文件名称：著作权法如何解决人工智能的隐性偏见问题-研究论文
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更新时间：2024-06-09 00:15:41
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随着人工智能（AI）的使用不断普及，从种族歧视的面部识别到性别歧视的自然语言处理，反映或加剧社会偏见的AI系统示例不断增多。 这些偏见有可能使AI的技术进步和潜在利益蒙上阴影。 尽管法律和计算机科学学者分析了许多偏见的来源，包括其经常同质的创建者的未经审查的假设，有缺陷的算法以及不完整的数据集，但法律本身的作用在很大程度上被忽略了。 然而，就像代码和文化在AI代理如何学习和在世界上扮演重要角色一样，管理它们的法律也是如此。 本文是第一个研究可能影响AI偏见的最强大法律：版权。 人工智能通常学会通过阅读，观看和聆听人类作品的副本来“思考”。 本文首先通过版权学说来探讨偏见问题，探讨法律如何排除对某些受版权保护的原始资料的访问可能如何创建或促进有偏见的AI系统。 版权法限制了缓解偏差的技术，例如通过逆向工程测试AI，算法问责制流程以及竞争转化客户。 版权法的规则也使某些作品的使用权高于其他作品，这鼓励AI创作者使用容易获得的，法律上低风险的数据源来教授AI，即使这些数据有明显的偏见。 其次，它研究了版权法的不同部分（合理使用原则）在传统上是如何用于解决其他技术领域中的类似问题的，并询问它是否同样有能力在AI偏见领域中解决这些问题。 该文章最终得出结论，这在很大程度上是因为嵌入在传统合理使用中的规范价值最终与减轻AI偏向并从字面上创造更公平的AI系统的目标保持一致。