之为学习了。
“是否为抄袭的判断标准，更加准确的说法是允许抄袭到什么级别。
“二哥可以参考微积分和相对论的逻辑来理解这个说法。
“在这样的基础上，现实中的人类社会和人类创作者，已经经过实际上的社会实践和法律，默认授权了其他人类拥有特定级别以下的抄袭盈利许可。
“但是，人类还没有授权机器使用任何级别的抄袭盈利标准。
“比如说，我画了一幅画，默认允许二哥你学习画法。
“我允许你把我的画的原子结构甚至分子存在自己的脑子里随时使用。
“但没有允许你把他们存在机器里面供机器使用。
“机器要学习就要另外要授权。
“因为你说了，机器学习的逻辑，与人是相同的，但机器恰好又不是人类。
“机器学习相关又没有任何现行法律。
“机器学习还没有大规模出现，我并没有直接给过它授权，更加没有给过事实授权。
“甚至没有给过你使用机器学习的授权。
“现在，我们要拟定相关法律，决定默认授权机器学习到什么程度。
“我的建议是全部非默认，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
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