一、私人局和透视挂机的基本概念私人局：德扑之星德州局 的私人局是指玩家之间自行建立的游戏房间，通常在私人局中，只有事先邀请的好友才能参与游戏，这样能够确保游戏的隐私性和友好性。
透视挂机：透视挂机声称能够让玩家在游戏过程中看到其他玩家的手牌，从而获得巨大的优势。这种软件声称能够突破游戏的保密措施，让使用者事先知道其他玩家的牌，并且在游戏中无往不利。二、透视挂机是否真实存在？德扑之星德州局态度：作为一家有声誉的游戏平台，德扑之星德州局 一直致力于维护游戏的公平性和安全性。根据的声明，德扑之星德州局 严厉打击任何违规行为，包括使用挂软件等非法手段获得不正当优势。因此，德扑之星德州局对于透视挂机是零容忍的，会积极封禁使用此类软件的账号。
技术原理解析：尽管德扑之星德州局对透视挂机持否定态度，但是一些不法分子仍会尝试通过各种手段制作透视挂机软件。但需要明确的是，新版WPK 的游戏系统是经过严格设计和测试的，为了保障游戏的公平性，很多关键数据都是在服务器端进行处理的，而不是在客户端。可能的透视挂机技术原理包括：
a. 代理服务器欺骗：一些透视挂机软件声称通过中间代理服务器获取游戏数据，然后对数据进行解析，以获取其他玩家的手牌信息。然而，德扑之星德州局的服务器会通过加密和认证措施来防止此类行为，以保护玩家的信息安全。
b. 屏幕截图识别：另一种可能性是通过屏幕截图识别手牌。但这种方法有很多技术难题，包括对图像的处理速度、度等要求非常高，而且很容易被游戏防机制察觉。
c. 数据包拦截：一些软件声称通过拦截游戏数据包来获取手牌信息。但现代游戏通常会对数据包进行加密和校验，以防止此类干扰，同时服务器也会进行数据包分析，确保玩家之间的数据交换是合法的。
三、保障私人局游戏公平性的措施
德扑之星德州局采取了多重措施来保障私人局游戏的公平性和安全性：加密保护：德扑之星德州局 使用了高强度的加密技术，确保游戏数据在传输过程中不易被篡改和窃取。
服务器验证：关键游戏数据处理和验证是在服务器端进行的，避免了客户端数据的干预，确保了游戏的公平性。
举报和封禁：德扑之星德州局 设有专门的举报机制，玩家可以举报可疑行为。会进行调查，并对使用挂软件的账号进行封禁处理。结论：尽管一些声称能够透视私人局的挂机软件存在，但德扑之星德州局 对此持绝对零容忍的态度，并采取了多种技术手段来保障游戏的公平性和玩家的权益。玩家应该通过渠道下载游戏，避免使用不明来源的第三方软件，以确保自己的账号安全。同时，若发现可疑行为，应积极举报，共同维护良好的游戏环境。
针对人工智能公司的版权主张或许迎来了潜在助力。
上周，美国一位联邦法官就科技巨头汤森路透（Thomson Reuters）起诉法律科技公司罗斯智能（Ross Intelligence）一案作出了简易判决。法官判定，罗斯公司使用路透社的内容来训练其人工智能法律研究平台，侵犯了路透社的知识产权。
这一判决结果可能会对目前美国法院正在审理的 39 多起与人工智能相关的版权诉讼产生影响。不过，对于那些声称人工智能公司侵犯其知识产权的原告来说，这并不一定意味着稳操胜券。
关于判决摘要的种种
罗斯公司被指控使用了汤森路透法律研究服务平台 Westlaw 上的判决摘要（即对法律判决的总结）来训练其人工智能。罗斯公司将其人工智能作为一种分析文档以及在法庭文件中进行基于查询的搜索工具进行推广。
罗斯公司辩称，其对受版权保护的判决摘要的使用在法律上是站得住脚的，因为这种使用具有转换性，也就是说，它重新利用这些判决摘要，使其服务于明显不同的功能或市场。但主审此案的法官斯特凡诺斯?比巴斯（Stephanos Bibas）在简易判决中，并不认为这一论点特别有说服力。
