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郑悦迪：人工智能相关发明所属领域技术人员认定研究

内容提要 按照不同的标准，可以将人工智能相关发明划分为不同的类型。各国专利法对“本领域技术人员”的功能和一般特征作出了大致相同的规定。与其他发明相比，人工智能相关发明所属领域技术人员具有自身的特性：能够获知的现有技术范围广，应视作由来自计算机领域和应用领域专家组成的团队；需要解决的技术问题复杂，抬高了专利创造性的门槛，导致审查员或法官界定发明实际解决的技术问题更加困难；在人工智能工具的辅助下

AI生成图片著作权侵权第一案民事一审判决书

全球AIGC平台侵权首案民事一审判决书

论生成式人工智能版权侵权“双阶”避风港规则的构建

内容提要 生成式人工智能的作品使用具有海量化及算法化特征，面临侵权责任认定与分配难题。避风港规则以满足特定条件给予免责为构造，可以回应机器训练的行为转变，契合风险分配的规制目标，具有事前预防效果?；谏墒?em>人工智能服务提供者的技术能力、大模型版权侵权的规制需求和版权人的获益需求，为其新设“双阶”避风港规则具有必要性。在训练阶段，可以通过设置信息披露、权利保留的识别尊重、非直接获得经济利益和整体性

新质生产力赋能生成式人工智能版权产业：样态塑造、法律障碍与因应之策

【内容提要】“新质生产力”是知识产权新的时代命题?！靶轮噬Α钡母衬?，催生了生成式人工智能版权产业这一新业态。新质生产力塑造了生成式人工智能版权产业的全新样态，推动了劳动者新质化（人工智能作品创作者）、劳动对象新质化（版权数据与交互式信息）与劳动资料新质化（人工智能算法模型），以此促成了生产力要素的全新配置。生成式人工智能版权产业高质量发展面临着三大法律障碍，包括人工智能作品创作者的版权激励

生成式人工智能机器学习的版权争议及应对

【内容提要】生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题是人工智能时代亟待解决的重要议题，引发了诸多争议。多数学者主张采用合理使用制度予以规制，少数学者则认为应当适用法定许可制度。经“四要素测试法”分析可得，不同场景下的 GAI 机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定，不能为市场主体提供明确的免责信号。为了维系版权?；ず图际醮葱碌钠胶猓菇ǘ嗖愦?、体系化的规制方案：一是增设

人工智能技术对著作权法挑战的一些思考

一、作者主体性的挑战 关于作者主体性的挑战，行业有较为一致的意见，即研发者和提供者很难认定为作者。但是对于大模型使用者而言，其能否成为作者，存在较大的争议。 大模型使用者具有创作意图，也可以进行相应的情...

《生成式人工智能与版权：训练、创作与监管》研究报告

欧洲议会法律事务委员会发布《生成式人工智能与版权：训练、创作与监督》研究报告（PE 774.095），首次系统揭示AI训练与内容生成引发的三重法律困境： 1. 训练数据合法性?；?生成式AI依赖海量受版权保护内容进行训练，但欧盟《数字单一市场版权指令》（CDSM）第4条的“文本与数据挖掘（TDM）例外条款”被过度扩张适用。研究指出，AI训练本质是对表达性内容的内部化重组（图1），远超TDM

英国司法部发布人工智能行动计划

2025年7月31日，英国司法部发布司法人工智能行动计划（AI action plan for justice）。该行动计划指出人工智能有望提升司法系统的效率、公正性与可及性，从而减少法院案件积压、提升监狱收容能力、改善改造效果、优化受害者服务。 该行动计划的相关要点如下： 1. 人工智能应用潜力 人工智能在解决司法系统长期存在的挑战方面具有巨大潜力，有望实现以下目标： （1）通过自动化处理常规