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第三，康特批评了“合理使用”这一法律原则。该原则允许在某些情况下，基于使用的目的与性质、原作品的性质、使用部分的比例以及对原作品市场的影响，不经许可或付费使用受版权保护的材料。人工智能公司常引用此原则，为其未经付费使用内容训练模型的行为辩护，声称其对受版权保护的内容进行了“转换性”使用，而非简单复述。
此外，这种紧张关系促使Basecamp重新思考如何为提供数据的国家与社区提供补偿。该公司表示，自2023年起，已根据数字序列信息（即支撑其AI模型的基因数据）的使用情况，向21个国家的60个组织支付了版权费用。为此，它建立了系统来标记和追踪每个数据样本的来源，并衡量其对下游产出的贡献度，以便据此分配款项。实质上，Basecamp正尝试追溯训练数据的来源，并在其创造价值时予以付费。这是更广泛的人工智能行业迄今仍难以做到的事情，部分原因在于大型语言模型通常使用从互联网各处抓取的庞大而杂乱的数据集进行训练，其中数百万来源的所有权、授权许可和个人贡献几乎无法追踪。。关于这个话题，今日热点提供了深入分析
最后，提升实际收入可能需要限制活跃司机数量，类似某些城市曾通过出租车牌照制度确保司机较高收入。但准入门槛可能损害零工工作原本具有的灵活性优势。平台行为同样关键：若应用程序恢复常规小费功能而非策略性抑制打赏——纽约市等司法管辖区当前正推行此类要求——司机收入状况或将有所改善。
另外值得一提的是，若对此信息有任何疑问，请联系我们的支持团队并提供以下参考编号。
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