学習モジュールを提案する。
最後に、IPC符号のセマンティクスを含む特許文書の文脈情報と、予測を行うために利用者のシーケンシャルな選好を割り当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T07:02:24Z) - Having your Privacy Cake and Eating it Too: Platform-supported Auditing
of Social Media Algorithms for Public Interest [70.02478301291264]
ソーシャルメディアプラットフォームは、情報や機会へのアクセスをキュレートするので、公衆の言論を形成する上で重要な役割を果たす。
これまでの研究では、これらのアルゴリズムが偏見や差別的な結果をもたらすことを示すためにブラックボックス法が用いられてきた。
本稿では,提案法の目標を満たすプラットフォーム支援型監査手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T17:32:35Z) - A Survey on Sentence Embedding Models Performance for Patent Analysis [0.0]
本稿では,PatentSBERTaアプローチに基づく埋め込みモデルの精度を評価するための標準ライブラリとデータセットを提案する。
patentSBERTa, Bert-for-patents, and TF-IDF Weighted Word Embeddings is the most accuracy for computing sentence embeddeds at the subclass level。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-28T12:04:42Z) - PatentMiner: Patent Vacancy Mining via Context-enhanced and
Knowledge-guided Graph Attention [2.9290732102216452]
我々は、リッチなセマンティック知識をマイニングし、新たな潜在的な特許を予測するために、PatentMinerという新しい特許空白予測手法を提案する。
特許知識グラフ(例えば、年)は、特許文書から名前付きエンティティ認識と関係抽出を行うことによって構築される。
構築した知識グラフにおいてリンク予測を行うために,CNM(Common Neighbor Method),GAT(Graph Attention Networks),CGAT(Context-enhanced Graph Attention Networks)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T17:34:57Z) - Summarization, Simplification, and Generation: The Case of Patents [0.0]
本調査は,特許の特徴と現状のNLPシステムへの疑問,b) 先行研究とその進化を批判的に提示すること,c) さらなる研究が必要である研究の方向性に注意を向けることを目的としたものである。
私たちの知る限りでは、特許領域における生成的アプローチに関する最初の調査である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T09:28:29Z) - Overcoming Failures of Imagination in AI Infused System Development and
Deployment [71.9309995623067]
NeurIPS 2020は研究論文に「潜在的な悪用と失敗の結果」に関するインパクトステートメントを含むよう要求した。
我々は、害の枠組みは文脈に適応し、潜在的な利害関係者、システム余裕、および最も広い意味での害を評価するための実行可能なプロキシを考える必要があると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T18:09:52Z) - Public Bayesian Persuasion: Being Almost Optimal and Almost Persuasive [57.47546090379434]
i) 任意の状態空間, (ii) 任意の行動空間, (iii) 任意の送信者のユーティリティ関数を用いて, 一般の状況下での公衆の説得問題を考察する。
任意の公的な説得問題に対して準多項式時間ビクテリア近似アルゴリズムを提案し、特定の設定でQPTASを出力する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-12T18:59:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。