欧洲杯夺冠军

香港多个政府部门联合演习测试海上污染事故应变能力

中新社香港10月28日电 香港特区政府多个部门28日上午在屯门龙珠岛对面海域举行周年海上污染事故联合演习,测试政府部门在香港水域内发生溢油及溢漏有害有毒物质事故时的应变能力,行动代号为“油演2020”及“有害有毒物质溢漏演习2020”。

联合演习模拟一艘运油船和一艘货柜船相撞,导致燃油从运油船溢漏,以及5个载有乙醇的货柜坠海。其后,油污应变小组到场清理溢漏在海面的油污,而消防处及其他应变小组亦到场,在有需要时控制及处理有可能泄漏的乙醇,以免威胁附近环境和设施。

《法治日报》记者了解到,为了推进媒体融合和加强知识产权保护工作,中国财经媒体版权保护联盟与成员单位在版权保护与内容传播深入合作,联盟技术平台使用区块链等技术,为每个成员的原创内容生成唯一标识并存证保护,同时利用平台的大数据能力监测全网的内容传播情况,帮助成员快速发现侵权线索。

邹韧分析,现在一些大的网站和App多采用删链方式逃避追责,因为他们很清楚,目前法院要求谁主张谁举证,权利人要想维权就要固定证据,毕竟传统媒体的主要精力都放在宣传报道上,不可能随时进行监测立刻固定证据,他们通过打这个“时间差”加大了维权难度,令很多媒体望而却步。

因此仅仅利用一种评测方法显然是不全面的,这也就解释了当孩子的母亲尝试在答案里加入“财富、商队、中国、印度”等题目中的关键词时,即使这些关键词之间没有任何串联,她也得了满分。“可能这个AI阅卷系统只使用了简单的关键词匹配,因此会出现‘关键词沙拉’也能蒙混过关的情况。”熊德意解释。

近日,据传媒茶话会报道,“财经头条”App在未获得联盟成员单位授权的情况下,擅自转载金融时报、中国银行保险报、中国经营报、经济观察报等9家成员单位总计4178篇文章,其中部分被转载文章的链接已被删除,再次点击链接时,文章已无法打开。

● 删链避责是侵权人未经授权转载后,销毁直接侵权证据的客观表现。由于直接侵权的页面已经被删除,因此需要比一般性的未经授权转载作出更多维权准备,以使证据链完善、诉讼理由更充分

据王正志介绍,首先,从行为效果上看,虽然事后主动删除了相关文章,但其转载行为已足够达到使其“不劳而获”,获取流量数据的效果;其次,从侵权表现方式上看,如果通过爬虫程序,自动获取原创方内容数据然后存到自己的数据库里,批量转载后定时删除的行为查证属实,则其行为具有恶意侵权、重复侵权、规模化侵权的特征;最后,按照最高人民法院《关于贯彻实施国家知识产权战略若干问题的意见》,以及多地颁布的知识产权审判指导意见,对于恶意侵权、重复侵权、规模化侵权的著作权侵权行为,不仅不应免除侵权责任,还应依法加大惩罚力度。

“这就是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战:如何与人工评价保持一致。应对这个挑战需要解决的问题很多。比如如何制定合适的评测标准,主观题进行自动评测必须要有合适的评测标准和规范;比如如何应对语言的千变万化,语言的多样性是自然语言处理技术的主要挑战之一,语言的自动测评和自动处理都要面对多样性的挑战;比如如何设计一个综合性的评测指标,虽然目前有各种各样的指标,但是很少有指标综合考虑语言文字的方方面面,例如作文自动阅卷,可能要考虑用词是否合理(词汇)、句子是否流畅(句法)、段落组织是否有条理(篇章)、内容是否扣题(语义、语用)等。”熊德意说,上面提到的BLEU就是只考虑了单词形式的严格匹配,没有考虑单词的形态变化、语义相似性、译文的句法合理性等因素。

也可以引入人工评测,对AI阅卷系统打分进行复核与修正,通过这种反复的修正,累积大量的评测训练数据,让机器评分变得更加智能。

在王正志看来,如果未经授权转载他人文章,被告知侵权事实后,侵权人存在置之不理或继续转载、多次转载行为,主观故意明显,则可以认定其构成著作权法中情节严重的行为。因为这种行为不仅侵害著作权人的合法权益,而且损害市场经济秩序和公平竞争环境,构成对公共利益的损害。

