L'analisi interdisciplinare esamina i framework di apprendimento automatico (ML) utilizzati nello sviluppo dell'IA e fornisce risposte pratiche ai problemi di copyright che sorgono in questa materia. Un'attenzione particolare riguarda la protezione del database dei modelli ML. Inoltre, la tesi offre un'opinione sulle restrizioni di text e data mining nel contesto dell'IA. Per quanto riguarda la produzione di opere potenzialmente soggette a copyright mediante ML, l'autore discute la questione dell'attribuzione del copyright, suggerisce una soluzione e propone un diagramma di flusso per identificare l'autore in vari scenari. In vista di una potenziale crescente autonomia dell'IA, viene fornita un'introduzione all'interconnessione dei concetti di intelligenza, creatività e creatività computazionale. |