(Bu makale Almanca olarak da mevcuttur.)
Makine öğrenimi çağında, fikri mülkiyet ve telif hakkı kavramlarımız radikal bir değişimle karşı karşıya. Üretken yapay zeka sistemleri sunan yapay zeka şirketlerine karşı açılan ilk davalar, sanatın ve yaratıcılığın tam olarak ne olduğu ve onları neden (hatta nasıl) korumamız ve teşvik etmemiz 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 ülke çapında ilk sansasyonel meme olan “Und alle so Yeaahh!” 10 yılı aşkın bir süredir meme teorisini, algoritmik sanatı, dijitalin insan psikolojisi üzerindeki etkisini ve bilim, teknoloji ve yaratıcılığın kesişim noktasındaki son gelişmeleri araştırıyor. Bugün, Yapay Zeka alanındaki gelişmeleri eleştirel bir gözle takip ettiği GOOD INTERNET haber bültenini yönetiyor.
Ocak 2023’ün ortalarında, stok fotoğraf sağlayıcısı Getty Images, İngiltere’de Stability AI aleyhine ilk davayı açtı ve sonunda Şubat ayı başlarında yine ABD’de. Daha önce üç sanatçı, şirketi Stable Diffusion ile telif haklarını ihlal etmekle suçlayan bir dava açmıştı (örneğin, 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 göz korkutucu bir görevle karşı karşıyadır. Dağıtım mekanizmaları, kullanımı kolay yazılımlarla onları kandırabilen ve dağıtımları kendi lehlerine artırabilen bu yeni sistemler aracılığıyla dolandırıcılar için potansiyel bir oyuncak haline geliyor: mevcut sistemleri havaya uçurabilen yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle – makul ama gerçek olmayan sentez otomatik medya aracılığıyla metin, resim ve ses verilerinin.
Stokastik çikolata kutusu
Berkeley’de psikoloji ve felsefe profesörü olan Alison Gopnik, yeni üretken yapay zeka modellerini, bilgiye erişim sağlayan ve bilgiyi çoğaltan kütüphane benzeri kültürel teknolojiler olarak adlandırıyor. Karşılaştırma kesin değilse de açıktır ve gizli boşluklar olarak adlandırılan algoritmik olarak hesaplanan enterpolasyonlu veri alanlarını bununla “stokastik kitaplıklar” olarak tanımlardım: robotik bir kütüphaneciye hangi kitabı istediğinizi açıkladığınız ve yaklaşık bir eşleşme seçtiği bir kitaplık . Başka bir deyişle, “AI bir kutu çikolata gibidir: ne alacağınızı asla bilemezsiniz.”
Stokastik kütüphaneler, eğitim verilerinin enterpolasyonlu veritabanlarıdır: AI sistemleri, örüntü tanıma yoluyla girdinin çeşitli özelliklerini öğrenir ve bunları, parametreler aracılığıyla kontrol edilebilen sözde ağırlıklar olarak depolar. Kararlı Difüzyon durumunda parametreler 870 milyondur; ChatGPT söz konusu olduğunda, 175 milyardır. Örneğin, Pablo Picasso’nun tabloları için bir yapay zeka modeli oluşturursanız sinir ağı, fırça darbeleri, renkler veya orantılarda stilistik için eğitim verilerinde tanıdığı kalıpları depolar.
Bunları sırayla metin istemi aracılığıyla kontrol edebilirim ve şimdi Picasso’nun yapay zekasında ustanın tarzında bir görüntü oluşturmak istiyorsanız, “Vazo”, “Çiçekler”, “Meyveler” ve “Picasso” parametrelerini etkinleştirin ve model, veri tabanındaki bu modellerin ağırlıklarına göre bir natürmort oluşturur. Bir Haberler IT şarkı sözlerini Ramones şarkısı tarzında yeniden düzenlediğimde ChatGPT’de de aynı şey oluyor. Mevcut telif hakkı sistemleri için muazzam bir patlayıcı güç yaratan, üretken yapay zekanın tam da bu moleküler ve interpolatif yeniden karıştırma ilkesidir.