“自然语言处理技术是人工智能的一个重要分支,研究利用计算机对自然语言进行智能化处理,基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开,包括音位(语言的发音模式)、形态(字、字母如何构成单词、单词的形态变化)、词汇(单词之间的关系)、句法(单词如何形成句子)、语义(语言表述对应的意思)、语用(不同语境中的语义解释)、篇章(句子如何组合成段落)7个层级。”熊德意强调,这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务(如机器翻译、对话、问答、文档摘要等)中,自动阅卷中的语言文字评测通常涉及这7个层级的若干层。

王正志也建议,在互联网环境下,著作权人要从确权和侵权预防两个角度保护著作权。从确权角度,文章发表时,著作权人应注明作者名称和“未经授权不得转载”字样;对暂不打算公开发表的文章,可及时通过第三方电子取证存证平台进行存证确权;对于具有较高文献价值的未发表文章,可至版权部门进行版权登记,同时留存创作底稿。

宁波海关相关负责人表示,从事玩具枪出口的企业或个人应注意相关国家政策,如实向海关申报,接受海关监管。如果走私进出口仿真枪,不仅会面临海关行政处罚,情节严重的还可能触犯《刑法》,构成犯罪。(完)

对此,孙志峰说,如果他人文章属于作品,那么未经授权转载他人文章,属于侵犯作品著作权的行为,特别是侵犯作品信息网络传播权,依据著作权法规定,应当承担停止侵害、消除影响、赔偿损失等民事责任,相关行政机关依法查处的情况下,还可以处以没收违法所得、罚款,甚至没收相关侵权工具、设备的处罚。如果构成犯罪的,还应承担刑事责任。

在王正志看来,删链避责是侵权人未经授权转载后,销毁直接侵权证据的客观表现。由于直接侵权的页面已经被删除,因此需要比一般性的未经授权转载作出更多维权准备,以使证据链完善、诉讼理由更充分。

方琦补充说道,联盟通过完善技术能力,在第一时间为成员单位提供线索,并协助取证和后续必要的法务支持。另外联盟通过技术赋能,可以更好地为成员提供内容分发渠道,构建一个便捷合法的授权机制,促进内容资产正常化流通。

“自动测评打分系统一般需要先设定评测的标准,而后根据设定的标准去设计合适的评测算法与模型。”天津大学智能与计算学部教授、博士生导师熊德意介绍,比如像口语测评打分,就需要机器去评判人的发音是否标准,所读句子的重音是否正确,读出的语句是否连贯流畅,连读部分是否准确等。

联合演习由海事处及环境保护署负责统筹。参与政府部门及机构包括香港消防处、政府飞行服务队、香港警务处、政府化验所及民众安全服务队,以及多间油公司及一间由它们合组的污染控制公司。

在高文律师事务所律师王正志看来,获取流量之后删除文章的行为,不仅不能免除侵权责任,还应依法加重其赔偿责任。

□ 本报记者 韩丹东

政府发言人表示,演习不单为应变人员提供实践机会,亦有助各相关单位因应泄漏物质的性质及规模而采取有效防止污染的应急策略。(完)

可结合人工评测让系统更智能

随着人工智能的发展,不少教育App都应用了智能评分系统,评分系统阅卷迅速,及时出分,受到不少师生的欢迎。但同时,也有不少家长吐槽智能评分系统,像英语跟读App的评分系统,有时候即使拥有英语专业八级水平的人,测试得分也只有80分。

根据国家关于仿真枪鉴定的相关标准,如果所发射金属弹丸或其他物质的枪口比动能小于1.8焦耳/平方厘米、大于0.16焦耳/平方厘米的,即可认定为仿真枪,属于国家禁止进出口的物品。

