Tekoäly, tekijänoikeus, fair learning ja TDM
Tekijät
Päivämäärä
2023Tekoälyn (AI) leviäminen moniin eri elämän osa-alueisiin nostaa esiin kysymyksiä, jotka aiheuttavat vahvaa diskurssia tietotekniikka- ja lakipiireissä. Tässä kirjallisuuskatsauksessa tutkittiin sitä, saako ja tulisiko tulevaisuudessakin saada käyttää tekijänoikeudella suojeltuja teoksia tekoälyn opettamiseen ja kenelle tekoälyllä generoitujen teosten tekijänoikeudet kuuluvat. Koska tekoäly on edistynyt harppauksin viime aikoina, ovat nämä kysymykset tärkeää selvittää, sillä maat ovat jo alkaneet luomaan lakeja, joilla voi olla suuret vaikutukset tekoälyn tulevaisuudelle. Siksi on tärkeää lähestyä näitä kysymyksiä laskelmoivalla, varovaisella, reilulla ja rationaalisella lähestymistavalla. Tämä kirjallisuuskatsaus tähtäsi avaamaan tekoälyn, TDM:n, tekijänoikeuksien ja fair learningin risteymää. Fair learning on Lemleyn ja Caseyn (2021) luoma konsepti, joka takaa oikeuden oppia jokaiselle, jopa roboteille. Tämä kirjallisuuskatsaus keskittyi tarkemmin siihen, päteekö fair use tekoälyyn, joka käyttää tekijänoikeudella suojeltuja teoksia. Myös tekoälyllä generoitujen teosten tekijänoikeuksiin ja fair usen liittyviin USA:n oikeuskäytänteisiin ja lakipäätöksiin paneuduttiin tarkemmin. Tutkimuksen pääkysymyksiä oli kaksi, joista ensimmäinen oli: Tulisiko tekoälyä opettaa tekijänoikeudella suojattujen teosten avulla ja tulisiko tämänkaltainen TDM:n (text and data mining) käyttö sallia kaikille, eikä pelkästään tietyille tahoille? Toinen kysymys oli: Tulisiko tekoälyllä generoidulle teokselle suoda tekijänoikeus ja kenelle tämä tekijänoikeus suotaisiin? Tässä tutkielmassa kävi ilmi, että tutkijoiden mielestä TDM:ää tulisi saada käyttää vapaasti tutkimuksiin. Useiden tutkijoiden mielestä kaikkien tulisi saada käyttää tekijänoikeuksilla suojattua materiaalia tekoälyn opettamiseen ja TDM:ään. Tekoälyllä generoitujen teosten tekijänoikeusongelma oli enemmän tutkijoita jakava kysymys. Osa tutkijoista oli sitä mieltä, että tekoälyn luomille teoksille ei koskaan tulisi saada tekijänoikeutta, kun taas toiset sitä mieltä, että tekijänoikeus kuuluisi tekoälyn käyttäjälle. Tämä vastakkainasettelu osoitti, että aiheesta tulisi tehdä jatkotutkimuksia. Tämä tutkielma keskittyi pääasiassa USA:han ja EU:hun, mutta myös vähäisesti Iso-Britanniaan ja muihin maihin.
...
As artificial intelligence (AI) becomes more prevalent in various parts of modern life, it raises concerns about the training of AI with copyrighted material. Another question that perplexes IT and copyright law scholars is: who owns the works generated by AI? As AI has progressed in massive leaps in the past few years, these questions have become important topics to tackle, as countries have already started to make laws that could have major implications on the future of AI. It is therefore important to find a balanced way to react to these recent technologies, not with haste, but with a calculated, fair, and rational approach. This systematic literature review and case study analysis aimed to explore the intersection of AI, copyright, and fair learning, which is a principle coined by Lemley and Casey (2021) that ensures the right to learn for everyone, even for AI. Specifically, this thesis investigated the extent to how fair use applies to use of generative AI that is trained on copyrighted works, the jurisprudence of US Courts on uses of copyrighted works, and the potential of fair use and learning to address these copyright concerns. The main questions that this thesis presented were: should artificial intelligence be taught using copyrighted works, and should this kind of text and data mining (TDM) usage be allowed for everyone, not just certain parties, and should a copyright be granted to a work generated by artificial intelligence, and to whom would this copyright be granted? This study found out that researchers believe TDM should be freely used for research purposes. According to several studies, everyone should have the right to use copyrighted material for TDM and teaching artificial intelligence. The issue of copyright for works generated by artificial intelligence was more divisive among researchers. Some researchers believed that AI-generated works should never be granted copyright, while others believed that copyright should belong to the user of the artificial intelligence. This discord highlighted the need for further research on the subject. This thesis focused majorly on the USA and EU, and minorly on the UK, as each of them offered a unique look into the ways in which countries can react to emerging technologies.
...
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [5358]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Music piracy culture in the Internet
Carina, Iona (2011)The purpose of the research was to identify the motivations and opinions on copyright and online music piracy on the Internet through Peer-to-peer (P2P) Networks. The research was carried out as a Master's Thesis in the ... -
The International Comparable Corpus : Challenges in building multilingual spoken and written comparable corpora
Čermáková, Ann; Jantunen, Jarmo; Jauhiainen, Tommi; Kirk, John; Křen, Michal; Kupietz, Marc; Uí Dhonnchadha, Elaine (Asociacion Espanola de Linguistica de Corpus, 2021)This paper reports on the efforts of twelve national teams in building the International Comparable Corpus (ICC; https://korpus.cz/icc) that will contain highly comparable datasets of spoken, written and electronic registers. ... -
Book 2010 : development trends in the book trade - summary
Lauri Saarinen; Juri Joensuu; Raine Koskimaa (Jyväskylän yliopisto, 2003) -
Tekoälyn vaikutus työtehtävien muutokseen
Karkulahti, Eemil (2018)Tässä kirjallisuuskatsauksessa tarkastellaan tekoälyn vaikutusta työtehtävien muutokseen. Tekoälyä voidaan hyödyntää jo nyt monin tavoin etenkin rutiininomaisissa ja paljon toistoa sisältävissä työtehtävissä. Samalla ... -
Katsaus rakennekunnossapidon ja ennustavan analytiikan menetelmiin ja sovellutuksiin
Kariluoto, Antti (2019)Tässä kandidaatintyössätutkittiin rakennekunnossapidon (SHM, engl. Structural Health Monitoring) ja ennakoivan kunnossapidon (PHM, engl. Prognostic Health Monitoring) menetelmiä ja sovellutuksia kirjallisuuskartoituksena. ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.