Makine öğrenimi çağında, fikri mülkiyet ve telif hakkıyla ilgili fikirlerimiz radikal bir değişimin eşiğinde. Üretken yapay zeka sistemleri sunan yapay zeka şirketlerine karşı açılan ilk davalar, sanat ve yaratıcılığın ne olduğu ve bunları neden (ve nasıl) korumamız ve geliştirmemiz gerektiği sorusunu gündeme getiriyor.
René Walter, Berlin’den bir blog yazarı, grafik tasarımcı, tipograf ve gazetecidir. Diğer şeylerin yanı sıra Napster’da üç yıl sanat yönetmeni olarak çalıştı. Yaklaşık 20 yıldır internette yazıyor. Ödüllü blogu Nerdcore ile Almanya’daki en başarılı özel web sitelerinden birini yönetti ve 2009’da ülkenin ilk meme sansasyonu “Und alle so Yeaahh!”‘ı başlattı. 10 yıldan fazla bir süredir meme teorisi, algoritmik sanat, dijitalin insan psikolojisi üzerindeki etkisi ve bilim, teknoloji ve yaratıcılığın kesiştiği son gelişmelerle ilgileniyor. Bugün yapay zeka alanındaki gelişmeleri eleştirel bir gözle takip ettiği GOOD INTERNET bülteninin editörlüğünü yapıyor.
Ocak 2023’ün ortalarında, stok fotoğraf sağlayıcısı Getty Images, İngiltere’de Stability AI’ye karşı ilk yasal adımları attı ve son olarak Şubat ayı başlarında Amerika Birleşik Devletleri’nde de. Daha önce üç sanatçı, şirketi Stable Diffusion ile telif haklarını ihlal etmekle suçlayan bir dava açmıştı (MIT Technology Review tarafından bildirilen “Diffusion Modellerinden Eğitim Verilerini Çıkarma” çalışmasına dayanarak). ChatGPT’ye verilen ilk tepkilerde yayıncılar, yardımcı telif hakkının Generative AI sistemlerine uzatılması çağrısında bulunuyor.
Üyelerinin telif haklarını yöneten GEMA veya VG Wort gibi meslek birlikleri çok büyük bir görevle karşı karşıyadır. Bu yeni sistemler sayesinde, ödeme mekanizmalarınız, kullanımı kolay yazılımlarla sizi kandırabilen ve otomatik medya sentezi yoluyla mevcut sistemleri hackleyebilen yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerikle ödemeleri kendi lehlerine artırabilen dolandırıcılar için potansiyel bir oyuncak haline gelir. makul ancak gerçek olmayan metin, resimler ve ses verileri.
Stokastik çikolata kutusu
Berkeley’de psikoloji ve felsefe profesörü olan Alison Gopnik, üretken yapay zekanın yeni modellerini bilgiye erişim ve bilgiyi çoğaltmayı sağlayan kütüphane benzeri kültürel teknolojiler olarak tanımlıyor. Karşılaştırma kesin değilse de açıktır ve algoritmalar tarafından hesaplanan enterpolasyonlu veri alanlarını, sözde gizli boşluklar, “stokastik kitaplıklar” olarak adlandırırım: bir kütüphaneci robota hangi kitabı istediğinizi tanımladığınız ve ardından seçtiği bir kitaplık. aşağı yukarı uygun olanı. Başka bir deyişle, “AI bir kutu çikolata gibidir: ne alacağınızı asla bilemezsiniz.”
Stokastik kitaplıklar, eğitim verilerinizin enterpolasyon özelliklerine sahip veritabanlarıdır: AI sistemleri, örüntü tanıma yoluyla girdinin çeşitli özelliklerini öğrenir ve bunları parametreler aracılığıyla kontrol edilebilen sözde ağırlıklar olarak kaydeder. Kararlı Yayılma durumunda, bu 870 milyon parametredir ve bunun 175 milyarı ChatGPT’dir. Örneğin, Pablo Picasso’nun görüntüleri için bir AI modeli oluşturursanız, sinir ağı eğitim verilerinde tanıdığı kalıpları fırça darbeleri, renkler veya orantılardaki stilistik için kaydeder.
Onları sırayla metin istemi aracılığıyla kontrol edebilirim ve şimdi Picasso AI’da ustanın tarzında bir resim oluşturmak istiyorsanız, “Vazo”, “Çiçekler”, “Meyveler” ve “Picasso” parametrelerini etkinleştirin ve model, veritabanındaki bu modellerin ağırlıklarına göre bir natürmort olarak oluşturulur. Bir Haberler sözünü Ramones şarkısı tarzında yeniden düzenlediğimde ChatGPT’de de aynı şey oluyor. Mevcut telif hakkı sistemleri için büyük bir patlayıcı güç yaratan, üretken yapay zekanın enterpolasyon yeteneğine sahip bu tam da bu moleküler yeniden karıştırma ilkesidir.
