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重塑复制权:生成式人工智能数据训练的合法化路径.docx

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重塑复制权:生成式人工智能数据训练的合法化路径

目录

内容概览................................................3

1.1研究背景与意义.........................................3

1.1.1技术发展概述.........................................3

1.1.2复制权的法律演变.....................................4

1.1.3研究的必要性与紧迫性.................................4

1.2研究目的与主要贡献.....................................5

1.2.1明确研究目标.........................................6

1.2.2阐述主要贡献.........................................7

相关理论与概念..........................................7

2.1知识产权概述...........................................8

2.1.1知识产权的定义.......................................9

2.1.2知识产权的类型与特点.................................9

2.2生成式人工智能技术....................................10

2.2.1生成式人工智能的概念................................11

2.2.2关键技术与应用实例..................................12

2.3复制权的法律基础......................................13

2.3.1复制权的理论基础....................................13

2.3.2复制权的法律变迁....................................15

现有法律框架分析.......................................15

3.1国内外复制权法律规定比较..............................16

3.1.1国际条约与协议......................................17

3.1.2国内法规定差异......................................17

3.2复制权保护的挑战与问题................................18

3.2.1技术发展带来的挑战..................................19

3.2.2法律实施中的问题....................................19

复制权合法化的理论依据.................................20

4.1创新与版权的关系......................................20

4.1.1创新与版权的互动机制................................21

4.1.2合法化的理论支持....................................22

4.2数据驱动的版权保护....................................23

4.2.1数据在版权保护中的角色..............................24

4.2.2数据驱动的版权保护模式..............................25

复制权合法化的路径探索.................................25

5.1立法层面的改革建议....................................26

5.1.1完善现行法律体系....................................27

5.1.2制定专门针对AI数据的立法............................27

5.2司法实践的指导原则....................................28

5.2.1确立司法审查标准.................................

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