人工智能音乐著作权保护存在哪些争议

人工智能音乐的著作权保护存在以下争议：

1.创作归属问题：人工智能音乐通常由计算机算法自动创作，而非由具有独立思考和情感表达能力的人类进行创作。因此，人工智能音乐的创作者归属问题成为了一个争议焦点。

2.著作权保护标准问题：传统音乐作品著作权保护要求作品具备原创性和独创性等要素，但对于人工智能音乐来说，由于它的创作过程可能涉及到复制、改编等行为，在一定程度上降低了其著作权保护的难度。

3.盗版侵权问题：人工智能音乐的数字化特性和易复制性，增加了其被盗版的风险。在未来，数字水印技术等技术手段可以用来防止盗版行为，但是这些技术本身也面临攻击和破解的可能。

4.合理使用问题：人工智能音乐的应用范围广泛，包括商业演出、广告、电影配乐、游戏音乐等领域。在这个过程中，人工智能音乐的作品如何被合理使用，涉及到版权许可等问题。

总之，随着人工智能音乐技术的发展和应用越来越广泛，人工智能音乐著作权保护问题也愈加复杂。为了保护人工智能音乐的创新成果和优秀作品，需要进一步完善法律法规、加强技术保障，同时也需要对人工智能音乐著作权的争议问题进行深入探讨和解决。

人工智能伦理学包括哪些

人工智能伦理学包括人工智能道德哲学、人工智能道德算法、人工智能设计伦理和人工智能应用伦理等四个维度。总的来说，人工智能伦理研究旨在“给人工智能一颗良芯(良心)”。这意味着人工智能伦理研究与其他技术伦理研究不同，应围绕“机芯”和“人心”两个方面来展开。

人工智能立法的优缺点

近年来，伴随着深度学习、语音识别等的快速发展，人工智能与我们的生产生活愈发密切。人工智能带来的融合发展，不仅推动了传统产业的转型升级，同时也为人们带来全新的产业风口和机遇。在此背景下，人工智能受到的支持和青睐不少，诸多国家和地区都已将人工智能视为战略性产业。

但是，人工智能并非只带来利好，有时其也带来担忧。作为一把双刃剑，人工智能就像是潘多拉魔盒，外观虽然精美，让人爱不释手，可一旦打开也可能释放厄运。目前，随着人工智能渗透到医疗、教育、制造、金融等行业之中，其隐私、数据、偏见等问题的显现，已给整个社会带去不少隐患。

比如这两年，人工智能加持的网络诈骗越来越多，便让人们防不胜防、损失惨重；同时大量企业数据频频泄露，也让用户隐私暴露于危险之中；此外，智能机器人时常出现的意外伤人事件，也让人身安全遭受威胁；以及“机器换人”带来的失业恐慌，也持续弥漫在各行各业和不同领域。

据相关业内人士分析，人工智能带给人的忧虑重点分为两方面。其一是安全威胁，包括对未来、对人身、对数据、对隐私的各种安全；其二则是伦理和法律挑战，因为人工智能时常跳脱于现有法律和伦理道德之外，缺乏完善的监管与限制。基于此，要想让人工智能迈向成熟，就需要通过治理趋利避害。

目前，在这方面的行动欧盟已经走在前列。4月21日，欧盟提出了全新的人工智能法规，旨在解决人工智能系统带来的具体风险，并在全球范围内设定最高标准。在保证人们和企业的安全与基本权利的同时，加强欧盟对人工智能的吸收、投资和创新。新的法规将人工智能依据风险高低进行了分类治理。

其中，具体包括不可接受的风险、高风险、有限的风险和最小的风险。按照新规，被认为对人们的安全、生计和权利有明显威胁的人工智能系统将被禁止；被认定为高风险的人工智能需受到严格管控；对于被认为有限风险和最小风险的人工智能，则进行一定干预和不做干预。每个风险法规都举了相应例子。

据了解，早在2018年时，欧盟就已经发布过一项人工智能法规，名为《欧盟AI协调计划》。相比该计划，新的法规通过机械条例让相关规定更加明确，透过允许文件的数字格式和调整中小企业的合格评估费用，简化了企业的行政负担和成本，确保了与欧盟产品立法框架的一致性，让人工智能治理再度升级。

不过，新法规的出台并非总是受到欢迎，对于欧盟内一些企业来说，就提出了对于新法规的担心。不少企业认为新法规会增加AI成本，适得其反限制或打压自身科技创新。毕竟，在新法规划定的高风险领域，包括了不少重大基础建设项目，同时根据法规，违法企业最高面临年营收6%的惩罚，过于严厉。

