迈向数据许可证标准化：蒙特利尔数据许可证
计算机与社会
2019-04-01 v1 机器学习
机器学习
摘要
本文提供了人工智能与机器学习领域数据许可的分类法。论文的目标是建立一个类似于开源软件许可的数据许可通用框架。提高透明度以及解决现有许可语言中的概念模糊性是本文所提出方法的两个显著益处。与此同时，这些益处可能通过带来更清晰的工具和概念，更好地定义数据在人工智能和机器学习领域中的使用方式，从而有助于培育更公平、更高效的数据市场。论文的方法总结为一个新的数据许可语言系列——蒙特利尔数据许可证（MDL）。除该新许可证外，作者及其合作者还开发了一个基于网络的工具，用于生成体现本文所阐述分类法的许可语言。
引用
@article{arxiv.1903.12262,
title = {Towards Standardization of Data Licenses: The Montreal Data License},
author = {Misha Benjamin and Paul Gagnon and Negar Rostamzadeh and Chris Pal and Yoshua Bengio and Alex Shee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12262},
year = {2019}
}