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默认，任何用于机器学习的资料，都必须得到创作者的直接授权。
“这样做的目的不是为了阻止机器学习继续进化。
“恰恰是要规范机器学习行业。
“未来是大数据的时代，机器学习的规模必然会越来越大。
“如果不限制机器学习的范围和规则，必然导致这个产业的混乱发展。
“必然导致机器学习开发者互相抄袭且不可控。
“抄袭数据原子当然不是抄袭，那抄袭数据库肯定就是抄袭了吧？
“就像照搬一个字库的范围不算抄袭，但照搬一本大词典那就绝对是抄袭了。
“在大数据和机器学习的新时代，数据资料应该是有新的权属规范。
“任何数据和资料，都应该是有权属的，都是有价值的。
“我认为这应该是下个时代的时代逻辑。
“有了这样的基础规则，有了规范的收费和授权的基本规则。
“相应的数据模型开发者，才有机会将通过有授权的数据，开发出同样有授权的数据模型。
“进而可以不受额外限制的使用机器生产的产品去盈利。
“否则，任何机器学习最终产生的作品，其着作权归属都是模糊和敏感的。
“机器不是人类，所以人类可以不保护机器的着作权，完全不认可机器创作的作品的着作权。
“只有将机器视为人类的机器，创作的作品的着作权属于其主人所有。
“才能以人类着作权的逻辑获得保护并盈利。
“但人类想要利用别人的素材盈利，就必须获得对方的授权了，这样也就形成了清晰的着作权归属。
“透过现象看本质的话，用机械智能完成以前只有人能够完成的工作，并且讲产量和速度提升几十几百倍，是又一次的产业革命。
“生产力会再次跨越式的提升，技术能够覆盖的产品的生产成本会大幅度下降，由此产生的效益大幅度提升。
“为智能机器成功运行起来提供原料的人，有分享这种生产力提升所带来的利益的权利。
“不能将个人欣赏学习的授权许可，用于研发和制造任何生产工具。
“这样数据资料有价论的逻辑也就清晰了。”
朱靖垣听完之后看向朱迪钚：
“老二你怎么看？”
朱迪钚沉默思考了几秒钟，最终慢慢的点着头说：
“我觉得迪镧的话有道理……
“用微积分的逻辑来评判和区分学习、模仿、抄袭的界限是个很不错的理念。
“未来的公共网络平台上，创作者上传自己的作品的时候。
“应该有一个是否允许机器学习的选项。
“同时也应该有一个是否使用大数据筛选和推荐信息的选项。”
朱迪镧听了马上附和说：
“我赞成二哥的意见。”
朱靖垣笑着说：
“既然你们哥俩都觉得可行，那这些事情就这么定了吧。
“不过问题是，你们怎么判断一个数据模型，是否用了未经授权的材料来训练呢？
“在数据分析层面你们有办法区分吗？”
朱迪钚想了想说：
“可以在未经授权的素材中添加一些验证数据，规避未经许可的机器学习的使用甚至污染数据模型。
“不过……单纯依靠技术手段是不行的，无法完全规避违规者的破解和甄别以及反破坏技术。
“所以还是要用社会和制度层面的限制以及事后处置方法……”
朱迪钚说到这里看向了弟弟。
朱迪镧想了想说：
“
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