標題：<a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6261279" rel="noreferrer">AI Copyrightability &amp; Five-Tier Evaluation Model: Rethinking the Causal Nexus in the Age of Generative AI</a>（AI著作權適格性與五階層判斷模型：在生成式AI的時代下來反思因果關係） 來一個懶人包： 【問題】生成式AI的「黑箱性」大幅地影響了傳統創作中的因果關係，將人類智慧投入與最終表達之間的鏈條給切斷，此也導致了比較法上的見解分歧。 【解方】本文提出了「五階層判斷模型」、一個更有架構的判斷框架，將純然主觀的感覺評判轉化成可預測的法律論證路徑。 【核心】提出「可塑性」（Malleability）當作潛在治癒黑箱性切斷因果關係的解方，此概念的提出將意味著使用者對AI生成物進行介入的程度，並且有機會修補斷裂的因果關係！ - 完整文章：<a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6261279">https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6261279</a>

政治與評論

【雜談】

【廢文】

就讀臺大法律系，是一名遊走於音樂（Hip-Hop, Metalcore, EDM）與法律（智慧財產權法、科技法、AI法）之間的學生，致力於架起「音樂實務」與「法律規範」的橋樑🤘

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