admin 
Jungtinių Valstijų autorių teisių biuras išleido išankstinio paskelbimo ataskaitos versiją apie autorių teisių saugomų medžiagų naudojimą mokymui generatyvinei AI, kuriame aprašoma teisinis ir faktinis atvejis, kuriame nurodoma autorių teisių rizika kiekviename generatyvaus AI kūrimo etape.
Ataskaita buvo sukurta reaguojant į visuomenės ir Kongreso susirūpinimą dėl AI sistemų autorių teisių saugomo turinio, įskaitant piratines versijas, naudojimą, prieš tai negavus leidimo. Nors autorių teisių įstaiga nepriima teisinių sprendimų, jos sukuriamos ataskaitos siūlo teisines ir technines gaires, galinčias paveikti teisės aktus ir teismo sprendimus.
Ataskaitoje pateikiamos keturios priežastys, dėl kurių turėtų būti susijusios su AI technologijų įmonėmis:
- Ataskaitoje teigiama, kad daugelis duomenų rinkimo aktų, duomenų rinkinių kūrimo procesas iš autorių teisių saugomų darbų ir mokymai gali „sudaryti„ prima facie “pažeidimą“.
- Tai meta iššūkį bendrai pramonės gynybai, kad mokymo modeliai nėra susiję su „kopijavimu“, pažymint, kad duomenų rinkinių kūrimo procesas apima kelių kopijų kūrimą, o modelio svorių patobulinimai taip pat gali būti tų darbų kopijos. Ataskaitoje cituojami pranešimai apie atvejus, kai AI atkartoja autorių teisių saugomus kūrinius – žodį žodžiui arba „beveik identiškoms“ kopijoms.
- Jame teigiama, kad mokymo procesas reiškia reprodukcijos teisę – viena iš išskirtinių teisių, suteiktų pabrėžti, kad modelių autorių teisių teisių saugomo turinio įsiminimas ir regurgitacija gali būti pažeidimas, net jei nenumatyta.
- Transformacinis naudojimas, kai jis prideda naują originalo kūrinio prasmę, yra svarbus aspektas atliekant sąžiningo naudojimo analizę. Ataskaitoje pripažįstama, kad „kai kurie autorių teisių saugomų darbų panaudojimas AI mokymuose greičiausiai bus transformuojantys“, tačiau jis „nesutinka“ su argumentu, kad AI mokymai yra transformaciniai vien todėl, kad ji primena „žmogaus mokymąsi“, pavyzdžiui, kai asmuo skaito knygą ir iš jos mokosi.
Autorių teisių padariniai kiekviename AI plėtros etape
Turbūt labiausiai smerkianti ataskaitos dalis yra ta, kurioje sakoma, kad kiekviename AI plėtros etape gali kilti autorių teisių klausimų ir išvardyti kiekviename vystymosi etape ir kas joje gali būti blogai.
“A. Duomenų rinkimas ir kuravimas
Veiksmai, reikalingi mokymo duomenų rinkiniui, kuriame yra autorių teisių saugomų darbų, gaminti aiškiai reiškia reprodukcijos teisę …
B. Treniruotės
Mokymo procesas taip pat reiškia reprodukcijos teisę. Pirma, mokymo greitis ir mastas reikalauja, kad kūrėjai atsisiųstų duomenų rinkinį ir nukopijuotų jį į aukštos kokybės saugyklą prieš mokymą.96 sekundės mokymo metu, darbai ar didelės darbų dalys laikinai atkuriamos, nes jie „parodomi“ į modelį partijose.
Šios kopijos gali išlikti pakankamai ilgai, kad pažeistų reprodukcijos teisę, 160, priklausomai nuo nagrinėjamo modelio ir konkrečių kūrėjų naudojamų aparatinės ir programinės įrangos diegimų.
Trečia, mokymo procesas – mokymo pavyzdžių pateikimas, modelio našumo įvertinimas atsižvelgiant į numatomus rezultatus ir pakartotinai atnaujinant svorius, kad pagerintumėte našumą, – gali būti modelio svoriai, kuriuose mokymo duomenyse yra darbų kopijos. Jei taip, tada vėlesnis modelio svorių kopijavimas, net ir šalys, nedalyvaujančios mokymo procese, taip pat gali būti prima facie pažeidimas.
