Generativna umetna inteligenca (UM) je pridobila veliko priznanja zaradi svoje zmožnosti, da revolucionira ustvarjalnost z demokratizacijo ustvarjanja vsebin. Vendar pa vzpon orodij generativne UM postavlja vprašanja o intelektualni lastnini in zaščiti avtorskih pravic. Čeprav je ustvarjalni potencial teh modelov UM dobro znan, obstaja nujna potreba po naslovitvi možnih kršitev avtorskih pravic, do katerih lahko pride pri njihovi uporabi.
Generativna UM orodja, kot na primer ChatGPT, močno temeljijo na temeljih modelov UM, ki so bili izobraženi na ogromnih količinah podatkov. Ti modeli se hranijo s tekstovnimi ali slikovnimi podatki, in sicer zbranimi s spleta, kar jim omogoča razumevanje odnosov med različnimi informacijami. Z uporabo naprednih tehnik strojnega učenja, kot sta globoko učenje in prenosno učenje, lahko generativna UM posnema kognitivne in sklepalne sposobnosti, kar ji omogoča izvajanje širokega razpona nalog.
Eden glavnih izzivov, povezanih z generativno UM, je izrazita podobnost med izdelki, ki jih ustvari UM, in vsebinami, ki so zaščitene z avtorskimi pravicami. To predstavlja pomembno vprašanje, ker postavlja vprašanja o odgovornosti posameznikov in podjetij, ko izdelki generativne UM kršijo avtorske pravice.
Eno od področij skrbi je možnost kršitve avtorskih pravic s selektivnimi strategijami sprožanja. To pomeni, da lahko uporabniki nenamerno ustvarijo besedilo, slike ali videoposnetke, ki kršijo avtorsko pravo. Čeprav generativna UM orodja zagotavljajo izdelke brez kakršnih koli opozoril o možnih kršitvah, je pomembno, da se uvedejo ukrepi za zagotovitev, da uporabniki ne kršijo avtorskih pravic nevede.
Generativna UM podjetja trdijo, da UM modeli, izobraženi na avtorskih delih, ne kršijo avtorskega prava neposredno, ker so ti modeli zasnovani tako, da se učijo povezav med elementi besedil in slik, namesto da bi kopirali sami izobraževalne podatke. Stabilnost AI, ustvarjalec generatorja slik Stable Diffusion, trdi, da izhodne slike, ki jih zagotovi kot odgovor na določene besedilne vložke, verjetno ne bodo močno spominjale na določene slike iz izobraževalnih podatkov.
Vendar pa so revizije pokazale, da lahko končni uporabniki generativne UM še vedno sprožijo kršitve avtorskih pravic, ker ustvarijo dela, ki močno spominjajo na avtorsko zaščitene vsebine. Te študije, ki so jih izvedli računalniški znanstvenik Gary Marcus in umetnik Reid Southern, jasno kažejo primere, kako modeli generativne UM ustvarjajo slike, ki kršijo avtorsko zaščito.
Odkrivanje kršitev avtorskih pravic v modelih generativne UM zahteva prepoznavanje tesne podobnosti med izraznimi elementi stilsko podobnega dela in izvirnega izraza v določenih delih umetnika. Raziskovalci so pokazali učinkovitost metod, kot sta napad na ekstrakcijo izobraževalnih podatkov in izvlečno zapomnjenje pri obnovi posameznih primerov izobraževalnih podatkov, vključno s zaščitenimi logotipi in fotografijami posameznikov.
Naslovitev tega izziva kršitve avtorskih pravic v generativni UM je pravna uganka za pravne strokovnjake. Podobnost avtorskega dela, kot je risani lik Snoopy, povečuje verjetnost kopiranja s strani modelov generativne UM v primerjavi s posebno sliko. Raziskovalci na področju računalniškega vida raziskujejo različne metode za odkrivanje kršitev avtorskih pravic, vključno z detekcijo logotipov za identifikacijo ponarejenih izdelkov. Te metode, skupaj z vzpostavitvijo avtentičnosti in verodostojnosti vsebine, bi lahko prispevale k reševanju težave kršitve avtorskih pravic v generativni UM.
Za zmanjšanje kršitev avtorskih pravic nekateri raziskovalci predlagajo metode, ki omogočajo generativnim UM modelom, da odnaučijo avtorske podatke. Nekatera podjetja UM, kot npr. Anthropic, so sprejela proaktiven pristop tako, da so se zavezala, da ne bodo uporabljala podatkov, ki jih proizvedejo njihovi kupci, za izobraževanje naprednih modelov. Dodatno prakse, kot so rdeče ekipe in prilagajanje procesa izobraževanja modela za zmanjšanje podobnosti med izdelki generativne UM in avtorsko zaščitenim materialom, lahko pomagajo nasloviti težavo.
Čeprav je odgovornost generativnih UM podjetij graditi zaščitne mehanizme proti kršitvam avtorskih pravic, imajo pomembno vlogo tudi regulativa in oblikovanje politik. Ustanovitev pravnih in regulativnih smernic lahko zagotovi najboljše prakse za varstvo avtorskih pravic. Na primer, podjetja, ki razvijajo generativne UM modele, bi lahko uvedla filtrirne mehanizme ali omejila izide modelov za zmanjšanje kršitve avtorskih pravic. Regulativni posegi se lahko izkažejo za potrebne, da se doseže ravnovesje med zaščito intelektualne lastnine in spodbujanjem inovacij na področju generativne UM.
Pomembno je nasloviti skrbi glede kršitev avtorskih pravic v generativni UM, saj tehnologije nadaljujejo oblikovanje ustvarjalne krajine. Skozi skupne napore generativnih UM podjetij, raziskovalcev, zakonodajalcev in ustvarjalcev vsebin je mogoče najti rešitve, ki omogočajo preoblikovalno moč generativne UM ob upoštevanju zaščite avtorskih pravic.
Pogosta vprašanja
The source of the article is from the blog elblog.pl