Генеративний штучний інтелект (ШІ) здобуває велике визнання за свою здатність революціонізувати творчість, демократизуючи створення контенту. Однак піднесення генеративних інструментів ШІ викликало обурення щодо інтелектуальної власності та захисту авторських прав. Хоча творчий потенціал цих моделей ШІ був широко визнаний, існує термінова потреба вирішити можливі порушення авторських прав, які можуть виникнути внаслідок їх використання.
Генеративні інструменти ШІ, такі як ChatGPT, сильно покладаються на фундаментальні моделі ШІ, які були навчені на великій кількості даних. Ці моделі отримують текстові або зображення і дані, що вилучені з Інтернету, дозволяючи їм зрозуміти відносини між різними елементами інформації. Використовуючи передові техніки машинного навчання, такі як глибоке навчання та передавальне навчання, генеративний ШІ може імітувати когнітивні та мислительні здібності, що дозволяє йому виконувати широкий спектр завдань.
Один із основних викликів, пов’язаних з генеративним ШІ, полягає в удивительній схожості між виведеними ШІ результатами та матеріалами, що охороняються авторським правом. Це становить значну проблему, оскільки виникають питання про відповідальність фізичних осіб та компаній, коли результати роботи генеративного ШІ порушують авторські права.
Однією з областей занепокоєння є можливість порушення авторських прав через селективні стратегії підбадьорювання. Це означає, що користувачі можуть ненавмисно створювати текст, зображення або відео, які порушують авторські закони. Хоча генеративні інструменти ШІ надають результати без будь-яких попереджень щодо можливих порушень, важливо встановити заходи для того, щоб користувачі не ненавмисно порушували авторські права.
Компанії, які розробляють генеративний ШІ, стверджують, що ШІ-моделі, навчені на авторських творах, не прямо порушують авторське право, оскільки ці моделі призначені для вивчення асоціацій між елементами писемності та зображень, а не для копіювання навчальних даних самостійно. Компанія Stability AI, розробник генератора зображень Stable Diffusion, стверджує, що вихідні зображення, надані у відповідь на певні текстові підказки, не ймовірно сильно схожі на конкретні зображення з навчальних даних.
Проте дослідження-аудити показали, що кінцеві користувачі генеративного ШІ все одно можуть видавати підказки, які призводять до порушень авторських прав, створюючи твори, що дуже нагадують авторський контент. Ці дослідження, проведені вченим у галузі комп’ютерних наук Гарі Маркусом та художником Рейдом Саутерном, надають чіткі приклади того, як генеративні ШІ-моделі створюють зображення, які порушують авторські права.
Виявлення порушення авторських прав у генеративних ШІ-моделях потребує ідентифікації тісного подібства між виразними елементами стилістично схожої роботи та оригінальним виразом в конкретних роботах художника. Дослідники продемонстрували ефективність методів, таких як атаки на видобування навчальних даних та можливість видобування в пам’ять для відновлення окремих прикладів навчання, включаючи торгові марки та фотографії осіб.
Вирішення цього виклику порушення авторських прав у генеративному ШІ отримало назву “Проблема Снупі” від юридичних вчених. Подібність авторського твору, як мультяшного персонажа Снупі, збільшує ймовірність копіювання ШІ-моделями порівняно з конкретним зображенням. Дослідники в області комп’ютерного зору вивчають різні методи виявлення порушень авторських прав, включаючи виявлення логотипів для ідентифікації підроблених продуктів. Ці методи, разом з встановленням походження та достовірності контенту, можуть сприяти вирішенню проблеми порушень авторських прав у генеративному ШІ.
Для зменшення порушень авторських прав деякі дослідники у галузі ШІ запропонували методи, що дозволяють генеративним ШІ-моделям забути авторські дані. Деякі компанії ШІ, такі як Anthropic, взяли активний підхід, обіцяючи не використовувати дані, вироблені їхніми клієнтами, для тренування вдосконалених моделей. Крім того, практики, такі як “червоне командування” та коригування процесу тренування моделі для зменшення схожості між виведеними результатами генеративного ШІ та авторським матеріалом, можуть допомогти вирішити цю проблему.
Хоча відповідальність захищають компанії ШІ, щоб уникнути порушення авторських прав, регулювання та розробка політики також відіграють важливу роль. Встановлення правових та регуляторних норм може гарантувати кращі практики безпеки авторських прав. Наприклад, компанії, що розробляють генеративні ШІ-моделі, можуть впроваджувати фільтруючі механізми або обмежувати результати модель для зменшення порушень авторських прав. Регулятивні втручання можуть бути необхідними для забезпечення балансу між захистом інтелектуальної власності та підтримкою інновацій у галузі генеративного ШІ.
Важливо вирішити питання, що стосуються порушень авторських прав у генеративному ШІ, оскільки ці технології продовжують формувати творчий пейзаж. Через колективні зусилля компаній ШІ, дослідників, законодавців та творців контенту можливо знайти рішення, які дозволять використовувати трансформаційну силу генеративного ШІ, забезпечуючи захист авторських прав.
Часті запитання
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar