作者分享个人申请软件著作权(软著)的完整经验,强调免费且可自行操作。流程包括:开发简单项目(代码量约万行)、用工具生成60页程序鉴别材料、撰写文档鉴别材料、在官网填写信息并上传,最后提交承诺表。全程约4-5个月,建议提前申请,并提醒注意版本号统一及避免使用国产AI工具。
字节跳动近期登记了多个热门表情包的著作权,引发网友对版权归属的担忧。网友认为这些表情包是集体创作的,担心未来的二次创作受到限制。字节的举动可能与AI训练和内容保护有关,尽管法律上并不违法,但仍存在争议。互联网的开放共创与大厂的商业利益之间的冲突将持续。
文章讨论了在中国上线Harmony APP所需的软件著作权证书申请过程。尽管开发已完成,但由于认证和分类加载等问题,提交延迟。申请审核可能需两到三个月,建议在项目初期就开始申请,以免影响上线进度。
上海市闵行区检察院报道,两名开发者因开发侵权软件被判刑,侵权近4000部网络小说,非法获利超100万元。该软件利用深度链接技术传播盗版内容,检察官指出其行为破坏了著作权人的控制,判决明确盗版分发系统的性质与单纯分享不同。
开源阅读的开发者葛某某因侵犯著作权罪被判刑2年,吴某某被判1年9个月。他们通过书源传播盗版小说,获利超过百万元。开发者已承担法律责任,项目公告删除相关内容,并呼吁停止侵权行为。
许多安卓开发者在申请中国软件著作权时遇到困难,常需花费找代办。现在有开发者在GitHub上分享了一款AI工具,能够自动生成申请材料,简化申请流程。该工具可从源码提取代码,整理申请表信息,并支持本地生成可修改的资料,方便开发者申请软著。
本文探讨了中国法律下软件著作权的归属问题,强调著作权自动产生的原则。软件著作权通常归开发者,员工在职务期间创作的代码大多归公司。开源项目的贡献需谨慎处理,以避免侵犯公司权益。虽然登记软件著作权并非必要,但可作为权利证据。文章还分析了GPL在中国的法律效力,指出违反GPL可能构成著作权侵权,需遵循相关法律规定。
开源项目在接受外部贡献时,需要明确贡献者的代码著作权归属及再许可权。主要有两种路径:CLA(贡献者许可协议)和DCO(开发者起源认证)。CLA要求贡献者签署法律文件,确保著作权转移或许可,适合大型项目;DCO通过每次提交的签名声明代码来源,更轻量,适合社区驱动项目。国内项目如openEuler和OpenHarmony分别选择DCO和CLA,反映出不同的法律和商业需求。
本文探讨了2024-2025年开源模型许可证的多样性,强调模型权重的法律地位及其对工程决策的影响。不同许可证(如Apache 2.0、MIT、OpenRAIL-M等)在商用、再分发和修改方面的条款各异,工程团队需谨慎选择以避免法律风险。文章还分析了模型权重的著作权保护问题及不同司法区的倾向,并提供了具体的工程场景决策清单和合规建议。
ElevenLabs发布了AI生成的专辑《The Eleven Album》,展示艺术家如何利用AI扩展创作,同时保持著作权和商业权利。专辑包含13位艺术家的原创曲目,涵盖多种音乐风格,旨在直接吸引艺术家,避免AI克隆对收入的影响。
《率土之滨》和《三国志·战略版》之间的著作权争议升级。广州知识产权法院二审裁定《三国志·战略版》未侵权,撤销一审判决,案件重审。此案引发行业关注,强调游戏知识产权保护的复杂性与严谨性,未来将影响类似案件的处理方式。
生成性人工智能通过先进的机器学习算法创造独特的文本、图像和音乐,广泛应用于艺术、内容创作和客户服务等领域,但也引发了知识产权和著作权问题。
本次AI绘图教学以Kera AI为平台,介绍如何使用提示词进行绘图,涵盖从基础到高级技巧,帮助教育工作者利用AI创作教材,并探讨著作权及适用性问题,以促进学生学习。
美国版权局表示,基于文本提示生成的人工智能输出不受现行版权法保护。现有版权原则适用于AI生成内容,但用户无法因此获得著作权。AI辅助创作不影响人类作品的版权,只有经过显著创作修改的AI生成内容才能获得保护。
生成性人工智能正在改变艺术创作,艺术家与AI合作探索新形式和创意。这带来了创新机会,但也引发了著作权和艺术家角色的伦理问题,挑战了传统艺术界限,促进了多样性和包容性。
本研究针对在软件供应链中识别代码著作权的挑战,提出了基于对比学习的系统OCEAN,这是首个在开放世界和极端场景下探讨编译二进制文件的代码著作权归属方法。研究结果表明,OCEAN在未见数据集上取得了0.86的AUROC分数,并在与之前的方法相比时提高了10%的准确率,显示出其在保障软件供应链安全方面的重要潜力。
人工智能正在变革创意产业,成为艺术家、设计师和作家的重要工具。它提高了创作效率和灵感,但也带来了著作权和质量等挑战。AI的应用使艺术创作更易于获取,促进了创新与探索。
课程《生成式人工智能基础:概述与影响》由密歇根大学专家讲授,介绍生成式人工智能及其工具,如ChatGPT,帮助学习者理解其原理、道德使用和著作权影响。课程探讨其对经济、沟通技术和法律的影响,适合想了解生成式人工智能基础的人士,强调掌握其利弊的重要性。
通过视觉提示水印技术,在保护 VPaaS 开发者权益的同时,有效提高了效率、防止攻击,并在多种敌对操作下表现出鲁棒性。
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