AI modellerinin enterpolasyon karakteri
Girdisini heceler ve harf grupları gibi çeşitli belirteçlere bölen bilgi istemi girişinin doğası gereği, bu ağırlıkların ve parametrelerin çoğu, her görüntü oluşturulduğunda bir araya gelir. Sanatçıların hukukçuları da bu nedenle “21. yüzyılın kolaj araçlarından” bahsediyor. Bununla birlikte, bu kelime seçimi, modellerin enterpolasyon karakterini belirsizleştirir: her görüntü, daha önce yapay zeka eğitimi sırasında milyonlarca görüntü analizinden elde edilen birçok farklı parametre kullanılarak oluşturulur.
Her sentetik görüntü, AI müziği veya üretici metin her zaman, sentezin rastgele seçildiği olası görüntü senteziyle dolu beş boyutlu bir A odasının oluşturulduğu gizli alanın çok boyutlu bir enterpolasyonunun sonucudur ( durumda difüzyon modellerinin) veya bir ödül algoritmasına göre. Ardından, yeni türde remiksler yaratmak için veri tabanındaki her kalıbı diğer kalıplarla ilişkilendirmek için metin istemini kullanabilirim ve böylece Picasso yapay zekamız, gerçek hayatta hiç yapmadığı gibi aniden robotları ve uzay gemilerini çizebilir.
Veri noktaları arasında enterpolasyon yapma yeteneği, yalnızca telif hakkı açısından daha önce bilinmeyen sorunlara yol açmaz: Sentetik olarak üretilen AI sesleri, şu anda sözleşmelerinde sentetik sesleri eğitmek için ses verilerini kullanma haklarını gerektiren hükümler bulan seslendirme sanatçıları arasında kızgınlığa neden oluyor. Sendikalar bu tür sözleşmelerin imzalanmamasını tavsiye ediyor, ancak film yapımcılarının veri kümesinde öğrenilen her model arasında enterpolasyon yaparak, hayal edilebilecek herhangi bir anahtarda akla gelebilecek herhangi bir sesi yaratması sadece an meselesi. Marvel Evreninin yeni kötü adamının ses tonu Bruce Willis ve ritmi Pee Wee Herman olan Ted Brolin gibi mi olmalı? Yapay zeka bunu mümkün kılıyor.
Genellikle telif hakkıyla korunan çalışmaları içeren üretken AI eğitim verileri, “yeni”, sentetik çıktılar için parametre bankalarına dönüştürülür. “The Story of Your Life” adlı kısa öyküsü Denis Villeneuve’ün “Arrival” adlı filminin temelini oluşturan ünlü bilim kurgu yazarı Ted Chiang, New Yorker dergisindeki Large Language Models’i JPG kayıplı veri sıkıştırmasıyla karşılaştırdı – uygun bir metafor. gizli uzayın atomize gri yapışkan maddesinde kültürün çözünmesine.
Peki ya telif hakkı?
Stokastik bir kitaplığın rasgeleliği ve yapay zeka sentezinin enterpolatif karakteri, gerçek kişiler tarafından bireysel, tanımlanabilir çalışmalar ve belirli bir yaratım düzeyinin işlemesini gerektiren ABD ve Avrupa telif hakkı yasasının ilkeleriyle temelden çelişir. Bu tür telif haklarının, yaratıcı-moleküler düzeyde mevcut çalışmaların modellerini serbestçe birleştirebildiğim enterpolasyon yeteneğine sahip gizli bir alana nasıl tepki vermesi gerektiği tamamen açık değildir ve bir avukatın dediği gibi, “bu bireysel duruma bağlıdır” .
Bununla birlikte, iki araştırma, difüzyon modellerinin onları eğitmek için kullanılan görüntü verilerini tam olarak yeniden üretebildiğini göstermiştir (arXiv ön baskıları: “Diffusion Modellerinde Veri Çoğaltmasının İncelenmesi” ve “Diffüzyon Modellerinden Eğitim Verilerinin Çıkarılması”), ki bu bir yandan mümkün olanı ihlal eder. telif hakkı ve diğer yandan gizlilik ihlallerine yol açabilmektedir.