比巴斯在其判决意见中表示，罗斯公司对 Westlaw 判决摘要的重新包装方式，直接复制了 Westlaw 的法律研究服务。他判定，这家初创公司的平台并没有赋予新的意义、目的或评论，这就削弱了罗斯公司关于转换性使用的主张。
在判决中，比巴斯还提到罗斯公司的商业动机，认为这是该初创公司的辩护未能成立的一个原因。罗斯公司试图从一款直接与 Westlaw 竞争的产品中获利，且没有对受知识产权保护的 Westlaw 材料进行重大的 “重新语境化”。
雪城大学（Syracuse University）研究知识产权法的教授舒布哈?戈什（Shubha Ghosh）称，这对汤森路透来说是一场 “重大胜利”。
戈什说：“审判将继续进行，（但）汤森路透获得了简易判决，在诉讼的这个阶段取得了胜利。法官还确认，罗斯公司无权因其诸如合理使用和合并等抗辩理由获得简易判决。因此，案件将继续审判，汤森路透取得了重大胜利。”
适用范围有限
已经至少有另一桩人工智能版权案的一组原告请求法院参考比巴斯的判决。但目前尚不清楚这一先例是否会影响其他法官的判决。
比巴斯在其判决意见中特意区分了 “生成式人工智能” 与罗斯公司所使用的人工智能，后者并不生成内容，只是反馈已有的司法意见。
生成式人工智能是针对 OpenAI 和 Midjourney 等公司的版权诉讼的核心，它通常是通过网络上大量的公开来源内容进行训练的。在输入大量示例后，生成式人工智能可以生成语音、文本、图像、视频、音乐等。
大多数开发生成式人工智能的公司认为，合理使用原则保护他们抓取数据并用于训练的行为，无需向数据所有者支付报酬，甚至无需注明出处。他们认为自己有权使用任何公开可用的内容进行训练，并且他们的模型实际上输出的是转换性作品。
但并非所有版权所有者都认同这一点。一些人指出了所谓的 “照搬” 现象，即生成式人工智能所创造的内容与它所训练的作品极为相似。
霍尔?埃斯蒂尔律师事务所（Hall Estill）的美国专利律师兰迪?麦卡锡（Randy McCarthy）表示，比巴斯对 “对原作市场的影响” 的关注，可能是版权所有者起诉生成式人工智能开发者案件的关键。但他也提醒说，比巴斯的判决意见适用范围相对较窄，而且可能在上诉时被推翻。
麦卡锡称：“至少在这个案子中，有一点是明确的：仅仅将受版权保护的材料用作人工智能的训练数据，不能一概而论地说是合理使用。（但这只是）一场大战中的一场战斗，在我们能从中总结出关于将受版权保护的材料用作人工智能训练数据的相关法律之前，我们还需要看到更多的发展。”
另一位律师马克?莱萨马（Mark Lezama）是专注于专利纠纷的诺布?马滕斯律师事务所（Knobbe Martens）的诉讼合伙人，他认为比巴斯的判决意见可能具有更广泛的影响。他认为，法官的推理可能适用于各种形式的生成式人工智能。
他说：“法院从法律角度驳回了合理使用抗辩，部分原因是罗斯公司使用（汤森路透的）判决摘要开发了一个竞争性的法律研究系统。尽管法院暗示这可能与涉及生成式人工智能的情况有所不同，但很容易想象一个新闻网站会辩称，为训练生成式人工智能而复制其文章并无不同，因为生成式人工智能利用受版权保护的文章与新闻网站竞争用户关注度。”
换句话说，在这一判决之后，与人工智能公司展开较量的出版商和版权所有者有那么一点乐观的理由 —— 强调是 “一点”。
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