人工智能涉及个人隐私应用事例

近日，马斯克坦承特斯拉汽车内摄像头可以监视驾驶员一事，引发了车主对智能汽车内部安装摄像头与窃听器的不满。虽然这两种设备在智能汽车生产厂商眼中起到的是对驾乘人员的保护作用，但依然无法打消车主心中的疑虑。

智能汽车逐步发展，无人驾驶也在“路上”。未来，如何兼顾驾乘人员的安全与隐私，是个值得探讨和重视的问题。

日前，国外有用户在社交网站向特斯拉CEO埃隆·马斯克询问特斯拉的车内摄像头是否可以检测车主目光，马斯克回复“是的”。引发舆论关注的原因是，这是特斯拉方面首次承认通过车内摄像头来监视驾驶员。

在该用户提出疑问前，马斯克就曾在社交网站上发文称将收回一些车主的完全自动驾驶能力测试版（FSDbeta）的试用权限。原因是这些车主在使用FSDbeta功能时，没有对道路情况给予足够的关注。马斯克称，之所以是beta版本，就意味着还处在测试阶段，尽管目前没有出现任何事故，但不能放任不管。

显然，自动驾驶将赋予智能汽车更多权利，也意味着汽车内外需要加装更多传感器、摄像头和监听器等。但不论哪种设备，都对汽车内部相对隐秘空间内的驾乘人员隐私造成了威胁。

是监视还是保护

这不是特斯拉第一次曝出信息安全丑闻。去年，一位白帽黑客格林曝光特斯拉的车载计算机系统可能会导致个人隐私的泄露。接触过特斯拉的人都知道，特斯拉的车载计算机系统功能繁多，包含收音机、蓝牙电话、上网、玩游戏等。驾乘人员还可以通过Wi-Fi连接社交网站，甚至能存储联系人的电话号码。

但很多车主没有想到的是，暗藏在车载计算机系统屏幕背后的组件，正成为隐私数据泄露的源头。这位白帽黑客从某购物平台上购买到被换下来的自动辅助驾驶系统（AP）和媒体控制单元（MCU）。尽管这些组件已经有明显损坏迹象，但仍能从中获得之前车主的隐私，例如手机连接的电话本、通话记录、日历、家庭和工作地点的定位、导航去过的位置，以及允许访问网站的会话cookies。

之所以可以从MCU上获取个人信息，是因为特斯拉基于Linux内核搭载MCU。MCU使用的是镁光生产的嵌入式多媒体控制器（eMMC）存储颗粒，而特斯拉的车机系统并没有对这块eMMC硬盘进行任何的加密处理。

不仅是特斯拉，蔚来汽车“监控每位车主行程”也曾在网上闹得沸沸扬扬。此外，滴滴打车也为了确保驾乘人员安全，采取全程监听车内人员对话的措施。

尽管这些安装监听、监视设备的生产方打着“向善”的旗号，却往往没有明确告知消费者他们将会被收集哪些信息；亦无人知晓，这些信息是否真的会被妥善安全地保存。

而在信息技术飞速发展的现代，将安全性让渡给驾乘人员的隐私真的可行吗？前段时间，货拉拉公司货车女乘客跳车一事余温未了。社会上不乏对货拉拉公司为何不在车内安装监控系统的质疑之声。

安全与隐私应如何兼顾？在福州大学数学与计算机学院教授陈德旺眼中，安全与隐私是互相矛盾的名词。“想要获得更多安全性，就需要让传感器采集更多的数据。”

法规不应缺席

“目前，智能汽车要协助驾驶员对车辆进行控制时，主要采集驾驶车周边的车及所在道路场景的实时数据，例如前后左右车的位置、类型、速度，交通标志、道路线、障碍物等。而实现无人驾驶，只需要对车外进行监控即可。”中国科学院自动化研究所研究员王飞跃在接受《中国科学报》采访时解释道，“监控车内主要是为了对驾驶员采取主动安全措施，即发现驾驶员出现疲劳驾驶、视线漂移、不系安全带等危险行为时，进行主动提醒。目前，尚没有对监控范围和清晰度有明确的统一标准。”

诚然，伴随着人工智能的发展，关于人工智能伦理的讨论从未停歇，但讨论主题却一直集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，而对人工智能实际应用的研究则探讨较少。因此，学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨虽已持续了数年，却并没有弄清普遍的人工智能伦理到底是什么。

