Intelligent Agents: Authors, Makers, and Owners of Computer-Generated Works in Canadian Copyright Law
Notice bibliographique
Résumé
The central objective of this article is to propose a clarification of copyright law as applied to works created by intelligent agents. In Part I, the concepts of artificial intelligence and intelligent agents are introduced. Part II identifies the challenges that are presented to the tests of originality and authorship in the application of copyright to works generated by intelligent agents. It is argued that works created by intelligent agents may meet the tests of originality and authorship. It is also argued that the con- cepts of ‘‘author’’, ‘‘owner’’, and ‘‘maker’’ are distinct from one another in Canadian copyright law. Part III addresses copyright policy arguments. It is shown that intelligent agents may be authors of works but not owners of copy- right, and that there is no clear candidate who should be designated the maker of works created by intelligent agents. The role of the public domain is also considered, and it is concluded that the best solution is for no copy- right ownership to be vested in anyone. Database protec- tion legislation is examined in Part IV. The paper con- cludes with some suggestions that should be considered as part of the ongoing process of Canadian copyright law reform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,039 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».