C. Rag
RAG taip pat apima autorių teisių saugomų darbų atkūrimą.110 Paprastai RAG veikia vienu iš dviejų būdų. Viename AI kūrėjas kopijuoja medžiagą į gavimo duomenų bazę, o generatyvinė AI sistema vėliau gali pasiekti tą duomenų bazę, kad gautų atitinkamą medžiagą, ir tiekti ją į modelį kartu su vartotojo raginimu.111 kitu atveju sistema gauna medžiagą iš išorinio šaltinio (pavyzdžiui, paieškos variklio ar konkrečios svetainės) .181 .181.
D. Išėjimai
Generaciniai AI modeliai kartais išveda medžiagą, kuri atkartoja ar labai primena autorių teisių saugomus darbus. Vartotojai pademonstravo, kad generatyvinė PG gali sukurti beveik tikslias nejudančių vaizdų kopijas iš filmų, 112 autorių teisių saugomų simbolių, 113 ar teksto iš „News Stories “.114. Tokie rezultatai tikėtina, kad pažeidžia reprodukcijos teisę ir tiek, kiek jie pritaiko originalus, teisę paruošti darinius.“
Ataskaitoje nustatoma, kad pažeidžiama rizika kiekviename generatyvaus AI plėtros etape ir, nors jos išvados nėra teisiškai įpareigojančios, jie galėtų būti naudojami kuriant teisės aktus ir tarnauti teismams.
Takeaways
- PG mokymas ir autorių teisių pažeidimas:
Ataskaitoje teigiama, kad tiek duomenų rinkimo, tiek modelio mokymas gali apimti neteisėtą kopijavimą, galbūt sudarantį „prima facie pažeidimą“. - Pramonės gynybos atmetimas:
Autorių teisių biuras ginčija bendrą AI pramonės teiginį, kad mokymai nėra susiję su kopijavimu ir kad AI mokymai yra analogiški žmonių mokymosi žmonėms. - Sąžiningas naudojimas ir transformacinis naudojimas:
Ataskaitoje nesutariama su plačiu transformacinio naudojimo taikymu kaip gynybą, ypač kai tai pagrįsta palyginimais su žmogaus pažinimu. - Susirūpinimas dėl visų AI plėtros etapų:
Autorių teisių susirūpinimas nustatomas kiekviename PG kūrimo etape, pradedant nuo duomenų rinkimo, mokymo, gavimo rinkliavos kartos (RAG) ir modelio išvesties. - Įsiminimas ir modelio svoriai:
Biuras perspėja, kad AI modeliai gali išlaikyti autorių teisių saugomą turinį svoriais, tai reiškia, kad net tų svorių naudojimas ar paskirstymas gali būti pažeidžiamas. - Išėjimo reprodukcija ir išvestiniai darbai:
AI gebėjimas generuoti beveik identiškus rezultatus (pvz., Filmo vaizdus, simbolius ar straipsnius) kelia susirūpinimą dėl tiek reprodukcijos, tiek išvestinių darbų teisių pažeidimų. - Rago specifinis pažeidimo rizika:
Abu skudurų metodai, turinio kopijavimas į duomenų bazę ar gavimas iš išorinių šaltinių, apibūdinami kaip apima galimai pažeidžiančias reprodukcijas.
JAV autorių teisių biuro ataskaitoje aprašomi keli būdai, kaip generatyvinė PG plėtra gali pažeisti autorių teisių įstatymą, ginčijant teisėtumą naudoti autorių teisių teisių saugomus duomenis be leidimo kiekviename techniniame etape, pradedant duomenų rinkinio kūrimu ir baigiant modeliavimo išėjimais. Tai atmeta žmogaus mokymosi analogijos, kaip gynybos, naudojimą ir plačią pramonės pritaikymą sąžiningam naudojimui. Nors ataskaitoje nėra tokios pačios jėgos kaip teisminės išvados, ataskaita gali būti naudojama kaip patarimai įstatymų leidėjams ir teismams.
Teminis „Shutterstock“/„Treecha“ vaizdas
