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Enregistrement W4408086612 · doi:10.1002/9781394242177.ch1

AI & IP

2025· other· en· W4408086612 sur OpenAlexaff
Pulkit Mogra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputational biologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creativity and expression are no longer a forte of a human being. Advanced algorithms, also known as AI, are capable of creating content of their own such as painting and composing music. In the era of Industry 5.0, Google's AI company, DeepMind, has created software that can produce novel music sounds and unique images. If such things had been created by humans, they would have been subject to protection under copyright laws but since machine lacks the characteristics of humans, the question arises about who owns the copyrights for the content. US circuit court has recently held in the case of Naruto et al . vs David Slater that animals, other than humans, cannot sue for copyright protection. Furthermore, WIPO member countries enacted a law that states non-humans are not subjected to protection under IP laws. Furthermore, it depends a lot upon the interpretation of courts for originality requirements under authorship and if it requires creative inputs from humans. In India, to get protection under copyright, one must prove creativity in addition to variation from previous works. Another issue that this paper reflects on would be the determination of several possibilities for assigning authorship where an object has been designed by AI. This paper will analyse the claims of the stakeholders such as programmers, users, and AI software itself to determine who has the greatest claim towards ownership of products and further possibilities for assigning authorship where an object has been designed by AI, thus analysing the question of “who is the author” of the works created by AI. This piece contributes to the literature on conundrums arising in the Industry 5.0 era, which on hand is striving hard to develop technologies in assistance of AI but is also facing issues on who owns the assets and liabilities arising out from the labour of AI. With the press release of the Japanese government that plans to create a legal framework, especially for the works created by AI to protect copyrights on novels, music, and other works, it becomes a relevant question if laws, including international treaties, should redefine the term “authorship” and include non-legal entities as well under the umbrella or should develop a new legal framework for AI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6770,651

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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