AI modellerinin interpolatif doğası
Girdisini çeşitli işaretlere (heceler ve harf grupları) ayrıştıran anlık girdinin doğası gereği, bu ağırlıkların ve parametrelerin çoğu herhangi bir görüntü üretiminde bir araya gelir. Sanatçı savunucularının onlara “21. yüzyılın kolaj araçları” demesinin bir başka nedeni de budur. Bununla birlikte, bu kelime seçimi, modellerin interpolatif karakterinin görünümünü gizler: her görüntü, daha önce yapay zeka eğitiminde milyonlarca görüntü analizinden elde edilen birçok farklı parametreye dayalı olarak oluşturulur.
Her sentetik görüntü, yapay zeka müziği veya üretken metin, her zaman gizli alanın çok boyutlu enterpolasyonunun sonucudur; burada “robot”, “köpek”, “çayır” parametrelerinden olası görüntü senteziyle dolu beş boyutlu bir alan oluşturulur. özetlerin rastgele (yayılma modellerinde) veya bir ödül algoritmasına göre seçildiği “Picasso” ve “kulüpler”. Böylece, yeni remiksler oluşturmak için veri tabanındaki herhangi bir modeli diğer kalıplarla kolayca metin aracılığıyla birleştirebiliyorum ve böylece Picasso yapay zekamız, gerçek hayatta hiç yapmadığı gibi aniden robotları ve uzay gemilerini resmediyor.
Veri noktaları arasında enterpolasyon yapma yeteneği, yalnızca telif hakkı yasası için değil, benzeri görülmemiş sorunlara yol açıyor: Şu anda, sentetik olarak üretilen AI sesleri, son zamanlarda sözleşmelerinde sentetik sesleri eğitmek için konuşma verilerini kullanma haklarını gerektiren maddeler bulan seslendirme sanatçıları arasında hoşnutsuzluğa neden oluyor. Sendikalar bu tür sözleşmelerin imzalanmamasını tavsiye ediyor, ancak film yapımcılarının veri setinde öğrenilen bireysel modeller arasında enterpolasyon yaparak herhangi bir tuşta hayal edilebilecek herhangi bir ses 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, böylece ‘yeni’ sentetik çıktılar için parametre bankalarına dönüştürülür. Kısa öyküsü “The Story of Your Life”, Denis Villeneuve’ün “Arrival” filmi için model oluşturan ünlü bilim kurgu yazarı Ted Chiang, New Yorker dergisindeki Large Language Models’i JPG kayıplı veri sıkıştırmasıyla karşılaştırdı – bu metafor dikkate alındığında tamamen uygun görünüyor. gizli uzayın atomize Gri Yapışkan maddesinde kültürün çözünmesi.
Telif hakkı ne olacak?
Stokastik bir kitaplığın rastgeleliği ve yapay zeka sentezinin interpolatif doğası, bireyler tarafından bireysel, tanımlanabilir çalışmalar ve belirli bir yaratım seviyesinin işlemesini gerektiren ABD ve Avrupa telif hakkı yasalarının ilkeleriyle temelde çelişir. Bu tür telif haklarının, var olan çalışma modellerini yaratıcı bir moleküler düzeyde özgürce birleştirebileceğim ve bir avukatın diyeceği gibi “bireysel davaya” bağlı olduğu enterpolasyonlu gizli bir alana nasıl yanıt vermesi gerektiği tam olarak açık değil.
Bununla birlikte, iki araştırma, difüzyon modellerinin onları eğitmek için kullanılan görüntü verilerini tam olarak kopyalayabildiğini güçlü bir şekilde öne sürdü (arXiv ön baskıları: “Diffusion Modellerinde Veri Çoğaltmanın İncelenmesi” ve “Difüzyon Modellerinden Eğitim Verilerinin Çıkarılması”). bir yandan telif hakkı ihlaline izin verirken diğer yandan mahremiyet ihlallerine yol açabilir.
Konuları daha da karmaşık hale getiren, bu AI sistemlerinin ticari olarak kullanılmasıdır. Bilimsel bir çerçeve içinde yaratıldıkları doğrudur ve bu nedenle, en azından gelişimleri sırasında Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki mülkiyet haklarındaki istisnalara güvenebilirler. Ancak bu istisnalar, ticari uygulamalar için daha yüksek yasal gerekliliklere tabidir ve hem Stability AI hem OpenAI hem de Microsoft, yapay zeka sistemlerini pazara sunmuştur. Bu, Federal Ticaret Komisyonu’nun ChatGPT’yi başlatırken gereken özeni ihlal ettiği için OpenAI’yi şimdi soruşturmasının bir nedenidir.
