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数据
机器学习所涉数据保护合理边界的厘定
被引:12
作者
:
黄武双
论文数:
0
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0
h-index:
0
机构:
华东政法大学知识产权学院
黄武双
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谭宇航
机构
:
[1]
华东政法大学知识产权学院
来源
:
南昌大学学报(人文社会科学版)
|
2019年
/ 50卷
/ 02期
关键词
:
人工智能;
机器学习;
数据利用;
信息保护;
不正当竞争;
D O I
:
10.13764/j.cnki.ncds.2019.02.005
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
D923.42 [专利法];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
030105 ;
摘要
:
机器学习过程中会利用自然人个人信息、他人享有著作权的作品、经营者享有竞争利益的数据等,为此需准确厘清这三种数据类型的权益边界。利用自然人个人信息时,要以保护自然人人格利益为前提,同时考虑数据收集是否具有合法性和安全保障措施是否充分,谨慎地划定边界。利用他人作品时判断是否侵犯著作权需从输入结果的过程、输出结果的过程以及侵权责任主体等确定保护的合理边界。利用经营者具有竞争利益的其他数据时,构成商业秘密的数据可受保护;未经他人同意而利用他人公开的数据,应考虑是否存在竞争关系以及竞争是否正当。
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页数:9
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