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雷达卡
人工智能似乎仍然是一个遥不可及的科幻概念，但这项技术已经存在。它尚未达到模仿人类行为和思想的水平，但已在研究和开发中定期使用。数据获取是宝贵的领域之一。大数据已成为非常有价值的资源，非常值得获取。研究人员和营销人员目前正在投资利用大数据的技术。但是，使用其他人创建的数据会引起一些问题，尤其是在涉及AI的情况下。以下是该技术影响IP权利的一些方式。
消费者数据和AI
当人工智能系统能够使用大数据时，它们可以取得巨大的飞跃。通常将它们提供给寻求利用其消费者数据并对其产品和服务产生更高需求的企业。经常对基础技术平台进行培训，以在与业务相关的消费者中找到设定的模式。它比听起来复杂得多。
当涉及所有权时，AI产生的结果可以视为灰色区域。谁拥有客户特定分析的IP权？有很多例子说明了这个问题。围绕AI网络安全系统存在一些争议。他们通过将当前的消费者流量与网络中的一些基准流量进行比较来检测网络入侵。谁真正拥有这些数据集的数据库或版权？
当消费者开始更换供应商时，问题变得更加复杂。他们自带了AI生成的分析数据。您如何防止他们重用此数据？关于此主题，版权法尚不清楚，但是您可以确定原始合同将受到非常严格的审查。
竞争与隐私
尽管大数据和人工智能具有许多积极的方面，但仍有很多怀疑者会将此技术带入一粒盐。关于这一小小的工业革命的负面影响，有很多直言不讳的声音。如果有机会，今天的数据丰富的市场将很高兴吸收更多的数据。
大数据被认为是隐私的鼻祖。有些人认为，将所有这些信息集中在几只强大的手中可能不是最好的决定。可能会操纵数据并将其用于邪恶目的和操纵。这可能是造成巨大市场失灵的原因，并且可能会给控制信息的公司带来太大的力量。甚至有人担心大数据可以用来绕开民主。当您足够了解自己的成分并且其行为变得可预测时，遵循gerrymandering的方法会容易得多。
为了保护消费者的隐私，不同政府已经制定了几部法律。数据主导公司需要缴纳“数据税”。这迫使他们与竞争较小的公司共享其信息和知识。欧盟非常重视其隐私权。他们发布了《通用数据保护条例》，为欧盟在隐私和大数据方面设定了明确的目标。
创意与人工智能
要获得版权，必须将其视为原创。但是，是什么使某物具有原创性呢？它必须是作者原创和创作自由的表达。如果作者在创作上贴上个人邮票，您几乎可以称其为原创作品。定义也不太严格。根据版权法，原创性的门槛非常低。
尽管版权的范围很广，但仍需要人性化。为了真正地将某些内容视为原始数据，需要进行人工干预。这就是为什么诸如预测和体育比分之类的原始数据仍不属于受版权保护的材料的原因。不幸的是，对于版权数据下的内容尚无明确共识，这就是为什么对此话题进行辩论的原因。
需要对特定数据集的保护资格进行逐案审查。应当根据提出该主题的国家/地区的规则并在判例法的广泛范围内进行。
介绍
许多专家都同意，大数据的某些部分可以而且应该受版权保护。尽管这些数据点来自AI而不是人类的思维，但这些数据点非常重要，需要加以保护。它们的来源被认为比它们的呈现方式重要。
大数据保护的很大一部分是数据点的表示。您可能无法单独对AI生成的数据进行版权保护，但是您当然可以对以原始方式显示的版权信息进行版权保护。这样的数据连接和分析是不是原来不够。这就是为什么那些每天处理大数据的人将以特定方式对数据进行整形的原因。通过以不同形式表达此知识，您可以将其称为值得版权保护的原始想法。当涉及事物的法律方面时，这种策略会完美无缺。通过为数据添加原始的人为感触，它克服了对数据进行版权保护的法律歧义。
侵犯现有数据
AI和培训系统有时可能会侵犯第三方版权。如果AI 培训过程的一部分利用了第三方数据，则最终产品可能会被视为IP侵权。毕竟，它使用的是他人受版权保护的资源。
该人工智能程序是使用数据的一个，但它不能被起诉。AI系统不是真实的人，这意味着它不会招致任何责任。因此，控制和使用AI的人可能会对版权侵权负责。另一方面，在使用AI数据集方面，AI通常会留有余地。只要来源与搜索相关且有用，AI就会尝试使用它来创造最佳的最终结果。
