Artwork

محتوای ارائه شده توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

#128 Copyright & Machine Learning Models

19:02
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 388872746 series 2709740
محتوای ارائه شده توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Many large sophisticated machine learning models, like those employed in generative AI, are trained on immense amounts of copyrighted images or text. How is that legal? In this episode we delve into the exceptions to copyright law that enable such uses to not be seen by courts as infringement. This includes expressive vs functional uses of a copyrighted work, fair use, and the possibility of a data mining safe harbor law. We also discuss whether such interpretations are to the benefit or detriment of society as a whole.

A note: as mentioned in the episode, we are not lawyers, and this episode should not be considered legal advice. It is just a discussion of the issue based on our somewhat limited understanding of the legal arguments and expanded to consider the societal implications. Also as mentioned in the episode, we based much of our understanding on the article "Does Training AI Violate Copyright Law?" by Jenny Quang which is linked below in the show notes.

Show Notes

Follow us on X @KopecExplains.

Theme “Place on Fire” Copyright 2019 Creo, CC BY 4.0

Find out more at http://kopec.live

Read transcript


  continue reading

139 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 388872746 series 2709740
محتوای ارائه شده توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط David Kopec, Rebecca Kopec, David Kopec, and Rebecca Kopec یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Many large sophisticated machine learning models, like those employed in generative AI, are trained on immense amounts of copyrighted images or text. How is that legal? In this episode we delve into the exceptions to copyright law that enable such uses to not be seen by courts as infringement. This includes expressive vs functional uses of a copyrighted work, fair use, and the possibility of a data mining safe harbor law. We also discuss whether such interpretations are to the benefit or detriment of society as a whole.

A note: as mentioned in the episode, we are not lawyers, and this episode should not be considered legal advice. It is just a discussion of the issue based on our somewhat limited understanding of the legal arguments and expanded to consider the societal implications. Also as mentioned in the episode, we based much of our understanding on the article "Does Training AI Violate Copyright Law?" by Jenny Quang which is linked below in the show notes.

Show Notes

Follow us on X @KopecExplains.

Theme “Place on Fire” Copyright 2019 Creo, CC BY 4.0

Find out more at http://kopec.live

Read transcript


  continue reading

139 قسمت

همه قسمت ها

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع