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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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降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
aigc降重
AIGC 降重相关知识如下: AIGC(AIGenerated Content)是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。生成式 AI 能够赋能诸多领域,如语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等。 AIGC 应用可能引发多种风险,包括内生风险(算法的不可解释性和不可问责性,代码开源可能带来的安全和伦理担忧)、数据隐私问题(数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等)和知识产权风险(作品侵权、不当竞争等)。 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。在应用中,需重伦理道德,不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义,不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。 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。
2025-04-08
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 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各种类型的内容,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。 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 GPT4 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。 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。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容,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。UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,能够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 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。 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 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-30
有没有自动降低文章的aigc率的工具,中文的
目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。
2025-03-25
有没有自动降低文章的aigc率的工具
以下是一些能够自动检测并降低文章 AIGC 率的工具: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复的内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进的算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2025-03-25
如何降低文章的aigc率
要降低文章的 AIGC 率,可以从以下几个方面入手: 1. 注重个人创作和思考:在写作过程中,充分发挥自己的知识、经验和创造力,减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 深入研究和理解主题:通过广泛阅读相关资料,深入了解文章主题,从而能够以独特的视角和观点进行阐述。 3. 独特的表达风格:培养自己独特的语言表达风格,包括词汇运用、句式结构等,使文章具有鲜明的个人特色。 4. 增加细节和实例:通过详细描述具体的案例、经历或数据,丰富文章内容,使其更具真实性和可信度。 5. 人工审核和修改:在完成初稿后,仔细检查和修改,确保文章的逻辑、语言和内容均符合个人的创作思路。 此外,在学术研究和写作中,还可以使用一些 AIGC 论文检测网站和工具来辅助判断文章中是否存在 AI 生成的内容,例如: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文后,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2025-03-25