論文の概要: Copyright and Competition: Estimating Supply and Demand with Unstructured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16120v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 15:09:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:49.369973
• Title: Copyright and Competition: Estimating Supply and Demand with Unstructured Data
• Title（参考訳）: 著作権と競争:非構造化データによる需給推定
• Authors: Sukjin Han, Kyungho Lee,
• Abstract要約: 著作権政策は、クリエイティブ産業における創造者と企業の知的財産を保護する上で重要な役割を担っている。 これらの産業における生産的AIのようなコスト削減技術の出現は、これらの政策の役割に新たな注意を払っている。 本稿では,創造的に差別化された製品市場における製品位置づけと競争と,著作権保護の競争的・福祉的効果について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9821874476902969
• License:
• Abstract: Copyright policies play a pivotal role in protecting the intellectual property of creators and companies in creative industries. The advent of cost-reducing technologies, such as generative AI, in these industries calls for renewed attention to the role of these policies. This paper studies product positioning and competition in a market of creatively differentiated products and the competitive and welfare effects of copyright protection. A common feature of products with creative elements is that their key attributes (e.g., images and text) are unstructured and thus high-dimensional. We focus on a stylized design product, fonts, and use data from the world's largest online marketplace for fonts. We use neural network embeddings to quantify unstructured attributes and measure the visual similarity. We show that this measure closely aligns with actual human perception. Based on this measure, we empirically find that competitions occur locally in the visual characteristics space. We then develop a structural model for supply and demand that integrate the embeddings. Through counterfactual analyses, we find that local copyright protection can enhance consumer welfare when products are relocated, and the interplay between copyright and cost-reducing technologies is essential in determining an optimal policy for social welfare. We believe that the embedding analysis and empirical models introduced in this paper can be applicable to a range of industries where unstructured data captures essential features of products and markets.
• Abstract（参考訳）: 著作権政策は、クリエイティブ産業における創造者と企業の知的財産を保護する上で重要な役割を担っている。 これらの産業における生産的AIのようなコスト削減技術の出現は、これらの政策の役割に新たな注意を払っている。 本稿では,創造的に差別化された製品市場における製品位置づけと競争と,著作権保護の競争的・福祉的効果について考察する。 創造的要素を持つ製品の一般的な特徴は、それらの重要な属性(例えば、画像やテキスト)が非構造であり、したがって高次元であることである。 我々は、スタイル化されたデザイン製品、フォント、そして世界最大のフォントのオンラインマーケットプレースからのデータの使用に焦点を当てています。 ニューラルネットワークの埋め込みを使って、構造化されていない属性を定量化し、視覚的類似度を測定する。 この尺度は実際の人間の知覚と密接に一致している。 この測定結果から,視覚的特徴空間において,競合が局所的に発生することを実証的に見出した。 次に、埋め込みを統合する供給と需要のための構造モデルを構築します。 反事実分析により, 地域著作権保護は製品移転時の消費者福祉を高めることが確認され, 社会福祉の最適政策を決定する上で, 著作権とコスト低減技術との相互作用が不可欠であることがわかった。 本論文で導入された埋め込み分析と実証モデルは、非構造化データが製品や市場の本質的な特徴を捉えている様々な産業に適用できると考えている。

関連論文リスト

• An Economic Solution to Copyright Challenges of Generative AI [35.37023083413299]
  生成人工知能システムは、新しいテキスト、画像、ビデオ、その他のメディアを生成するために訓練されている。 このようなシステムは、データコントリビュータのトレーニングに関する著作権権に侵害されるのではないか、という懸念が高まっている。 本稿では,AI生成コンテンツ作成への貢献に比例して著作権所有者を補償する枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T08:10:38Z)
• Ethical-Lens: Curbing Malicious Usages of Open-Source Text-to-Image Models [51.69735366140249]
  我々はEthical-Lensというフレームワークを紹介した。 Ethical-Lensは、毒性とバイアス次元をまたいだテキストと画像のモデルにおける価値アライメントを保証する。 実験の結果、Ethical-Lensは商業モデルに匹敵するレベルまでアライメント能力を向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T11:38:25Z)
• Authenticity in Authorship: The Writer's Integrity Framework for Verifying Human-Generated Text [0.0]
  著者の一体性(Writer's Integrity)"フレームワークは、製品ではなく、執筆プロセスを監視し、人間の著作者の行動的な足跡を捉えます。 我々は,人間の知的作業の検証に革命をもたらす可能性を強調し,学術的完全性と知的財産権の維持におけるその役割を強調した。 本稿では、IT企業が効果的にフレームワークをマネタイズするためのビジネスモデルを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T23:00:34Z)
• Generative AI and Copyright: A Dynamic Perspective [0.0]
  ジェネレーティブAIは、クリエイティブ産業をディスラプトしようとしている。 コンテンツが生成的AIモデル(フェアユース標準)のトレーニングに使用されているクリエーターへの補償と、著作権保護(AI-コピーライトビリティ)のためのAI生成コンテンツの適性は重要な問題である。 本稿では、これらの2つの規制問題とその相互作用の経済的意味をよりよく理解することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:12:48Z)
• Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective [58.84343394349887]
  ジェネレーティブAIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。 これらのディープ・ジェネレーティブ・モデル(DGM)が生成したコンテンツの忠実さと信頼性が、著作権の重大な懸念を引き起こしている。 この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を深く掘り下げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:00:33Z)
• A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models [52.49582606341111]
  著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。 テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。 CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:14:01Z)
• Foundation Models and Fair Use [96.04664748698103]
  米国や他の国では、著作権のあるコンテンツは、公正な使用原理のために責任を負わずに基礎モデルを構築するために使われることがある。 本研究では,著作権コンテンツに基づく基礎モデルの開発と展開の潜在的なリスクについて調査する。 基礎モデルが公正な使用と一致し続けるのに役立つ技術的緩和について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:58:40Z)
• Modeling Content Creator Incentives on Algorithm-Curated Platforms [76.53541575455978]
  本研究では,アルゴリズムの選択が露出ゲームにおける(ナッシュ)平衡の存在と性格にどのように影響するかを検討する。 本研究では、露出ゲームにおける平衡を数値的に見つけるためのツールを提案し、MovieLensとLastFMデータセットの監査結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T08:16:59Z)
• Shapes as Product Differentiation: Neural Network Embedding in the Analysis of Markets for Fonts [44.99833362998488]
  本稿では,最もシンプルなデザイン製品について考察する。 世界最大のフォント市場からのオリジナルデータセットを使用して、合併と製品の差別化を調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T17:12:27Z)

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。