“人工智能在当代广泛应用，带来了各种益处，但人们也发现了诸多伦理问题。直接与技术相关的，包括算法歧视、侵犯隐私等技术的误用和滥用等，较为间接和远期的则有就业问题、平等、家庭和社会关系的危机等。”中国人民大学法学院副教授郭锐告诉《中国科学报》。

就这点而言，智能汽车对隐私构成的威胁似乎并没有上升到这一高度。“从安全隐私角度以及自动驾驶及车内主动安全的技术实现上，采集的数据都是可以实时处理、实时做出自动驾驶行为，不需要保留任何数据的。这和现有车的倒车影像的逻辑是一样的。”王飞跃坦言，“但是，不排除部分厂商为了不断提升自动驾驶及主动安全的技术能力，以及识别能力，而保留部分数据，进行算法的再学习。如果能征得用户授权同意，未尝不可。”

陈德旺也建议，车企最好将车内安装设备与收集哪些信息标注清楚，让车主保留选择的权利。“有些车主认为汽车安全比隐私更重要，就可以选择让智能后台对其信息进行收集。也有车主认为车内是隐私空间，那么可以选择减少收集内容，或者适当关闭一些功能。”

对此，郭锐认为，人工智能的决策则必须按照人类的伦理来评估和校正；人工智能对社会的影响很大，牵涉很多的人，因此应当更加强调归责性。“就车内检测技术如何与隐私保护平衡的问题，我认为可以从两个维度进行考量。第一，应该遵循知情同意原则，采取‘事前告知’‘事后删除’的模式；第二，立法应对何时收集、收集到何种程度、保存期限多久等问题做出规定，并要求商业主体定期审核。”

人工智能的尺度

“人工智能技术确实存在两面性，在带来驾驶安全性提升的同时，如果不加限制，确实也会带来侵犯隐私的隐患。但是解决方案提供商以及车厂，很容易通过法律和标准来约束产品和服务的隐私程度。例如，最关键的是要求不能留存数据、不能定位，这就解决了绝大部分的隐私问题。”王飞跃表示。

目前，人工智能和自动驾驶业内有分布式（联邦）数据共享、多方（联邦）数据智能计算等技术，也取得了初步的进展，能达到“数据可用不可见”的效果。王飞跃解释说，从技术上来讲，这种模式所形成的算法，与将数据聚集在一起计算训练的效果相同或者相近，从而能比较好地平衡数据隐私版权保护、数据要素开放共享服务两者之间的矛盾。正因如此，预计“数据可用不可见”是数据应用服务的未来趋势。

郭锐也表示，智能汽车收集的数据传统上被看作隐私问题。实际上，这个问题和传统隐私权语境有所不同。不同之处在于，它不是一个一方侵权、另一方被侵权的零和游戏，还展现了车主和汽车企业之间通过合同彼此信任、合作的一面。因此，个人信息保护在这个问题上可能比隐私权保护更加切合实际。

而且，相较于智能汽车驾乘人员隐私问题，网络隐私暴露更值得关注。“在技术上，科学研究者和业界也在探索是否可以达到利用数据的同时保护隐私的效果。在治理上，我们还应该支持市场的自治，企业之间的互相竞争某种程度上能够促进用户隐私的保护。比如在搜索引擎的竞争上，一些搜索引擎会以推出更加保护隐私的服务吸引消费者。”郭锐说，其实，人工智能发展过程中遭遇的最根本的伦理难题是创造秩序危机。创造秩序危机，简而言之，是人所创造的技术对人的反噬。反思人工智能伦理，是为了应对这个危机。伦理不是为了约束科学发展，而是为了防止我们在追求某一个具体目标的时候伤害人类的整体利益。

人工智能不受法律约束原因

近30年来，人工智能的发展得到了飞速发展，并被称为是人类社会的伟大发明。但是这一显著的科技发展，同时也具有相当的社会风险。

从人工智能的发展过程中所产生的法律地位问题出发，研究分析人工智能所带来的前所未有的司法挑战。在经济，科技全球化日益加强的现代社会，探索合适的解决途径。人工智能的快速普及具有双面性，在方便人类文明的发展的同时，也容易引发诸如民事侵权问题，这是产权问题，甚至刑事问题，因此，人工智能的法律地位问题显得尤为突出，人工智能通常以互联网为载体，协助生产生活。因此具有全球性，快速性，科技性的特点，应充分重视社会安全，伦理道德的价值导向。今天外国司法经验对人工智能单独立法，配合相关行政法规等社会规范，组建完整的法律规制体系。