第一百三十七章：准则确立
在那场激烈的研讨会后，林宇和他的团队便马不停蹄地投入到人工智能伦理道德准则的制定当中。他们深知，这不仅仅是一份规范，更是人类与AI在未来和谐共处的重要保障。
林宇坐在宽敞明亮的会议室里，面前的桌子上堆满了研讨会的记录、各种研究报告以及来自不同领域的建议。他的眼神专注而坚定，心中充满了使命感。
团队成员们围坐在会议桌旁，每个人都神情严肃，准备为准则的确立贡献自己的智慧。
“大家都知道，AI生成内容的版权问题是目前争论的焦点之一。”林宇开口说道，“我们必须在准则中明确这一问题，既要保护原创者的权益，又要为AI的发展留下空间。”
一位法律专家模样的成员发言道：“我认为，对于完全由AI自主生成且没有人类干预的内容，可以考虑给予一种特殊的版权形式，类似于‘AI版权’。但这种版权的期限和范围应该有所限制，以防止滥用。”
“可是，如果AI是在学习了大量人类作品后生成的内容呢？这其中是否存在侵权的可能？”另一位成员提出疑问。
大家陷入了沉思。片刻后，一位技术专家说道：“我们可以建立一个数据库，记录AI学习的所有数据来源。如果生成的内容与某个特定的人类作品相似度超过一定比例，就需要进行审查和评估，以确定是否存在侵权行为。”
说到确定相似度，技术专家进一步解释道：“首先，对于文本内容，在词汇层面，我们可以统计相同词汇的出现频率以及其在文本中的分布情况。如果大量关键核心词汇重复出现，那相似度的可能性就会增加。同时，分析词汇的多样性，若AI生成内容的词汇较为单一，而与某一人类作品有较高的重合度，这也是一个重要的判断依据。在语法结构上，考量句子的长短、复杂程度以及句式特点。比如，若两者都频繁使用特定的复杂句式，或者句子的平均长度极为接近，那就可能存在较高的相似度。此外，还可以观察段落的结构安排，如总分总、并列式等结构的相似程度。语义表达方面，利用语义理解模型，比较文本所传达的主题、情感倾向以及深层含义。对于图像内容，运用图像识别技术，对比色彩分布、图形轮廓、纹理特征等。音频则通过音频分析技术，考量频谱特征、节奏模式等。同时，引入专门训练的AI相似度检测模型，它能快速从多个维度综合判断与已知作品的相似程度。但这个相似度判定不能一概而论，需要通过大量实验和实际案例分析，不断调整优化标准，确保公平公正地对待每一个生成内容，平衡好原创保护与AI发展的关系。”
讨论继续进行着，涉及到AI决策的公平性、人类与AI的合作模式等多个方面。每个人都积极发表自己的看法，不断地完善着准则的内容。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）