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AIGC

Answer

AIGC 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。
    • 存在是否构成侵犯著作权的争议,根源在于 GenAI 系统的训练方式。
    • 对于 AIGC 产品是否构成著作权保护的产品以及著作权归属问题,目前存在需要重点探讨的方面。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 本身可能被滥用,产生误导性虚假信息,被用于不法目的。
    • 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,被用于网络攻击、网络炒作和不正当商业营销等。

我国针对 AIGC 的应用出台了一系列法律法规进行规范,如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《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》《网络音视频信息服务管理规定》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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我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin: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。使用方法是上传论文,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。 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。 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。 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。 :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。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: 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。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly: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。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck: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。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :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,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
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
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它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,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成: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。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 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。 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。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 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,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播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10