Diğer bir karmaşıklık ise bu AI sistemlerinin ticari olarak kullanılmasıdır. Bilimsel bir çerçeve içinde oluşturulmuşlardır ve bu nedenle, en azından geliştirilmeleri sırasında, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki mülkiyet haklarındaki istisnalara atıfta bulunabilirler. Ancak bu istisnalar, ticari uygulamalar için daha yüksek yasal gerekliliklere tabidir ve Stability AI, OpenAI ve Microsoft, kendi yapay zeka sistemlerini pazara sunmuştur. Bu, Federal Ticaret Komisyonu’nun ChatGPT lansmanı sırasında durum tespiti ihlalleri nedeniyle OpenAI’yi şimdi soruşturmasının bir nedenidir.
Sonsuz atomize kültür karışımları
Yazar koleksiyonculuk toplulukları, şimdiye kadar, atomize edilmiş, kültüre dayalı üretici yapay zeka sistemlerinin bu sonsuz stokastik karışımlarına karşı koyacak yaklaşımlardan yoksundu. Telif hakkı reformcuları ve hak yöneticileri bu yeni kültürel sentezleyicilerin stokastik doğasını düzenlemenin yollarını bulsalar bile, kullanıcıların yeni sentetik dünyaları özgürce keşfetmelerine izin veren modeller için karaborsa olacaktır. Belirli sanatçıların stili veya tüm estetik üzerinde eğitilmiş yapay zeka modellerinden türetilmiş istikrarlı yayılma için zaten yüzlerce kontrol noktası (CKPT) var.
“Kediler” filmi için istikrarlı bir dağıtım modeli bile var. Bugün, yeni görüntü dünyalarını mutfaktaki malzemeler gibi farklı kontrol noktası dosyalarıyla karıştırabileceğiniz Stable Diffusion tabanlı kendi görüntü oluşturucunuzu oluşturmak da mümkündür: “Bir kez özel CKPT Cats, Star Trek ve Ghibli ile lütfen” ve Sonuç, Vulcan gezegeninden gelen ruh kedilerinde uzmanlaşmış ve sonsuz görsel dünyalar veren devasa bir gizli alandır. Geleceği daha da ileri düşünerek, ufukta düşüncelerin gerçek zamanlı olarak görselleştirilmesine izin veren beyin-bilgisayar arayüzleri beliriyor – uyanık durumda dijital olarak bilinçli rüya görmeyi mümkün kılıyor. Disney’in en azından görüntülenen çıktıda düşünceleri kontrol ettiği düşüncesi çok uzak değil: “Bunu kanıtlayamam Dave.”
Haberin Sonu
René Walter, Berlin’den bir blog yazarı, grafik tasarımcı, tipograf ve gazetecidir. Diğer şeylerin yanı sıra Napster’da üç yıl sanat yönetmeni olarak çalıştı. Yaklaşık 20 yıldır internette yazıyor. Ödüllü blogu Nerdcore ile Almanya’daki en başarılı özel web sitelerinden birini yönetti ve 2009’da ülkenin ilk meme sansasyonu “Und alle so Yeaahh!”‘ı başlattı. 10 yıldan fazla bir süredir meme teorisi, algoritmik sanat, dijitalin insan psikolojisi üzerindeki etkisi ve bilim, teknoloji ve yaratıcılığın kesiştiği son gelişmelerle ilgileniyor. Bugün yapay zeka alanındaki gelişmeleri eleştirel bir gözle takip ettiği GOOD INTERNET bülteninin editörlüğünü yapıyor.
Ocak 2023’ün ortalarında, stok fotoğraf sağlayıcısı Getty Images, İngiltere’de Stability AI’ye karşı ilk yasal adımları attı ve son olarak Şubat ayı başlarında Amerika Birleşik Devletleri’nde de. Daha önce üç sanatçı, şirketi Stable Diffusion ile telif haklarını ihlal etmekle suçlayan bir dava açmıştı (MIT Technology Review tarafından bildirilen “Diffusion Modellerinden Eğitim Verilerini Çıkarma” çalışmasına dayanarak). ChatGPT’ye verilen ilk tepkilerde yayıncılar, yardımcı telif hakkının Generative AI sistemlerine uzatılması çağrısında bulunuyor.
Üyelerinin telif haklarını yöneten GEMA veya VG Wort gibi meslek birlikleri çok büyük bir görevle karşı karşıyadır. Bu yeni sistemler sayesinde, ödeme mekanizmalarınız, kullanımı kolay yazılımlarla sizi kandırabilen ve otomatik medya sentezi yoluyla mevcut sistemleri hackleyebilen yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerikle ödemeleri kendi lehlerine artırabilen dolandırıcılar için potansiyel bir oyuncak haline gelir. makul ancak gerçek olmayan metin, resimler ve ses verileri.
