


Des modèles de formation comme ChatGPT sans payer ? U.S. News Corp. envisage de poursuivre Microsoft, Google et OpenAI
Actuellement, il n'existe pas de directives fixes indiquant si les créations d'IA sont protégées par le droit d'auteur. Des sources juridiques estiment qu’il faudra peut-être des années pour résoudre toutes les affaires contre l’IA générative. La meilleure solution serait peut-être que les entreprises technologiques négocient avec les éditeurs de contenu pour obtenir l’autorisation de les utiliser.
Actualité du 23 mars, depuis que ChatGPT est devenu populaire dans le monde entier, la question du droit d'auteur sur l'IA est devenue récemment au centre d'un débat à l'étranger.
Selon le Wall Street Journal, le développement de la technologie de l'IA a suscité le mécontentement du secteur de l'édition d'informations, qui estime que son contenu est utilisé par de grandes entreprises technologiques pour former des modèles d'IA sans compensation raisonnable. U.S. News Corp., propriétaire du New York Post, de Barron's et du Wall Street Journal, se prépare à intenter des poursuites contre des sociétés telles qu'OpenAI, Microsoft et Google, exigeant une compensation pour leur contenu utilisé dans des outils d'IA tels que ChatGPT et Barde. Frais d'utilisation.
Il s'agit actuellement d'une question juridique complexe et ambiguë qui consiste à savoir si les entreprises d'IA ont le droit de récupérer du contenu sur Internet et de l'intégrer dans des modèles de formation. Certains critiques y voient un vol de propriété intellectuelle à l’échelle industrielle. Les éditeurs craignent que les outils d’IA n’aient un impact sur le trafic et les revenus publicitaires de leurs sites.
En fait, le problème des droits d'auteur de l'IA n'a pas commencé avec ChatGPT. IT House a remarqué qu'en termes d'images et de code, de nombreux procès ont eu lieu concernant l'utilisation de données protégées par le droit d'auteur pour la formation de modèles d'IA. Par exemple, Midjourney, Stability AI, Microsoft, GitHub et OpenAI ont tous été impliqués dans des litiges connexes.
Actuellement, il n'existe pas de directives fixes indiquant si les créations d'IA sont protégées par le droit d'auteur. Des sources juridiques estiment qu’il faudra peut-être des années pour résoudre toutes les affaires contre l’IA générative. La meilleure solution serait peut-être que les entreprises technologiques négocient avec les éditeurs de contenu pour obtenir l’autorisation de les utiliser.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Il n'y a pas d'outil XML à PDF simple et direct sur mobile. Le processus de visualisation des données requis implique une compréhension et un rendu complexes des données, et la plupart des outils dits "gratuits" sur le marché ont une mauvaise expérience. Il est recommandé d'utiliser des outils côté informatique ou d'utiliser des services cloud, ou de développer vous-même des applications pour obtenir des effets de conversion plus fiables.

L'embellissement XML améliore essentiellement sa lisibilité, y compris l'indentation raisonnable, les pauses-lignes et l'organisation des étiquettes. Le principe est de traverser l'arbre XML, d'ajouter l'indentation en fonction du niveau et de gérer les balises et les balises vides contenant du texte. La bibliothèque XML.ETREE.ElementTree de Python fournit une fonction Pretty_xml () pratique qui peut implémenter le processus d'embellissement ci-dessus.

La validation du format XML consiste à vérifier sa structure et sa conformité avec DTD ou schéma. Un analyseur XML est requis, tel que ElementTree (Basic Syntax Heatking) ou LXML (vérification plus puissante, prise en charge XSD). Le processus de vérification implique l'analyse du fichier XML, le chargement du schéma XSD et l'exécution de la méthode AssertValid pour lancer une exception lorsqu'une erreur est détectée. La vérification du format XML nécessite également de gérer diverses exceptions et de mieux comprendre le langage du schéma XSD.

Le Array Char stocke des séquences de caractères en C et est déclaré Char Array_name [Taille]. L'élément d'accès est passé par l'opérateur d'indice, et l'élément se termine par le terminateur nul «\ 0», qui représente le point final de la chaîne. Le langage C fournit une variété de fonctions de manipulation de cordes, telles que strlen (), strcpy (), strcat () et strcmp ().

La conversion de XML en images implique les étapes suivantes: Sélection de la bibliothèque de traitement d'image appropriée, telle que l'oreiller. Utilisez l'analyseur pour analyser XML et extraire les attributs de style de police (police, taille de police, couleur). Utilisez une bibliothèque d'images telle que Pillow pour coiffer la police et rendre le texte. Calculez la taille du texte, créez du toile et dessinez du texte à l'aide de la bibliothèque d'images. Enregistrez le fichier image généré. Notez que les chemins de fichier de police, la gestion des erreurs et l'optimisation des performances nécessitent une considération supplémentaire.

Il n'y a pas de méthode "universelle": la conversion XML à l'image nécessite de sélectionner la stratégie appropriée basée sur les données XML et le style d'image cible. Analyse XML: Utilisez des bibliothèques telles que DOM, SAX, STAX ou JAXB. Traitement d'image: utilisez un package java.awt.image ou des bibliothèques plus avancées telles que ImageIo et Javafx. Données à la cartographie d'image: définit les règles de mappage des nœuds XML aux parties d'image. Considérez des scénarios complexes: traitant des erreurs XML, de la mise à l'échelle de l'image et du rendu de texte. Optimisation des performances: utilisez des technologies SAX Parser ou multithreading.

Une stratégie pour éviter les erreurs causées par défaut dans les instructions de commutateur C: utilisez des énumérations au lieu des constantes, limitant la valeur de l'instruction de cas à un membre valide de l'énumération. Utilisez Fallthrough dans la dernière instruction de cas pour permettre au programme de continuer à exécuter le code suivant. Pour les instructions de commutation sans tomber, ajoutez toujours une instruction par défaut pour la gestion des erreurs ou fournissez un comportement par défaut.

Comment utiliser les noms minuscules dans différents fichiers dans le même package? En allant ...
