Знайшли раду. Для ШІ-моделей вигадали сертифікат якості, який не отримають порушники авторських прав

Fairly Trained почала сертифікувати компанії, які змогли довести, що їхні моделі зі штучним інтелектом навчалися на даних без порушень авторських прав.

Генеративні системи штучного інтелекту можуть створювати зображення, відео, текст і аудіо за лічені секунди на основі лише текстової підказки. Але всі ці системи були навчені на мільйонах творчих доробків авторів зі всього світу.

Наразі існує розбіжність тим, як компанії, що займаються розвитком штучного інтелекту, підходять до використання даних для навчання. Одні отримують згоду постачальників навчальних даних, а інші – ні, справедливо стверджуючи, що не мають юридичних зобов’язань це робити.

Водночас, зазначають в некомерційній організації Fairly Trained, заснованій колишнім віцепрезидентом Stability AI Едом Ньютон-Рексом, для користувачів не зовсім очевидно, чи вдається компанія, чиїми інструментами вони послуговуються, до порушень авторських прав. Відзначити тих, хто з повагою ставлять до творців, пропонують за допомогою спеціальної сертифікації.

«Fairly Trained пропонує сертифікацію компаніям, що займаються генеруванням ШІ та отримують згоду на використання навчальних даних. Наша перша сертифікація — це сертифікація ліцензованої моделі, яка може бути присуджена будь-якій генеративній моделі штучного інтелекту, яка не використовує будь-які роботи, захищені авторським правом, без ліцензії. Залучені ліцензії можуть бути різних типів. … Сертифікація не надаватиметься моделям, які покладаються на виняток щодо авторського права … що є ознакою того, що власники прав не дали згоди на використання їхньої роботи в навчанні. Таким чином, ми сподіваємося, що це стане корисним маркером компаній, які дотримуються більш справедливого підходу до збору даних для навчання», — йдеться в повідомленні Fairly Trained.

Організація вже сертифікувала дев’ять компаній у сфері генеративного штучного інтелекту (Beatoven.AI, Boomy, BRIA AI, Endel, LifeScore, Rightsify, Somms.ai, Soundful і Tuney). В майбутньому Fairly Trained прагне розробити додаткові маркери, що дозволять більш детально описати, який підхід до використання даних має та чи інша компанія.

Проєкт підтримала низка організацій і компаній, зокрема, Асоціація американських видавців, Асоціація незалежних музичних видавців, Concord, Pro Sound Effects і Universal Music Group.

Читайте також:

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *