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aigc

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AIGC(AI-Generated Content)是利用GenAI(生成式AI)创建的内容。GenAI能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容。

AIGC存在多种法律与道德风险:

  1. 知识产权方面:
    • 由于AIGC与输入数据的关联性,可能造成作品、专利、商标侵权、不正当竞争、侵犯商业秘密等问题。
    • 关于AIGC产品是否构成著作权保护的产品以及著作权归属存在争议,目前中国法律体系下,著作权主体仅限于自然人、法人或者非法人组织,AIGC是否构成作品尚无法律明确规定,但我国已有认定AIGC享有著作权的先例。
  2. 其他应用风险:
    • AIGC可能被滥用,产生误导性的虚假信息,被用于诈骗、恐吓、诽谤等不法目的。
    • AIGC面临社会伦理风险,可能延续和放大人类作品中的歧视、偏见,生成不当言论,还可能被用于编写恶意软件进行网络攻击、网络炒作和不正当商业营销等。

我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成共同监管形势。《网络音视频信息服务管理规定》也对相关新技术新应用提出了监管要求。

AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成,在多个领域有广泛应用,但也存在内生风险、数据隐私问题等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

由于AIGC与输入数据的关联性,AIGC很可能造成作品、专利、商标侵权、不正当竞争、侵犯商业秘密等各方面问题。[heading1]1、知识产权[content]不同于人格权作为基本权利,知识产权作为私权利可被民事主体以协议的形式约定归属。是否有构成侵犯著作权之可能,这个问题的争议根源在于GenAI系统的训练方式上。与大多数其他机器学习模型一样,它们通过识别和复制数据中的模式来工作。因此,为了生成句子、图片等AIGC产品,它必须首先从实际人类的工作中学习。此处有两个需要重点探讨的问题:(1)AIGC产品是否构成著作权保护的产品;(2)AIGC产品著作权归属。这两个问题都将在本报告第二部分重点讨论。AIGC产品是否被属著作权管辖的“作品”?9AIGC法律风险研究报告按《中华人民共和国著作权法》,作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。目前中国法律体系下,著作权主体仅限于自然人、法人或者非法人组织。因此,AIGC是否构成作品并没有法律明确规定。尽管尚未出台明文法律,我国已存在认定AIGC享有著作权的先例,如北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害署名权、保护作品完整权、信息网络传播权纠纷案,深圳市腾讯计算机系统有限公司诉上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案,及最新有关虚拟数字人的魔珐公司诉杭州某网络公司案。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和Gemini Ultra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对AIGC的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC的滥用可能导致虚假信息传12AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。13AIGC法律风险研究报告14AIGC法律风险研究报告

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

AIGC本身还可能会被滥用。由于AIGC与输入的数据仅仅具有语义上的关联,但未必正确、客观、合适,因此GenAI工具容易产生误导性的虚假信息。一旦不法分子滥用GenAI工具,利用深度合成技术等伪造各种文本、视频和图片,就可能将其用于诈骗、恐吓、诽谤等不法目的。AIGC同样面临着社会伦理风险。GenAI工具的训练材料来自于人类的作品,因此可能将延续人类作品中包含的歧视因素或有偏见的信息并反映在输出的结10AIGC法律风险研究报告果中放大这些偏见与歧视。同样的,生成内容也会引发不当言论,即使研发者已经对数据模型进行技术处理,拒绝对某些敏感话题进行回答,但依然会在用户的诱导下输出不当言论。另外,不法分子可能会利用GenAI编写恶意软件进行网络攻击、网络炒作和实施不正当的商业营销等行为。日前,我国针对算法机制、模型应用和近期的社会事件,先后出台了《网络音视频信息服务管理规定》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》以规范AIGC的广泛应用。《网络音视频信息服务管理规定》就对基于深度学习等的新技术新应用提出了监管要求,包括不得用于制作、发布、传播虚假新闻信息,制作、发布、传播非真实音视频信息应当以显著方式标识;发现网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的虚假图像、音视频生成技术制作、发布、传播谣言的,应当及时采取相应的辟谣措施,并将相关信息报网信、文化和旅游、广播电视等部门备案;具有媒体属性或社会动员功能的应当开展安全评估。

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请问还有哪些AIGC活动还未到截止日期
以下是一些尚未到截止日期的 AIGC 活动: 2024 上海国际公益广告大赛:截止 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,还有全场大奖 10 万。 首届“海丝之光”AI 青瓷设计大赛:截止 2024 年 11 月 10 日。报名链接:,团队参赛最多 5 人,网络投票+专家评审,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 百万奖金池重磅赛事“2024 AIGC 营销视频生态创新大赛 '真 AI 牛奶,真 AI 创意'”:作品提交时间为 10 月 11 日 11 月 30 日,专家评审时间为 12 月 1 日 12 月 9 日,成果发布时间为 12 月 10 日。 中国神兽复兴计划 AI 创作大赛开启:9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 生成式人工智能(AIGC)网络微短剧、微电影大赛征集评选活动:9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 10000;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 8000;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书 3000。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划:8 月 20 23 日每晚 8 点,会议链接:。 全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT):8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。
2025-01-30
请联网搜索近期有什么AIGC相关的比赛活动
以下是近期的 AIGC 相关比赛活动: 【线上⬆️】,时间为 9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 ,时间为 9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 10000 元奖励;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 8000 元奖励;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书及 3000 元奖励。 【线上⬆️】 。 【线上⬆️】,时间为 8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。 ,截止时间为 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,另外有全场大奖 10 万。 ,截止时间为 2024 年 11 月 10 日。让创意点亮传统,传承经典,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 ,作品提交时间为 10.11 11.30,专家评审时间为 12.1 12.9,成果发布时间为 12.10 。 ,时间为 1 月 24 日 2 月 28 日。需用魔搭平台【AIGC 专区】麦橘超然模型作底模训练 LORA 模型,描绘心中理想世界,风格不限。提交 LoRA 及 6 张以上高质量作品,单张图片分辨率不低于 1024x1024 像素,每组作品展现一个世界观场景;避免鲜血、骷髅等敏感元素。一等奖 1 名,奖金 5000 元 + 证书;二等奖 3 名,奖金 3000 元 + 证书;三等奖 10 名,奖金 1000 元 + 证书。魔搭社区 AIGC 代言人奖:作品发小红书带一丹一世界话题并@魔搭 ModelScope 社区官方,浏览量满 800,前 20 名可得 300 元天猫超市卡。
2025-01-30
AIGC和AGI的区别
AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI(通用人工智能)则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标,能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成,是通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如,AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式;AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说,AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用,而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛,包括内容创作、广告、媒体等。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多。在语言文字类,有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等;在语音声音类,有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等;在图片美术类,有早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了 Midjourney、谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容,反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容,内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,其应用领域广泛,包括但不限于内容创作、广告、媒体等。 例如,在文字生成方面,可使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容;在图像生成方面,可使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等;在视频生成方面,可使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC(普通用户生产)、PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多,媒介也多样。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等;语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits;图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火了生成质量很高的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。
2025-01-10
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面,AIGC 包括文字生成(如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等)、图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等)、视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等)。 AIGC 与 UGC(普通用户生产)、PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-01-08