MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2967400214 · doi:10.3968/11144

Coordination of Legal Protection of Algorithms and Intellectual Property System

2019· article· en· W2967400214 sur OpenAlexvenueno aff
Lin Cai, Zihang Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyComputer scienceContext (archaeology)AlgorithmContradictionPromotion (chess)Order (exchange)Object (grammar)Law and economicsLawEconomicsArtificial intelligencePoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of the intelligent revolution, the algorithm is increasingly becoming an important tool for assisting decision-making and regulating order. Because of the professionalism and opacity of the algorithm, a series of challenges of legal rules and legal order will occur if there is no market access mechanism and post-mortem supervision. Based on the analysis of the intellectual property protection of the algorithm and the essence of the intelligent society, this paper reveals that the algorithm is the endogenous power of the intelligent society. The intellectual property protection of the algorithm is in line with the value needs of the essence of the intelligent society, which is the necessary system for the rapid development of the intelligent society in the future. The existing algorithm protection methods include copyright, trade secrets, and patent rights. The current coverage is not wide enough, the protection effect is weak, and it is easy to trigger new social problems, which can hinder the protection of social benefits and the promotion of technological progress. The authors believe that the patent law “public change protection” mechanism can not only alleviate the contradiction between “algorithm power” and public interest but also stimulate the development of algorithm technology. An algorithm is a technical solution, and it is also a rule of thinking. The algorithm has the characteristics of technical solutions and thinking rules, which is different from pure thought rules and can produce “changes in the physical state”. Therefore, it should be protected as an object of the patent law. It is necessary to determine the patent-ability standard of the algorithm as soon as possible. The algorithm acts as a new type of object protected by the patent law directly, and at the same time, it sets the algorithm value evaluation mechanism. Finally, through the system construction of algorithm protection, the intellectual property law can be used to promote the innovation of algorithms, so that the algorithm can be developed in a more rational, ethical and legal direction to boost the rapid development of intelligent society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian social scienceMême sujetLaw, AI, and Intellectual PropertyTravaux en français237 207