此次AI阅卷系统“翻车”的导火索是一位美国历史系教授的儿子在进行历史考试的时候只得到了50%的分数,而她对儿子的答案进行评测后,觉得孩子的回答基本没有问题。

不同AI评分系统结果相差甚远

据孙志峰介绍,删链避责,并不能否认其传播侵权内容或侵权作品的事实,故不能免除行为人所应承担的侵权责任。而且删链避责本身可以说明行为人是在明知传播内容非法,传播作品为侵权作品,仍然传播,并且企图规避法律责任,从另一个角度可以说明其主观上具有侵权故意,甚至恶意,如果确有证据证明行为人大量、成规模或利用技术手段进行自动删除的,那么应当构成恶意侵权,可以适用关于恶意侵权的相关裁判规则。

此次销毁的905支仿真枪,经当地公安部门检测,其枪口比动能均超出了国家规定的限度。

“利用自然语言处理等人工智能技术,进一步完善主观智能评分系统,将是未来教育领域的一个非常重要的课题。”熊德意说,以后的AI自动批阅系统肯定会越来越“聪明”,人工智能与教育的结合也会越来越紧密。

《法治日报》记者了解到,目前,版权联盟技术部门针对侵权者采用的规避方式进行了技术升级,对那些存在恶意侵权行为的App或网站进行重点、实时监测,只要链接出现,立即进行存证、取证,确保不漏掉任何一条侵权链接。

各参与单位在演习中采取了一连串的模拟应变行动。在模拟油污事故发生后,运油船在屯门龙珠岛以南海面抛锚,救险队伍转卸损毁船舱的燃油和堵塞漏油裂缝,从源头堵截燃油溢漏。油污清理队伍架设围油栏把运油船包围,并用围油栏在运油船附近架设海上屏障,防止油污扩散。演习亦展示清污船只和政府飞行服务队直升机以水模拟向漂散在海面的油污喷洒化油剂,以及使用油污回收机和其他设备等。在处理模拟有害有毒物质泄漏事故时,应变小组将损毁的货柜吊离海面以移除污染源头。

北京卓纬律师事务所知识产权部主管合伙人孙志峰分析称,一方面,互联网信息传播具有庞杂性、广泛性和快捷性,在大多数情况下,互联网信息发布者通过内部传播实现有形或无形获益不在于内容传播的时间长度,而在于内容发布短时间内的传播广度;另一方面,目前司法实践仍需要借助证据保全,内容的真正权利人,如作品著作权人,维权的前提必须是提供经保全的相关证据。

基于自监督学习的预训练语言模型,近几年,在语言表示学习中,取得了突破性的进展。“OpenAI的预训练语言模型GPT-3,在5000亿单词的海量语料上训练了一个带有1750亿个参数的神经网络,通过大量学习网络上各种语言的文本,GPT-3形成了强大的语言表示能力,可以进行多种任务,比如自动翻译、故事生成、常识推理、问答等,甚至可以进行加减法运算,比如其两位数加减法正确率达到100%,五位数加减法正确率接近10%。”熊德意介绍,不过,这么庞大的神经网络,如果用单精度浮点数存储,需要700G的存储空间,另外模型训练一次就花费了460万美元。因此,即使GPT-3具有较好的零样本、小样本学习能力,其高昂的成本使其离普遍可用还有很远的距离。

孙志峰建议,首先,著作权人要强化版权保护意识,特别是著作权证据留存的意识,有条件的应建立相对完备的版权保护相关制度;其次,进行有必要的作品著作权登记备案;再次,要积极开展维权活动;最后,要充分利用科技手段进行侵权监测,目前市面上已经有很多侵权监测软件或平台,使得权利人在人力投入方面得到一定程度的解放。

● 未经授权转载媒体原创内容,赚完流量就删除链接“玩消失”,这样的现象目前很普遍

● 删链避责并不能否认其传播侵权内容或侵权作品的事实,故不能免除行为人所应承担的侵权责任,但在实务中应注意对删链避责行为人主观状态的考察

王正志则从侵权预防角度建议,权利人可由浅入深采用如下措施:采用ROBOT协议,告知不被允许的数据爬取行为;采用反爬虫技术措施,禁止自动化、批量抓取动作;采用防火墙配置,将侵权人IP或可疑IP列入黑名单,禁止其访问。此外,还应注意日常侵权检查,权利人发现侵权事实后应第一时间存取证,取证成功后再通知侵权人删除。

同样的答案,人工评价和机器评价为何有如此大的出入?

