論文の概要: The Author Is Sovereign: A Manifesto for Ethical Copyright in the Age of AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02239v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 03:12:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-11 21:26:59.67182
- Title: The Author Is Sovereign: A Manifesto for Ethical Copyright in the Age of AI
- Title(参考訳): AI時代における倫理的著作権の宣言
- Authors: Ricardo Fitas,
- Abstract要約: AIの時代、著者はアルゴリズムによるコンテンツスクラップ、"フェアユース"のような法的グレーゾーン、そして同意や補償なしに創造的な労働から利益を得るプラットフォームによって静かに浸食されている。
この短い宣言は、著者が知的ドメインの主権を持つシステムという、過激な代替案を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the age of AI, authorship is being quietly eroded by algorithmic content scraping, legal gray zones like "fair use," and platforms that profit from creative labor without consent or compensation. This short manifesto proposes a radical alternative: a system in which the author is sovereign of their intellectual domain. It presents seven ethical principles that challenge prevailing assumptions about open access, copyright ownership, and the public domain - arguing that voluntary, negotiated consent must replace coercive norms. The text exposes how weakened authorship fuels structural exploitation. In place of reactive solutions, it calls for a new ethic of authorship rooted in consent, dignity, and contractual fairness.
- Abstract(参考訳): AIの時代、著者はアルゴリズムによるコンテンツスクラップ、"フェアユース"のような法的グレーゾーン、そして同意や補償なしに創造的な労働から利益を得るプラットフォームによって静かに浸食されている。
この短い宣言は、著者が知的ドメインの主権を持つシステムという、過激な代替案を提案する。
オープンアクセス、著作権の所有権、およびパブリックドメインに関する一般的な仮定に挑戦する7つの倫理的原則を提示し、自発的に交渉された同意は強制的な規範を置き換える必要があると主張した。
この文章は、著者の弱さが構造的搾取をいかに促進させるかを明らかにしている。
リアクティブなソリューションの代わりに、同意、尊厳、契約上の公正性に根ざした、新たな著作者の倫理を求める。
関連論文リスト
- Unfair Learning: GenAI Exceptionalism and Copyright Law [0.5076419064097734]
GenAIの公正な使用を支持する法的・実質的な議論はすべて、人間にも等しく適用される、と論じている。
つまり、人間が著作権の著作物に再び費用を払う必要はないということだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-01T16:49:39Z) - Copyright in AI-generated works: Lessons from recent developments in patent law [0.0]
Thaler v The Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marksで、Smith J.はAI所有者がAIシステムの所有権と制御に基づいて、AI生成した発明に対して特許の所有権を主張できると主張した。
本稿では,AI制作作品の著作権権を決定する上で,AI所有者のアプローチがよりよい選択肢であるかどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T04:16:44Z) - Technology as uncharted territory: Contextual integrity and the notion of AI as new ethical ground [55.2480439325792]
私は、責任と倫理的AIを促進する努力が、確立された文脈規範に対するこの軽視に必然的に貢献し、正当化することができると論じます。
私は、道徳的保護よりも道徳的革新のAI倫理における現在の狭い優先順位付けに疑問を呈する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T15:36:13Z) - ©Plug-in Authorization for Human Content Copyright Protection in Text-to-Image Model [71.47762442337948]
最先端のモデルは、オリジナルクリエーターを信用せずに高品質なコンテンツを作成する。
本稿では,3つの操作 – 追加,抽出,組み合わせ – を導入した著作権プラグイン認証フレームワークを提案する。
アーティストスタイルの複製と漫画IPレクリエーションの実験は、著作権プラグインの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T07:48:00Z) - Between Copyright and Computer Science: The Law and Ethics of Generative AI [1.534667887016089]
著作権とコンピュータ科学は相反し、衝突し続けているが、共存できる。
本条は、一部の学者の見解に反して、公正使用法は、誰かが著作権のある資料にアクセスできるあらゆる方法に恵まれていないことを示す。
しかし、著作権業界は、著作権のある素材のほとんど全ての使用は、非表現的な使用であっても補償されなければならないと主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-24T16:20:44Z) - 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) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T14:07:09Z) - 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) - 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) - 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) - Hacia los Comit\'es de \'Etica en Inteligencia Artificial [68.8204255655161]
以下のルールを監督できるルールと専門組織を作成することが最優先である。
この研究は、大学において、人工知能に特化した倫理委員会や委員会を創設することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T23:48:31Z)
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。