由此可能引发许多责任挑战。您如何确定AI是否会侵犯第三方数据？更重要的是，您如何区分通过窃取某个数据集并通过研究得出相同的信息？事实是，没有可靠的方法来查看AI是否有意设置为查找第三方信息。这就是为什么关于AI研究的合法性仍存在许多争论的原因。
创造力和评估
当您使用AI发明新的想法和产品时，水将变得浑浊。在研发中使用AI系统并不是一个新概念，但是法律方面仍然存在很大争议。它给已经难以评估的问题增加了一层复杂性。
想象一下一个旨在创建用于建筑的新材料的AI。它会为企业提供尽可能多的有关所有不同材料的数据。利用这些数据和一些输入参数，AI可以为企业创建最佳的新材料。但是，AI的执行方式会带来问题。
甲公司已经建立了AI系统并对其进行了设计以某种方式工作。然后，AI可以找到具有正确输入的新材料。B公司将AI用于特定的工程环境并添加输入。AI提供了四种不同的可行材料。B公司使用第一种方法来建造汽车车顶，并放弃其他材料创意。C公司分析了四种材料，发现第四种材料可能对自己的产品有用。然后，该公司将其版权保护并将其纳入其新产品或服务中。C公司使用的最终产品可以说是发明和实践知识的结果，因此它们是合法的所有者。虽然，可以说A公司和B公司都为创建材料做出了贡献。
当涉及到AI和版权时，这是一个常见的争议。制药公司偶尔会遇到这个问题。通过高通量筛选来鉴定新药，这是一种获得专利的方法。
进行固定
要使一件作品或信息拥有版权，它必须具有某种具体形式。您不能仅仅决定保护抽象数据，尤其是当这些数据来自人工智能时。它必须转变为有形的东西。
有几种方法可以解决此问题。数据可以转换成几种不同的形式。最简单的形式是写手写笔记。您最终会得到一张有价值的纸，但这不是一个非常实用的解决方案。没有实际的理由将大量数据转换为一堆手写笔记。另外，手写非常不可靠。
摄影文档是另一种选择。拥有可视化数据证据是固定数据的好方法。但是，在大多数情况下，此类数据以数字文件的形式处理。这样，专业人员可以轻松地访问，共享和分析它们。
权利和排他性
版权持有人被授予许多专有的经济权利，可以帮助他们控制受版权保护的作品的使用。版权法有助于保护所有者的数据，使其免受未经授权使用第三方的情况。版权法授予的最重要的权利包括复制，传播和分发数据的能力。当与版权例外保持平衡时，这可以为版权保护持有人的数据提供最佳保护。
在大数据项目中可能会出现某些问题。在数据环境中，必须从每个单独的数据集的所有者那里获得授权。这将需要数百种（即使不是数千种）不同的作品来寻找和寻求授权。在许多情况下，很难评估版权所有者给予您和您的业务的授权程度。在使用数据之前，需要进行彻底的分析。
在某些情况下，保护获取的数据可能需要法律帮助。第三方很可能会尝试滥用大数据保护的灰色地带。为了防止误导性和欺骗性的纠纷影响您的项目，您将需要寻求足够的法律保护。抽象数据保护的很大一部分是在法庭上处理的。
商业机密
版权和数据库权利可帮助企业控制其作品。它们提供了用于控制作品和思想传播的措施。这对于满足独创性标准的数据尤为重要。保护商业秘密和获取数据的方式对企业很重要。它使版权所有者可以保护其商业上有价值的资产免受竞争，从而免受利用它的侵害。因此，值得一开始就投资获取数据，而不必担心其他人会使用这些数据而无需投入相同的精力。
商业秘密保护有其自身的优势。当涉及大数据项目时，商业秘密保护可作为单个数据的保护措施，而在独创性方面可能尚不完全清楚。还有帮助的是，它不会区分不同类型的数据及其适用性。只要未公开信息，商业秘密保护的时间就是无限的。
结论
知识产权法律尚未赶上产品研发中使用的最新技术改进。这导致了知识产权纠纷，不清楚谁是错的，或者是否发生了侵权。可以肯定的是，未来几年，大数据将对知识产权法律产生巨大影响。
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