人工智能已经彻底改变了许多行业，其影响远远超出技术进步的范畴。人工智能带来法律复杂性的一个领域是AI生成的内容。人工智能不能识别其用于创建新作品的图像的来源，导致法律上的不确定性和版权索赔方面的复杂性。这使得组织在应对围绕AI生成内容的法律模糊问题时，面临日益增多的诉讼。
在最近举行的2024年度Mint India投资峰会上，Whistling Woods的副总裁兼首席技术官Chaitanya Chinchlikar讨论了这些法律挑战。他强调了AI生成的作品所有权的不确定性是其中的一个主要问题。使用AI创作虚构角色的个人由于所有权的不明确而无法被起诉侵犯知识产权。然而，这种模糊性也给AI生成的知识产权的商品化和营销带来了挑战。另一方面，AI在商业环境中仍然可以广泛应用于标准画面。
Chinchlikar在媒体和娱乐行业中AI与传统技术如绿幕之间建立了类比。他强调了AI在这一行业中长久以来的广泛应用，包括计算机视觉、机器学习以及其他AI技术的应用。
除了法律方面，参与主题为“改变叙事：AI能否推动销售额增长？”的专家们还探讨了组织在完全整合AI到其产品和服务中之前需要克服的障碍。风险投资公司Peak XV的董事总经理Harshjit Sethi强调了将AI理智地整合到现有产品中的重要性。Sethi观察到企业急切希望将AI作为下一场技术革命的关键驱动因素。但是他敦促公司评估他们是在构建今天利用AI可以独特实现的东西，还是简单地为现有产品增加AI的薄薄一层。
Sethi解释说，将AI添加到解决问题的方式不同而不是将其用作肤浅的一层，将使整合更具影响力。这种观点强调了真正的创新的重要性，而不仅仅是为了而向产品中添加AI。
尽管一些行业专家可能会对围绕GenAI的炒作表示怀疑，但许多公司已经在内部开始采用它。Coforge的高级副总裁兼全球人工智能负责人Sudarshan Seshadri强调了在银行业、金融服务、保险、旅游、交通、零售和医疗保健等领域中AI的不断增长的应用。这些行业的公司现在正在寻求将AI整合到其运营中，以优化流程并提高效率。
Seshadri简化了整合过程，将其描述为一个二乘二的矩阵。在一条轴上是成本优化或内部整合，另一条轴上是公司现在拥有数据还是将来会拥有数据。他强调了为成本优化整理数据是最容易的任务。
值得一提的是，在内部测试GenAI的概念并不新鲜。事实上，印度中型IT公司已经在向客户推出这些解决方案之前为自己的公司运营部署GenAI解决方案。
GenAI的应用涵盖了各个行业，包括交通运输业。Seshadri强调了AI与物联网传感器相结合在交通领域的应用，用于预测和预防故障，并确定优化路线以提高生产效率。
总之，围绕AI生成的内容的法律挑战给公司和创作者带来了重大障碍。尽管AI的整合不断发展，解决所有权不明确性和版权索赔问题对于释放这一变革性技术的全部潜力至关重要。
**FAQ:**
**Q: AI生成内容如何带来法律不确定性？**
**A:** AI无法识别其使用的图像的起源，导致版权索赔方面的复杂性。
**Q: 使用AI创建的虚构角色是否可以因侵犯知识产权而受到起诉？**
**A:** 不可以，AI生成的作品的所有权不明确，很难起诉侵权。
**Q: 公司如何理性地将AI整合到其产品中？**
**A:** 公司应该利用AI解决问题的截然不同的方式，促进真正的创新，而不是简单地增加AI的肤浅一层。
**Q: 哪些行业正在采用AI？**
**A:** 银行、金融服务、保险、旅游、交通、零售和医疗保健等行业正在将AI整合到他们的运营中。
**Q: AI在交通领域的应用是什么？**
**A:** AI与物联网传感器相结合，用于预测故障并优化路线，以提高交通行业的生产力。
**来源：**
– [Mint India](https://www.livemint.com/)
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve