人工智能与图片版权保护,ai矢量文件版权保护还能用吗
ai矢量文件版权保护还能用吗
01“AI画作”是否受到著作权法的保护?
“AI画作”是软件程序根据用户的思路和指令,通过预设的程序自动生成的“AI生成物”。关于“AI生成物”是否应纳入著作权法保护的范围,学术界和实务界存在显著分歧。(一)菲林诉百度案
2018年,北京菲林律师事务所针对程序自动生成的分析报告的著作权问题,向北京互联网法院提起诉讼,案件编号为(2018)京0491民初239号,这是国内首例涉及AI作品著作权的纠纷案件。北京互联网法院认为,按照现行的法律规定,文字作品应当由自然人创作完成。尽管北京菲林通过威科先行库自动生成的分析报告具备一定的独创性,但由于该报告是由威科先行库利用算法、规则、模板结合而成,并非自然人的“创作”,因此,菲林无法享有著作权法规定的权利。然而,法院在考虑《著作权法》旨在鼓励文化传播和科学发展的立法宗旨时,指出菲林作为软件使用者,可以在自动生成的内容上享有一定的权益。(二)腾讯诉盈讯案
在另一起案件中,深圳腾讯起诉上海盈讯,案件编号为(2019)粤0305民初14010号。南山区人民法院认为,涉及的 articles体现了对信息、数据的选择、分析和判断,结构合理,逻辑清晰,具有一定的独创性,符合文学作品的条件;其次,写作软件是根据深圳腾讯对数据输入、触发条件设定、模板和语料风格等方面的安排和选择自动生成的文章,深圳腾讯的活动与文章特定的表现形式有直接联系,应视为文章的创作过程。因此,从文章的外在表现形式和生成过程来看,该文章满足著作权法对文字作品的保护条件,应认定为文字作品,深圳腾讯享有其著作权。这两个案例是我国实务中对AI生成物地位认定的经典案例。虽然不同法院之间对于AI生成物是否属于著作权保护对象存在不同看法,但对于AI生成物的规范保护持肯定态度。因此,无论AI生成物是否属于著作权法保护的对象,AI生成物都有可能作为部分著作权权益的对象,这是目前实务界较为主流的观点。同理,AI画作在不违反法律法规的前提下,其相关权属问题有可能得到法院的认可。
02 AI画作会侵犯已有作品作者的著作权吗?
在AI画作可能成为法律意义上的作品的前提下,根据思想表达二分法(即法律只保护表达不保护思想),应从AI画作是构成合理借鉴还是实质性相似来判断AI画作是否会侵犯已有作品作者的著作权。当前AI作画软件主要有两种形式:一种是通过学习已有画作自动生成类似风格的画作,例如,绘画AI软件“mimic”,用户上传不低于15张图片,AI学习其画风,并自动生成新的图片;另一种是通过分析输入的关键词,从网络已有的图片中抓取类似图片,打乱重新排列“组合”形成新的作品,如当前热门的绘画AI软件Midjourney、Stable Diffusion等。无论哪种形式,AI作画软件都需要对大量画作进行学习、归纳和整合,才可能创作出新的画作。因此,AI作画软件所做出的画作可能包含其数据库中图片的某些元素。按照思想表达二分法,如果新画作与已有画作的题材和构图思路相似,但采用了截然不同的表达方式,难以发现原作的痕迹,一般不会被认定为侵权;而如果新产生的作品在色彩搭配、线条走向等具体表达方式与被参考画作高度相似,则可能被认定为侵犯改编权。
小结
随着科技的发展,人工智能AI离我们的生活越来越近,除了为我们的生活带来便利之外,还在多个领域产生影响,包括娱乐与艺术。AI诗人、AI作者、AI编剧、AI画家等新型软件不断涌现,但AI软件本质上还是一种生产工具。无论用于创作还是使用其产生的作品,都受到现有法律的约束。在此提醒人们在使用AI软件及其产品时,仍需关注版权和著作权问题,避免不必要的法律纠纷。
人工智能应用面临的安全威胁有哪些
人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种:
1.数据隐私问题:人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据,进而侵犯用户隐私。
2.对抗攻击:黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法,从而使其产生错误或误导性结果。例如,黑客可能通过改变图像像素颜色或加入噪声,使视觉识别系统误判物体。
3.不可信数据源:当机器学习算法依赖于外部数据源时,黑客可能会出于恶意目的篡改数据、注入恶意代码或传输虚假数据,从而导致算法失效或表现出与预期不符的行为。
4.模型欺骗:由于机器学习模型受到数据质量和多种超参数的影响,黑客有可能会针对模型的特定方面进行攻击,如数据源选择、算法特点、优化器选择等。攻击者可能会通过特定方式构造数据,甚至启发反向工程分析模型,并在恶意模型中加入后门,以便以后对模型造成损害。
5.智能恶意软件:研究人员警告说,人工智能程序被恶意使用的可能性正在增加。由于机器学习算法越来越复杂、智能化,恶意软件制造者可以利用这种技术来完善攻击工具。他们可以使用机器学习平台来定制和测试攻击向量,并在受害者机器上打开外壳和隐藏代码,从而可以越来越难以发现。