Pengaruh Plagiarisme AI Generated Images pada Hak Cipta Pelukis Ilustrasi Digital
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.024 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".