加拿大政府最近结束了对版权与生成式人工智能的磋商。虽然公众仍在等待相关意见的发布，但我想分享一下我自己的提交，重点关注文本和数据挖掘例外、将受版权保护的作品纳入大型语言模型（LLM）以及生成式人工智能产出的版权影响。
首先，我主张加拿大有必要在其版权法中引入一个文本和数据挖掘例外。其他司法管辖区已成功实施了类似规定，促进了人工智能领域的创新与投资，同时也保护了创作者的权益。
关于在LLMs中使用受版权保护的作品，我认为现在着急进行立法改革还为时过早。目前，全球范围内正在进行处理有关将受版权保护的作品纳入LLMs以及侵权问题的法庭案件。这些案件将揭示相关复杂性，并为适用限制和例外提供有价值的见解。政府应该谨慎监控这些进展，探索潜在的许可替代方案，并评估技术如何适应解决版权问题。
同样，我认为对生成式人工智能系统产出的立法改革也应该谨慎对待。虽然有人对生成式人工智能产出与受版权保护的作品之间的潜在相似性提出了担忧，但更详细的考察表明，侵权情况是罕见的。在考虑任何立法行动之前，我们必须依靠法院的裁决来确定任何版权侵犯的程度。
此外，我强调了在推进改革之前对最后一次版权法修订及其建议进行全面评估的必要性。我们必须解决悬而未决的问题，并通过未来的评估适应涌现的挑战，如生成式人工智能。
在加拿大探索版权与生成式人工智能的交叉领域时，重要的是要找到既促进创新又尊重知识产权的平衡点。通过实施有意义的改革，同时考虑正在进行的法院案件的结果，加拿大可以建立一个支持技术进步并保护创作者利益的版权框架。
请随意查看我提交的完整版本。
常见问题：
1. 作者在关于加拿大版权与生成式人工智能方面的提交中主要关注什么？
作者在有关加拿大版权与生成式人工智能方面的提交中主要关注文本和数据挖掘例外的必要性、将受版权保护的作品纳入大型语言模型（LLMs）以及生成式人工智能产出的版权影响。
2. 作者在关于在加拿大的版权法中引入文本和数据挖掘例外方面的观点是什么？
作者认为是时候在加拿大的版权法中引入文本和数据挖掘例外了，因为其他司法管辖区的类似规定已成功促进了人工智能领域的创新与投资，同时也保护了创作者的权益。
3. 作者如何建议处理关于在LLMs中使用受版权保护的作品的立法改革？
作者建议谨慎对待，避免急于进行关于在LLMs中使用受版权保护的作品的立法改革。目前全球范围内正在处理此问题的法庭案例将提供有关相关复杂性和限制与例外应用的见解。作者建议监控这些进展、探索许可替代方案并评估技术如何适应解决版权问题。
4. 作者在与生成式人工智能系统产出相关的立法改革方面提出了什么观点？
作者认为与生成式人工智能系统产出相关的立法改革也应该谨慎对待。虽然有人对生成式人工智能产出与受版权保护的作品之间的相似性担忧，但侵权情况是罕见的。作者建议在考虑立法行动之前依赖法院的裁决来确定版权侵犯的程度。
5. 作者在最后一次版权法修订中强调了什么？
作者强调在推进改革之前对最后一次版权法修订及其建议进行全面评估的必要性。需要解决尚未解决的问题，并通过未来的评估来适应生成式人工智能等新兴挑战。
6. 作者建议加拿大在版权与生成式人工智能交叉领域实现什么样的结果？
作者建议在版权与生成式人工智能交叉领域找到既促进创新又尊重知识产权的平衡点。通过实施有意义的改革并考虑进行中的法院案件的结果，加拿大可以建立一个支持技术进步并保护创作者利益的版权框架。
定义：
– 文本和数据挖掘：指通过自动化方法从文本和数据源中检索有价值的信息或知识的过程。
– 大型语言模型（LLMs）：指受过大量文本数据训练以生成类似人类并具有连贯性语言的人工智能系统。
相关链接：
– 加拿大政府 – 版权
– 加拿大版权法
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