Künstlerunterstützung im Zeitalter Künstlicher Intelligenz: Mit dem Aufkommen von KI-Technologien wie ChatGPT sehen sich Künstler einem Dilemma gegenüber, das einen regelrechten Wettlauf in der KI-Entwicklung ausgelöst hat. Sie müssen ihre Kunst online teilen, um ihr Publikum zu erreichen, doch dabei setzen sie sich dem Risiko aus, dass ihre Arbeit von Technologieunternehmen ohne ihre Einwilligung oder Entschädigung verwendet wird, um KI-Modelle zu trainieren. Dieses Problem hat zu einer Vielzahl an laufenden Klagen gegen KI-Unternehmen geführt, die behaupten, diese Unternehmen verletzten das Urheberrecht, indem sie Modelle auf urheberrechtlich geschützten Werken von Künstlern trainieren.
Das klare Geständnis eines KI-Entwicklers: OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, hat bereits im Januar vor dem britischen Parlament zugegeben, dass das Training der heutigen führenden KI-Modelle ohne die Verwendung urheberrechtlich geschützten Materials unmöglich wäre. Dies unterstreicht die Herausforderung, Technologie voranzutreiben und gleichzeitig geistiges Eigentum zu respektieren.
Nightshade schlägt zurück für Künstler: Nightshade, entwickelt von einem Team unter der Leitung des KI-Systemforschers Shawn Shan an der University of Chicago, stellt eine direkte Antwort auf dieses Problem dar und bietet eine Lösung für Künstler, die sich um das Web-Scraping durch KI-Modelle sorgen. Mit diesem Tool wird im Wesentlichen die Eingangsdaten für diese Modelle „vergiftet“, so dass die gescannte Kunst während des Trainings irreführend erscheint und somit die Wirksamkeit des Modells beeinträchtigt wird.
Von Glaze zu Nightshade: Die Idee für Nightshade wurde von einem früheren Tool namens Glaze inspiriert, das ebenfalls dem Schutz von Künstlern dient. Glaze fügte der Kunst eine Schicht hinzu, die den Stil erheblich veränderte und es KI erschwerte, den unverwechselbaren Stil eines Künstlers zu imitieren. Trotz des Erfolgs mit über zwei Millionen Downloads war die passive Natur von Glaze nicht narrensicher.
Nightshades proaktive Verteidigung: Nightshade verfolgt eine aggressivere Strategie und schreckt KI-Unternehmen aktiv davon ab, auf urheberrechtlich geschützter Kunst zu trainieren. Dies wird durch das Einbringen von störenden Änderungen in Bilder erreicht, die die Daten, auf die KI-Scanner stoßen, in Waffen verwandeln. Es trickst im Grunde genommen die KI aus, indem es Elemente der Bilder missverstehen lässt, zum Beispiel kann eine Kuh auf einer Wiese für die KI wie eine große Ledertasche aussehen. Wenn das Modell auf genügend dieser „verschatteten“ Bilder trainiert wird, kann es auf falschen Annahmen beruhende Ergebnisse produzieren, wie z.B. Bilder von Kühen mit Henkeln und Reißverschlüssen generieren, wenn Benutzer dazu aufgefordert werden. Shan behauptet, dass solche Taktiken nicht nur das Lernen aus den Daten verhindern, sondern auch die grundlegende Leistung des Modells beeinträchtigen.
Es gibt mehrere wichtige Fragen und Schlüsselherausforderungen in Bezug auf das Thema des Schutzes von Künstlern gegen das Scraping von KI-Bildern, die relevant sind, um den breiteren Kontext zu verstehen:
Wie verletzen KI-Modelle das Urheberrecht von Künstlern beim Training an ihren Werken?
KI-Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, die Bilder aus dem Internet enthalten. Wenn diese Datensätze urheberrechtlich geschützte Kunstwerke enthalten, können die Modelle lernen, diese Bilder ohne Erlaubnis oder Entschädigung der Künstler zu reproduzieren oder abgeleitete Werke basierend auf diesen Bildern zu erstellen. Dies stellt eine Form der Urheberrechtsverletzung dar.
Was sind die rechtlichen Auswirkungen der Verwendung von urheberrechtlich geschützten Bildern zum Trainieren von KI-Modellen?
Es gibt laufende Rechtsstreitigkeiten darüber, ob das Training von KI als fairer Gebrauch gilt oder eine Urheberrechtsverletzung darstellt. Dies ist ein noch nicht erschlossenes Rechtsgebiet, in dem noch Präzedenzfälle festgelegt werden.
Gibt es einen möglichen Kompromiss zwischen dem Fortschritt in der KI und den Rechten der Künstler?
Technologien wie Nightshade deuten auf ein Potenzial für technische Lösungen hin, die die Arbeit von Künstlern schützen können, während sie der KI weiterhin Fortschritte ermöglichen. Gleichzeitig werden auch rechtliche und branchenübliche Standards untersucht.