Sonsuz atomize kültür karışımları
Telif hakkı toplama şirketlerinin, atomize edilmiş kültüre dayalı üretken yapay zeka sistemlerinin bu sonsuz stokastik karışımlarına karşı koymak için şimdiye kadar hiçbir yaklaşımı yok. Yaratıcılar ve hak sahipleri, telif hakkı reformunda bu yeni kültürel sentezleyicilerin stokastik doğasını düzenlemenin yollarını bulsa bile, kullanıcıların yeni sentetik dünyaları özgürce keşfetmelerine olanak tanıyan modeller için karaborsa olacaktır. Belirli sanatçıların stili veya toplam estetiği konusunda eğitilmiş, türetilmiş yapay zeka modelleri olan Kararlı Yayılım için halihazırda yüzlerce Kontrol Noktası (CKPT) bulunmaktadır.
“Kediler” filmi için de istikrarlı bir dağıtım modeli var. Bugün, mutfaktaki malzemeler gibi farklı kontrol noktası dosyalarıyla yeni görüntü dünyalarını karıştırabileceğiniz Stable Diffusion’a dayalı kendi görüntü oluşturucunuzu oluşturmak da mümkündür: “Bir kez özel CKPT Cats, Star Trek ve Ghibli ile lütfen” ve Vulcan gezegeninden ruh kedilerinde uzmanlaşmış ve sonsuz görüntü dünyaları veren devasa bir gizli alan ortaya çıkıyor. Geleceği daha da ileri düşündüğümüzde, ufukta beyin-bilgisayar arayüzleri beliriyor ve düşüncelerin gerçek zamanlı görselleştirilmesine izin veriyor – uyanıkken dijital olarak etkinleştirilen berrak rüyalar. Disney’in düşünceyi kontrol eden düşüncesi, en azından görüntülenen çıktıda, çok uzak değil: “Bunu gösteremem Dave.”
Haberin Sonu
Makine öğrenimi çağında, fikri mülkiyet ve telif hakkı kavramlarımız radikal bir değişimle karşı karşıya. Üretken yapay zeka sistemleri sunan yapay zeka şirketlerine karşı açılan ilk davalar, sanatın ve yaratıcılığın tam olarak ne olduğu ve onları neden (hatta nasıl) korumamız ve teşvik etmemiz 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 ülke çapında ilk sansasyonel meme olan “Und alle so Yeaahh!” 10 yılı aşkın bir süredir meme teorisini, algoritmik sanatı, dijitalin insan psikolojisi üzerindeki etkisini ve bilim, teknoloji ve yaratıcılığın kesişim noktasındaki son gelişmeleri araştırıyor. Bugün, Yapay Zeka alanındaki gelişmeleri eleştirel bir gözle takip ettiği GOOD INTERNET haber bültenini yönetiyor.
Ocak 2023’ün ortalarında, stok fotoğraf sağlayıcısı Getty Images, İngiltere’de Stability AI aleyhine ilk davayı açtı ve sonunda Şubat ayı başlarında yine ABD’de. Daha önce üç sanatçı, şirketi Stable Diffusion ile telif haklarını ihlal etmekle suçlayan bir dava açmıştı (örneğin, 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 göz korkutucu bir görevle karşı karşıyadır. Dağıtım mekanizmaları, kullanımı kolay yazılımlarla onları kandırabilen ve dağıtımları kendi lehlerine artırabilen bu yeni sistemler aracılığıyla dolandırıcılar için potansiyel bir oyuncak haline geliyor: mevcut sistemleri havaya uçurabilen yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle – makul ama gerçek olmayan sentez otomatik medya aracılığıyla metin, resim ve ses verilerinin.