Stokastik çikolata kutusu
Berkeley’de psikoloji ve felsefe profesörü olan Alison Gopnik, üretken yapay zekanın yeni modellerini bilgiye erişim ve bilgiyi çoğaltmayı sağlayan kütüphane benzeri kültürel teknolojiler olarak tanımlıyor. Karşılaştırma kesin değilse de açıktır ve algoritmalar tarafından hesaplanan enterpolasyonlu veri alanlarını, sözde gizli boşluklar, “stokastik kitaplıklar” olarak adlandırırım: bir kütüphaneci robota hangi kitabı istediğinizi tanımladığınız ve ardından seçtiği bir kitaplık. aşağı yukarı uygun olanı. Başka bir deyişle, “AI bir kutu çikolata gibidir: ne alacağınızı asla bilemezsiniz.”
Stokastik kitaplıklar, eğitim verilerinizin enterpolasyon özelliklerine sahip veritabanlarıdır: AI sistemleri, örüntü tanıma yoluyla girdinin çeşitli özelliklerini öğrenir ve bunları parametreler aracılığıyla kontrol edilebilen sözde ağırlıklar olarak kaydeder. Kararlı Yayılma durumunda, bu 870 milyon parametredir ve bunun 175 milyarı ChatGPT’dir. Örneğin, Pablo Picasso’nun görüntüleri için bir AI modeli oluşturursanız, sinir ağı eğitim verilerinde tanıdığı kalıpları fırça darbeleri, renkler veya orantılardaki stilistik için kaydeder.
Onları sırayla metin istemi aracılığıyla kontrol edebilirim ve şimdi Picasso AI’da ustanın tarzında bir resim oluşturmak istiyorsanız, “Vazo”, “Çiçekler”, “Meyveler” ve “Picasso” parametrelerini etkinleştirin ve model, veritabanındaki bu modellerin ağırlıklarına göre bir natürmort olarak oluşturulur. Bir Haberler sözünü Ramones şarkısı tarzında yeniden düzenlediğimde ChatGPT’de de aynı şey oluyor. Mevcut telif hakkı sistemleri için büyük bir patlayıcı güç yaratan, üretken yapay zekanın enterpolasyon yeteneğine sahip bu tam da bu moleküler yeniden karıştırma ilkesidir.
AI modellerinin enterpolasyon karakteri
Girdisini heceler ve harf grupları gibi çeşitli belirteçlere bölen bilgi istemi girişinin doğası gereği, bu ağırlıkların ve parametrelerin çoğu, her görüntü oluşturulduğunda bir araya gelir. Sanatçıların hukukçuları da bu nedenle “21. yüzyılın kolaj araçlarından” bahsediyor. Bununla birlikte, bu kelime seçimi, modellerin enterpolasyon karakterini belirsizleştirir: her görüntü, daha önce yapay zeka eğitimi sırasında milyonlarca görüntü analizinden elde edilen birçok farklı parametre kullanılarak oluşturulur.
Her sentetik görüntü, AI müziği veya üretici metin her zaman, sentezin rastgele seçildiği olası görüntü senteziyle dolu beş boyutlu bir A odasının oluşturulduğu gizli alanın çok boyutlu bir enterpolasyonunun sonucudur ( durumda difüzyon modellerinin) veya bir ödül algoritmasına göre. Ardından, yeni türde remiksler yaratmak için veri tabanındaki her kalıbı diğer kalıplarla ilişkilendirmek için metin istemini kullanabilirim ve böylece Picasso yapay zekamız, gerçek hayatta hiç yapmadığı gibi aniden robotları ve uzay gemilerini çizebilir.
Veri noktaları arasında enterpolasyon yapma yeteneği, yalnızca telif hakkı açısından daha önce bilinmeyen sorunlara yol açmaz: Sentetik olarak üretilen AI sesleri, şu anda sözleşmelerinde sentetik sesleri eğitmek için ses verilerini kullanma haklarını gerektiren hükümler bulan seslendirme sanatçıları arasında kızgınlığa neden oluyor. Sendikalar bu tür sözleşmelerin imzalanmamasını tavsiye ediyor, ancak film yapımcılarının veri kümesinde öğrenilen her model arasında enterpolasyon yaparak, hayal edilebilecek herhangi bir anahtarda akla gelebilecek herhangi bir sesi yaratması sadece an meselesi. Marvel Evreninin yeni kötü adamının ses tonu Bruce Willis ve ritmi Pee Wee Herman olan Ted Brolin gibi mi olmalı? Yapay zeka bunu mümkün kılıyor.