对于著作权人来说,如何更好地保护版权?

设计自动评测指标的方法有多种,通常会根据不同的评判类型去选择适合的方法。“比如阅卷系统若要进行翻译题的自动评判,可以让老师事先写好多个参考译文答案,然后把学生的答案和参考答案进行类比,计算它们的相似度作为学生答案好坏的评测指标。”熊德意举例说,机器翻译常用的评测指标BLEU,就是基于参考译文和机器译文之间的N-grams(N元)匹配度计算相似度的。

孙志峰说:“基于此,传播侵权内容或他人作品后,短时间内删除链接,即实现了发布者通过传播侵权内容或侵权作品积累大量人气或获取其他非法利益的目的,也能相当大程度规避权利人证据保全进而进行维权的风险,而且操作简便,被许多侵权人效仿。”

“但在实务中,应当注意对删链避责行为人主观状态的考察,比如行为人事先不知内容侵权而传播,事后发现属于侵权而删链,那么就不应认定属于恶意侵权。对于此点,举证责任在被控侵权行为人,应由其提供证据佐证其主张。”孙志峰说。

那么,未经授权转载他人文章一般要承担哪些责任?

王正志建议,首先,在证据准备上,如果著作权人已经采取事先监测与预防技术措施,则可进行侵权行为溯源和取证;其次,侵权页面被删除后,搜索引擎中的网页快照往往还能留存一段时间,因此在取证时,应注意检查侵权页面的快照状态,不放过任何蛛丝马迹;此外,应注意搜集侵权人既往侵权史,以佐证其侵权动机、侵权主观恶性;最后,若已明确侵权人身份,且侵权人存在持续侵权行为,权利人可在不打草惊蛇的情况下进行动态取证,可采用的方法包括人工检索取证和技术措施动态监测取证。

王正志则建议:通过开展知识产权普法维权宣教活动,提升社会群体维权意识;加大著作权司法保护力度,包括考虑网络证据易失性,将举证责任向侵权人适当转移,可在著作权人完成初步举证责任后,合理推定相关权利,降低著作权人维权难度;充分发挥著作权集体管理组织作用,加强作品的统一维权和管理。

AI阅卷系统则涉及到对语言文字的评判,涵盖很多方面,如语法、语义等,会大量运用到自然语言处理技术。

“传统的自动评测指标通常是基于符号进行计算的,现在深度学习等AI技术也越来越多地应用于测评工具中。”熊德意介绍,使用深度学习,可以把语言符号映射到实数稠密向量的语义空间,利用语义向量计算相似度。哪怕说的词语和计算机原本学习的不一样,但只要语义是一致的,机器就可以进行精准的评价。因此,基于深度学习的自动评测某种程度上可以应对语言的多样性挑战。不过深度学习也有一个问题,就是需要大量的数据让机器进行学习。

在邹韧看来,先授权后使用是著作权的基本原则,面对大量未经授权擅自转载行为,权利人不要怕麻烦要敢于向侵权者说“不”。尤其是传统媒体,不能对保护版权心存顾虑,总担心把版权保护起来会降低影响力。其实,保护版权并非不让传播,只是希望原创作品能得到应有的价值。面对海量的内容,版权联盟愿意成为创作者和使用者的桥梁,共同规范新闻作品网络转载秩序。

一个单词是一元,两个相连的单词是二元,还有三元、四元,如果答案中有一个单词与参考答案中的单词一致,那么就会给出一个一元评分,类似的可以计算二元、三元、四元的评分。研究人员为不同元设置不同权重,然后把得分统筹起来变成一个客观值,得分越高就说明两者之间的相似性越高。

□ 本报实习生 梁 晨

“现在刚开始采取这种方式,是否有成效还要看未来维权效果。”邹韧说,“另外,面对大量侵权链接,联盟虽然和多家律所合作,但由于工作量太大,立案过程繁琐,再加上现在法院要求单篇立案,且只能由报社作为原告主张权利,而每篇稿件则按稿费发放标准80元至300元/千字进行判赔,让维权变得格外艰难,这也是很多权利人会选择隐忍、听之任之的原因之一。”

