Pengaruh Plagiarisme AI Generated Images pada Hak Cipta Pelukis Ilustrasi Digital
Notice bibliographique
Résumé
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah membawa pertanyaan penting mengenai hak cipta dan kepemilikan intelektual dalam konteks AI. Dalam situasi di mana AI mampu menghasilkan karya seni visual, muncul kontroversi terkait kepemilikan hak cipta atas karya tersebut. Tulisan ini mengkaji persyaratan orisinalitas dan fiksasi dalam hak cipta, khususnya dalam sistem hukum Indonesia. Penelitian menyoroti perbedaan antara orisinalitas dan kebaruan serta mengklarifikasi bahwa AI tidak dapat dianggap sebagai pemilik intelektual. Oleh karena itu, karya yang dihasilkan oleh AI mungkin tidak mendapatkan perlindungan hak cipta dan dapat menjadi domain publik.Dengan menggunakan metode literatur, jurnal ini membahas aspek etika dalam pengembangan AI, khususnya dalam konteks penerapan AI dalam kehidupan manusia. Dalam hal ini, poin-poin penting termasuk keselamatan pengguna, transparansi, kepatuhan terhadap etika, penggunaan data yang sehat, dan regulasi yang bijak. Penting untuk memastikan bahwa penggunaan AI tidak membahayakan nyawa manusia atau mengganggu kedamaian serta keselamatan umat manusia. Regulasi yang bijak juga diperlukan untuk memantau penggunaan teknologi AI dan memastikan aspek keselamatan, privasi, dan etika terpenuhi. Kata kunci : Artificial Intelligence (AI) image generator, Hak paten (HAKI), Seniman Ilustrasi digital, dan Etika profesi
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,024 |
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 ».