Genellikle telif hakkıyla korunan çalışmaları içeren üretken AI eğitim verileri, “yeni”, sentetik çıktılar için parametre bankalarına dönüştürülür. “The Story of Your Life” adlı kısa öyküsü Denis Villeneuve’ün “Arrival” adlı filminin temelini oluşturan ünlü bilim kurgu yazarı Ted Chiang, New Yorker dergisindeki Large Language Models’i JPG kayıplı veri sıkıştırmasıyla karşılaştırdı – uygun bir metafor. gizli uzayın atomize gri yapışkan maddesinde kültürün çözünmesine.
Peki ya telif hakkı?
Stokastik bir kitaplığın rasgeleliği ve yapay zeka sentezinin enterpolatif karakteri, gerçek kişiler tarafından bireysel, tanımlanabilir çalışmalar ve belirli bir yaratım düzeyinin işlemesini gerektiren ABD ve Avrupa telif hakkı yasasının ilkeleriyle temelden çelişir. Bu tür telif haklarının, yaratıcı-moleküler düzeyde mevcut çalışmaların modellerini serbestçe birleştirebildiğim enterpolasyon yeteneğine sahip gizli bir alana nasıl tepki vermesi gerektiği tamamen açık değildir ve bir avukatın dediği gibi, “bu bireysel duruma bağlıdır” .
Bununla birlikte, iki araştırma, difüzyon modellerinin onları eğitmek için kullanılan görüntü verilerini tam olarak yeniden üretebildiğini göstermiştir (arXiv ön baskıları: “Diffusion Modellerinde Veri Çoğaltmasının İncelenmesi” ve “Diffüzyon Modellerinden Eğitim Verilerinin Çıkarılması”), ki bu bir yandan mümkün olanı ihlal eder. telif hakkı ve diğer yandan gizlilik ihlallerine yol açabilmektedir.
Diğer bir karmaşıklık ise bu AI sistemlerinin ticari olarak kullanılmasıdır. Bilimsel bir çerçeve içinde oluşturulmuşlardır ve bu nedenle, en azından geliştirilmeleri sırasında, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki mülkiyet haklarındaki istisnalara atıfta bulunabilirler. Ancak bu istisnalar, ticari uygulamalar için daha yüksek yasal gerekliliklere tabidir ve Stability AI, OpenAI ve Microsoft, kendi yapay zeka sistemlerini pazara sunmuştur. Bu, Federal Ticaret Komisyonu’nun ChatGPT lansmanı sırasında durum tespiti ihlalleri nedeniyle OpenAI’yi şimdi soruşturmasının bir nedenidir.
Sonsuz atomize kültür karışımları
Yazar koleksiyonculuk toplulukları, şimdiye kadar, atomize edilmiş, kültüre dayalı üretici yapay zeka sistemlerinin bu sonsuz stokastik karışımlarına karşı koyacak yaklaşımlardan yoksundu. Telif hakkı reformcuları ve hak yöneticileri bu yeni kültürel sentezleyicilerin stokastik doğasını düzenlemenin yollarını bulsalar bile, kullanıcıların yeni sentetik dünyaları özgürce keşfetmelerine izin veren modeller için karaborsa olacaktır. Belirli sanatçıların stili veya tüm estetik üzerinde eğitilmiş yapay zeka modellerinden türetilmiş istikrarlı yayılma için zaten yüzlerce kontrol noktası (CKPT) var.
“Kediler” filmi için istikrarlı bir dağıtım modeli bile var. Bugün, yeni görüntü dünyalarını mutfaktaki malzemeler gibi farklı kontrol noktası dosyalarıyla karıştırabileceğiniz Stable Diffusion tabanlı kendi görüntü oluşturucunuzu oluşturmak da mümkündür: “Bir kez özel CKPT Cats, Star Trek ve Ghibli ile lütfen” ve Sonuç, Vulcan gezegeninden gelen ruh kedilerinde uzmanlaşmış ve sonsuz görsel dünyalar veren devasa bir gizli alandır. Geleceği daha da ileri düşünerek, ufukta düşüncelerin gerçek zamanlı olarak görselleştirilmesine izin veren beyin-bilgisayar arayüzleri beliriyor – uyanık durumda dijital olarak bilinçli rüya görmeyi mümkün kılıyor. Disney’in en azından görüntülenen çıktıda düşünceleri kontrol ettiği düşüncesi çok uzak değil: “Bunu kanıtlayamam Dave.”
Haberin Sonu