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• The Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA) in the AI Act: Roots, legal obligations and key elements for a model template [55.2480439325792]
  基本権利影響評価(FRIA)の理論的・方法論的検討における既存のギャップを埋めることを目的とする。 この記事では、FRIAのモデルテンプレートの主要なビルディングブロックについて概説する。 これは、AIが人権と完全に整合していることを保証するために、他の国家および国際規制イニシアチブの青写真として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T11:55:55Z)
• Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
  本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。 人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。 これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
• Trustworthy AIGC Copyright Management with Full Lifecycle Recording and Multi-party Supervision in Blockchain [10.015046490760199]
  現在の著作権の法体系は、人間のクリエーターを中心に構築されているが、AIGCの領域では、コンテンツ制作における人間の役割は減少している。 著作権の公平な分配を達成するためには、AIGCの発生に関わるすべてのエンティティの貢献を慎重に記録する必要がある。 この研究はAIGCの全ライフサイクルを通じて生成された中間データを徹底的に記録し、それらを分散化されたブロックチェーンシステムに堆積して、セキュアなマルチパーティ監視を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T08:22:39Z)
• AI Royalties -- an IP Framework to Compensate Artists & IP Holders for AI-Generated Content [3.4410934027154996]
  本稿では、AI生成コンテンツがクリエイティブ産業の中心的な収益源をいかに破壊するかを考察する。 生成AIシステムの入力と出力に関するIPと著作権に関する質問をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T15:35:08Z)
• Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI [2.669847575321326]
  この調査は、最新の開発とオープンな問題に逆らうことを目的としている。 まず、テキスト、画像、ビデオなどのメディアにおける著作権侵害を検出する方法の概要を示す。 次に、著作権のある作品を生成モデルから保護することを目的とした既存の技術を探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T22:10:01Z)
• 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)
• Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training [9.653656920225858]
  著者: そうしたコンテンツを使ってAIエンジンをトレーニングしている企業は、そのような使用は「フェアユース」であるべきだと信じていることが多い。 著作者: 著作権所有者は、その支持者とともに、著作権のある著作物をAIのトレーニングセットに組み入れ、所有者の知的財産の誤った評価を構成することを検討する。 我々はこの議論の両側で強い議論と刺激的な議論の両方を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T04:01:00Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)

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