Generativ kunstig intelligens (AI) har opnået enorm anerkendelse for sin evne til at revolutionere kreativiteten ved at demokratisere indholdsskabelsen. Dog har fremkomsten af generative AI-værktøjer rejst bekymringer om intellektuel ejendomsret og ophavsretbeskyttelse. Mens de kreative potentialer i disse AI-modeller er blevet bredt anerkendt, er der et presserende behov for at tackle de potentielle ophavsretsbrud, der kan opstå fra deres brug.
Generative AI-værktøjer, såsom ChatGPT, er i høj grad afhængige af fundamentale AI-modeller, der er blevet trænet på store mængder data. Disse modeller fodres med tekst- eller billeddata, der er skrabet fra internettet, hvilket giver dem mulighed for at forstå forholdet mellem forskellige informationsstykker. Ved hjælp af avancerede maskinlæringsteknikker som dyb læring og overførselsindlæring kan generative AI efterligne kognitive og logiske evner, hvilket gør det i stand til at udføre en bred vifte af opgaver.
En af de primære udfordringer forbundet med generative AI er den slående lighed mellem AI-genererede resultater og ophavsretbeskyttede materialer. Dette udgør et betydeligt problem, da det rejser spørgsmål om individuelle og virksomheders ansvar, når generative AI-resultater krænker ophavsretsbeskyttelser.
Et område af bekymring er potentialet for ophavsretskrænkelser gennem selektive opfordringsstrategier. Dette betyder, at brugere kan uvidende skabe tekst, billeder eller videoer, der krænker ophavsretslige love. Mens generative AI-værktøjer giver resultater uden advarsel om potentielle krænkelser, er det vigtigt at etablere foranstaltninger for at sikre, at brugerne ikke uforvarende overtræder ophavsretsbeskyttelser.
Generative AI-virksomheder hævder, at AI-modeller trænet på ophavsretligt beskyttede værker ikke direkte krænker ophavsretten, da disse modeller er designet til at lære associationerne mellem elementerne af skrivninger og billeder frem for at kopiere træningsdata selv. Stability AI, skaberen af billedgenerator Stable Diffusion, hævder, at de outputbilleder, der gives som svar på visse tekstopfordringer, sandsynligvis ikke ligner specifikke billeder fra træningsdataene.
Dog har kontrolundersøgelser vist, at slutbrugere af generative AI stadig kan afgive opfordringer, der resulterer i ophavsretskrænkelser ved at skabe værker, der ligner ophavsretligt beskyttet indhold. Disse undersøgelser, udført af datalog Gary Marcus og kunstner Reid Southern, giver klare eksempler på, hvordan generative AI-modeller producerer billeder, der krænker ophavsretten.
At opdage ophavsretskrænkelser i generative AI-modeller kræver identifikation af den tætte lighed mellem udtryksfulde elementer i et stilistisk lignende værker og det originale udtryk i specifikke værker af en kunstner. Forskere har demonstreret effektiviteten af metoder såsom træningsdataudvindingsangreb og hukommelsesekstraktion til at finde individuelle træningseksempler, herunder varemærkelogoer og fotografier af enkeltpersoner.
At tackle denne udfordring med ophavsretskrænkelser i generative AI er blevet kaldt “Snoopy-problemet” af juridiske forskere. Ligheden til et ophavsretligt beskyttet værk, som tegneseriefiguren Snoopy, øger sandsynligheden for at blive kopieret af generative AI-modeller sammenlignet med et specifikt billede. Forskere inden for computer vision har udforsket forskellige metoder til at opdage ophavsretskrænkelser, herunder logodetektion for at identificere forfalskede produkter. Disse metoder, sammen med etablering af indholdets oprindelse og ægthed, kunne bidrage til at løse problemet med ophavsretskrænkelser i generative AI.
For at mindske ophavsretskrænkelser har nogle AI-forskere foreslået metoder, der tillader generative AI-modeller at aflære ophavsretligt beskyttede data. Visse AI-virksomheder, som f.eks. Anthropic, har taget en proaktiv tilgang ved at love ikke at bruge data produceret af deres kunder til at træne avancerede modeller. Derudover kunne praksisser som red teaming og justering af modeltræningsprocessen for at reducere ligheden mellem generative AI-resultater og ophavsretligt materiale hjælpe med at tackle dette problem.
Mens ansvaret ligger hos AI-virksomhederne for at opbygge sikkerhedsbureauer mod ophavsretskrænkelser, spiller regulering og politiske beslutningstagning også afgørende roller. Etablering af juridiske og reguleringsmæssige retningslinjer kan sikre bedste praksis for ophavsretssikkerhed. For eksempel kunne virksomheder, der udvikler generative AI-modeller, implementere filtermekanismer eller begrænse model-output for at mindske ophavsretskrænkelser. Regulerende intervention kan blive nødvendig for at finde en balance mellem at beskytte intellektuel ejendom og fremme innovation inden for generative AI-feltet.
Det er afgørende at tackle bekymringerne vedrørende ophavsretskrænkelser i generative AI, da disse teknologier fortsat præger det kreative landskab. Gennem fælles anstrengelser fra AI-virksomheder, forskere, politikere og indholdsproducenter er det muligt at finde løsninger, der muliggør den transformative kraft i generative AI og samtidig opretholder ophavsretlige beskyttelser.
Ofte Stillede Spørgsmål
The source of the article is from the blog zaman.co.at