但是AI作为阅卷评测“老师”,其又有人工不可比拟的优势。比如AI自动批阅卷系统相比人工批阅速度更快,老师不可能一次记住所有的多项选择题答案,需要不断检查标准答案,这是很费时的,自动批阅系统帮助老师大大提高了效率;另外,自动批阅系统更加理性,不受外界条件干扰,不会因疲劳等原因导致误判。即使在复杂的干扰环境中,仍然可以得到正确的结果;AI阅卷系统还可以在评分后直接做好学情分析,统计出考试数据、错题数据等教学材料,帮助老师减负增效,帮助学生提高学习效率。

“将主观题合理地客观化,可以降低自动阅卷的难度。”熊德意表示,对无法客观化的主观题,虽然设定全面的评测标准比较难,但是设定某一方面的评测标准还是可行的,比如针对单词词法、句子语法的评判,目前准确率还是挺高的,这类技术可以从实验室走向产品应用。

“另一方面,学会打组合拳。对于恶意侵权、侵权严重或影响恶劣的,通过民事诉讼、行政投诉,甚至刑事举报或依据新颁布《行政执法机关移送涉嫌犯罪案件的规定》移送公安机关予以立案侦查。对于轻微侵权行为,则通过投诉或发送警告函等方式予以制止。知识产权维权切忌胡子眉毛一把抓,毫无重点的维权可能会导致人力物力的严重浪费,维权效果无法实现。”孙志峰说。

据中国财经媒体版权保护联盟技术部负责人方琦介绍,其中尤以财经类内容为甚,一些网站和App存在大量转载且事后删链删页面行为。他们利用爬虫技术从联盟成员自动抓取需要的内容,如媒体官网、电子报和微信等平台,通过这种低成本方式快速聚合,在自有平台对外展示,在新闻时效期间内吸引完流量,然后删除链接。

“遵循的评测规则、评判的出发点不同,相应的算法模型都不一样,因此最后的结果也会相差甚远。”熊德意说。

孙志峰认为,删链避责承担侵犯作品著作权的法律责任的前提是未经授权转载、传播他人作品,实际上删链避责是未经授权转载的侵权人在明知非法传播的情况下,而故意利用人工智能或人力实施的规避法律责任的一种手段。

阅卷前需先设定评判标准

据中国财经媒体版权保护联盟秘书长邹韧介绍,目前,经版权联盟技术部门初步统计,在上述4178篇文章中,联盟只对今年的318篇文章进行了存证、取证,因为其他链接已经无法打开了。

如今文章被侵权的事件屡见不鲜,如何更好地保护原创让他人不敢侵权?

除了应用于英语口语的智能评分系统,人工智能还被应用于判卷上。不过这种智能阅卷系统也时有“翻车”现象。据报道,在开学季,一款号称服务于美国两万所学校的AI阅卷系统就受到了质疑,学生们借助它的漏洞,“裸考”就能轻松及格。之所以被学生们钻了空子,是由于该系统只是通过关键词进行评分,学生们只要输入相应关键词,即使几个关键词之间没有关系,也能顺利过关甚至获得高分。

此外,口语的人工测评与机器测评也存在较大出入。“近年来,语音识别性能虽然在深度学习技术的推动下取得了显著的提升,但是在开放环境、噪音环境下,这种识别率就会下降很多。”熊德意解释,如果机器“听”错了一个单词,而后机器进行测评,就会形成一个错误传播,也就是上游系统的错误会导致下一系统错误,错上加错,越错越离谱,测评结果也会大相径庭。

而实际上,未经授权转载媒体原创内容,赚完流量就删除链接“玩消失”,这样的现象目前很普遍。

“目前有很多设计评测指标的方法,还有很多改进的方法,如在计算准确率的同时也计算召回率等。另外,还有对评测指标进行评测的,即评测的评测,看看哪个评测指标更完善,更和人的评价一致。”熊德意感叹,很多时候,自动评测的难度和对应的自然语言处理任务的难度,从技术层面来说是一样的,比如用机器评价一个译文的好坏与用机器生成一个译文的难度类似,用机器评判一个文档摘要的好坏与用机器生成一个摘要的难度也差不多。