Stokastik çikolata kutusu
Berkeley’de psikoloji ve felsefe profesörü olan Alison Gopnik, yeni üretken yapay zeka modellerini, bilgiye erişim sağlayan ve bilgiyi çoğaltan kütüphane benzeri kültürel teknolojiler olarak adlandırıyor. Karşılaştırma kesin değilse de açıktır ve gizli boşluklar olarak adlandırılan algoritmik olarak hesaplanan enterpolasyonlu veri alanlarını bununla “stokastik kitaplıklar” olarak tanımlardım: robotik bir kütüphaneciye hangi kitabı istediğinizi açıkladığınız ve yaklaşık bir eşleşme seçtiği bir kitaplık . Başka bir deyişle, “AI bir kutu çikolata gibidir: ne alacağınızı asla bilemezsiniz.”
Stokastik kütüphaneler, eğitim verilerinin enterpolasyonlu veritabanlarıdır: AI sistemleri, örüntü tanıma yoluyla girdinin çeşitli özelliklerini öğrenir ve bunları, parametreler aracılığıyla kontrol edilebilen sözde ağırlıklar olarak depolar. Kararlı Difüzyon durumunda parametreler 870 milyondur; ChatGPT söz konusu olduğunda, 175 milyardır. Örneğin, Pablo Picasso’nun tabloları için bir yapay zeka modeli oluşturursanız sinir ağı, fırça darbeleri, renkler veya orantılarda stilistik için eğitim verilerinde tanıdığı kalıpları depolar.
Bunları sırayla metin istemi aracılığıyla kontrol edebilirim ve şimdi Picasso’nun yapay zekasında ustanın tarzında bir görüntü oluşturmak istiyorsanız, “Vazo”, “Çiçekler”, “Meyveler” ve “Picasso” parametrelerini etkinleştirin ve model, veri tabanındaki bu modellerin ağırlıklarına göre bir natürmort oluşturur. Bir Haberler IT şarkı sözlerini Ramones şarkısı tarzında yeniden düzenlediğimde ChatGPT’de de aynı şey oluyor. Mevcut telif hakkı sistemleri için muazzam bir patlayıcı güç yaratan, üretken yapay zekanın tam da bu moleküler ve interpolatif yeniden karıştırma ilkesidir.
AI modellerinin interpolatif doğası
Girdisini çeşitli işaretlere (heceler ve harf grupları) ayrıştıran anlık girdinin doğası gereği, bu ağırlıkların ve parametrelerin çoğu herhangi bir görüntü üretiminde bir araya gelir. Sanatçı savunucularının onlara “21. yüzyılın kolaj araçları” demesinin bir başka nedeni de budur. Bununla birlikte, bu kelime seçimi, modellerin interpolatif karakterinin görünümünü gizler: her görüntü, daha önce yapay zeka eğitiminde milyonlarca görüntü analizinden elde edilen birçok farklı parametreye dayalı olarak oluşturulur.
Her sentetik görüntü, yapay zeka müziği veya üretken metin, her zaman gizli alanın çok boyutlu enterpolasyonunun sonucudur; burada “robot”, “köpek”, “çayır” parametrelerinden olası görüntü senteziyle dolu beş boyutlu bir alan oluşturulur. özetlerin rastgele (yayılma modellerinde) veya bir ödül algoritmasına göre seçildiği “Picasso” ve “kulüpler”. Böylece, yeni remiksler oluşturmak için veri tabanındaki herhangi bir modeli diğer kalıplarla kolayca metin aracılığıyla birleştirebiliyorum ve böylece Picasso yapay zekamız, gerçek hayatta hiç yapmadığı gibi aniden robotları ve uzay gemilerini resmediyor.
Veri noktaları arasında enterpolasyon yapma yeteneği, yalnızca telif hakkı yasası için değil, benzeri görülmemiş sorunlara yol açıyor: Şu anda, sentetik olarak üretilen AI sesleri, son zamanlarda sözleşmelerinde sentetik sesleri eğitmek için konuşma verilerini kullanma haklarını gerektiren maddeler bulan seslendirme sanatçıları arasında hoşnutsuzluğa neden oluyor. Sendikalar bu tür sözleşmelerin imzalanmamasını tavsiye ediyor, ancak film yapımcılarının veri setinde öğrenilen bireysel modeller arasında enterpolasyon yaparak herhangi bir tuşta hayal edilebilecek herhangi bir ses 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, böylece ‘yeni’ sentetik çıktılar için parametre bankalarına dönüştürülür. Kısa öyküsü “The Story of Your Life”, Denis Villeneuve’ün “Arrival” filmi için model oluşturan ünlü bilim kurgu yazarı Ted Chiang, New Yorker dergisindeki Large Language Models’i JPG kayıplı veri sıkıştırmasıyla karşılaştırdı – bu metafor dikkate alındığında tamamen uygun görünüyor. gizli uzayın atomize Gri Yapışkan maddesinde kültürün çözünmesi.
