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Enregistrement W4411312096 · doi:10.37634/efp.2025.4.5

Legal aspects of using the artificial intelligence in commercial activities: ethical side, copyright, judicial practice

2025· article· en· W4411312096 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEconomics Finances Law · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDigital Transformation in Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsCopyright lawFar side of the MoonPolitical scienceLawIntellectual propertyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the legal aspects of using artificial intelligence (AI) in commercial activities, with a focus on copyright protection, and current judicial practice. The research analyzes the features of the legal status of AI-generated objects and reviews the legislation of Ukraine and other countries in this field. The study pays particular attention to three approaches to determining authorship of works created by artificial intelligence and the application of sui generis rights to non-original objects. The paper highlights that most countries' legislation, including Ukraine's, recognizes only natural persons as authors, excluding AI as a subject of copyright. While objects created with AI as an auxiliary tool may have authorship attributed to the user, objects generated by AI without human participation can be protected under special sui generis rights, which regulate property rights but do not grant moral rights. Through analysis of case law from the United States, Japan, China, the United Kingdom, Germany, and Canada, the paper demonstrates the global trend toward maintaining the requirement of "human authorship" as a key principle in intellectual property legislation. Courts consistently rule that only natural persons can be authors or inventors, and works or inventions created exclusively by artificial intelligence do not qualify for copyright or patent protection. The authors conclude that developing comprehensive legislation in the field of artificial intelligence is crucial for Ukraine to ensure effective protection of individual and legal entities' rights. Particular attention should be paid to issues of copyright protection and regulation of property relations arising from AI-generated content. It is also important to integrate international experience and develop national approaches to regulation, considering national specificities, to create a legal system that harmonizes the balance between technological development, ethical standards, and citizens' rights.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,248 · 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