Telif hakkı ne olacak?
Stokastik bir kitaplığın rastgeleliği ve yapay zeka sentezinin interpolatif doğası, bireyler tarafından bireysel, tanımlanabilir çalışmalar ve belirli bir yaratım seviyesinin işlemesini gerektiren ABD ve Avrupa telif hakkı yasalarının ilkeleriyle temelde çelişir. Bu tür telif haklarının, var olan çalışma modellerini yaratıcı bir moleküler düzeyde özgürce birleştirebileceğim ve bir avukatın diyeceği gibi “bireysel davaya” bağlı olduğu enterpolasyonlu gizli bir alana nasıl yanıt vermesi gerektiği tam olarak açık değil.
Bununla birlikte, iki araştırma, difüzyon modellerinin onları eğitmek için kullanılan görüntü verilerini tam olarak kopyalayabildiğini güçlü bir şekilde öne sürdü (arXiv ön baskıları: “Diffusion Modellerinde Veri Çoğaltmanın İncelenmesi” ve “Difüzyon Modellerinden Eğitim Verilerinin Çıkarılması”). bir yandan telif hakkı ihlaline izin verirken diğer yandan mahremiyet ihlallerine yol açabilir.
Konuları daha da karmaşık hale getiren, bu AI sistemlerinin ticari olarak kullanılmasıdır. Bilimsel bir çerçeve içinde yaratıldıkları doğrudur ve bu nedenle, en azından gelişimleri sırasında Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki mülkiyet haklarındaki istisnalara güvenebilirler. Ancak bu istisnalar, ticari uygulamalar için daha yüksek yasal gerekliliklere tabidir ve hem Stability AI hem OpenAI hem de Microsoft, yapay zeka sistemlerini pazara sunmuştur. Bu, Federal Ticaret Komisyonu’nun ChatGPT’yi başlatırken gereken özeni ihlal ettiği için OpenAI’yi şimdi soruşturmasının bir nedenidir.
Sonsuz atomize kültür karışımları
Telif hakkı toplama şirketlerinin, atomize edilmiş kültüre dayalı üretken yapay zeka sistemlerinin bu sonsuz stokastik karışımlarına karşı koymak için şimdiye kadar hiçbir yaklaşımı yok. Yaratıcılar ve hak sahipleri, telif hakkı reformunda bu yeni kültürel sentezleyicilerin stokastik doğasını düzenlemenin yollarını bulsa bile, kullanıcıların yeni sentetik dünyaları özgürce keşfetmelerine olanak tanıyan modeller için karaborsa olacaktır. Belirli sanatçıların stili veya toplam estetiği konusunda eğitilmiş, türetilmiş yapay zeka modelleri olan Kararlı Yayılım için halihazırda yüzlerce Kontrol Noktası (CKPT) bulunmaktadır.
“Kediler” filmi için de istikrarlı bir dağıtım modeli var. Bugün, mutfaktaki malzemeler gibi farklı kontrol noktası dosyalarıyla yeni görüntü dünyalarını karıştırabileceğiniz Stable Diffusion’a dayalı kendi görüntü oluşturucunuzu oluşturmak da mümkündür: “Bir kez özel CKPT Cats, Star Trek ve Ghibli ile lütfen” ve Vulcan gezegeninden ruh kedilerinde uzmanlaşmış ve sonsuz görüntü dünyaları veren devasa bir gizli alan ortaya çıkıyor. Geleceği daha da ileri düşündüğümüzde, ufukta beyin-bilgisayar arayüzleri beliriyor ve düşüncelerin gerçek zamanlı görselleştirilmesine izin veriyor – uyanıkken dijital olarak etkinleştirilen berrak rüyalar. Disney’in düşünceyi kontrol eden düşüncesi, en azından görüntülenen çıktıda, çok uzak değil: “Bunu gösteremem Dave.”
Haberin Sonu