Yapay Zekaya Karşı Telif Hakkı Savaşı: Kapalı ve Açık Kaynak Yapay Zeka

Birleşik Krallık merkezli avukat Chris Mammen , Vice ile yapay zeka tarafından üretilen müzik hakkında yakın zamanda yapılan bir röportajda yasanın yavaş hareket ettiğini ve analoji yoluyla geliştiğini açıklıyor. “ Yeni bir şey ortaya çıkıyor ve bunun neye benzediğini buluyoruz ve sonra bu yavaş yavaş yerleşik bir yasa haline geliyor ”.

Üretken yapay zeka (metin, resim, müzik veya video gibi yaratıcı çıktılar üretebilen yapay zeka modelleri) ile şu anda karşı karşıya olduğumuz sorun, analojiler bulmanın zorluğudur. Başka bir deyişle, üretken yapay zekayı zaten bildiğimiz ve anladığımız bir şeyle ilişkilendirmek. Temel teknoloji o kadar karmaşık ki kavramsal düzeyde nasıl çalıştığını ve nasıl düzenlenmesi gerektiğini anlamak ciddi bir zihin genişletmeyi gerektiriyor.

Sosyal medya ve internette olduğu gibi, OpenAI'nin ChatGPT'si veya metinden görüntüye modeli DALL-E 2 gibi yapay zeka modellerinin kullanımı aldatıcı derecede basittir. Ancak, kaputun altında en ufak bir şekilde anlamadığımız pek çok şeyin olduğu açıktır. Kullanıcı deneyimi ile onun altında yatan tüm karmaşık, teknik şeyler arasındaki boşluk, suç teşkil eden ve etik olmayan şeylerin fark edilmeden devam edebileceği yerdir.

Kriptoda Kara Kutu Etkisi

Bu “kara kutu etkisini” finans dünyasında, son dönemde kripto sektöründe açıkça görüyoruz. Ben de dahil olmak üzere çok az kripto destekçisi, kriptonun nasıl çalıştığına dair derin bir teknik anlayışa sahipti ve biz merkezi borsaların nasıl işletildiğini bilmiyorduk. Geleneksel finansta burası genellikle devletin kefil ve gözetimine güvendiğimiz yerdir. Ancak kripto kadar yeni ve karmaşık bir sektörde neredeyse hiç yoktu. Nispeten geniş çapta benimsenme, teknik karmaşıklık, gözetim eksikliği ve geliştiriciler ile kullanıcılar arasındaki bilgi açığı, toplu suç ve istismar için mükemmel koşulları ortaya koydu. Geçen yıl kripto borsaları art arda çöktü, 2022'de DeFi platformlarından 3 milyar dolardan fazla para çalındı ve yüz binlerce insan mali yıkıma uğradı.

Yapay zeka endüstrisi elbette kripto endüstrisinden çok farklı ancak suç ve sömürü için aynı koşullar mevcut. Yapay zeka modelleri geniş çapta benimseniyor, kullanımı kriptodan daha kolay, teknik olarak daha karmaşık, çok fazla gözetim yok ve kullanıcılar ile geliştiriciler arasındaki bilgi açığının kriptoya göre tartışmasız daha da geniş olduğu iddia ediliyor. Neyse ki, kriptodaki benzer kampanyaların gürültüde boğulduğu yapay zekanın tehlikeleri ve riskleri hakkında birçok farkındalık kampanyası var.

Telif Hakkı Sorunu

Telif hakkıyla korunan materyallerin üretken yapay zeka modellerinde kullanımı, mevcut yasa ve çerçevelerin sorgulandığı alanlardan biridir. Geçen haftaki yazımda AB'nin temel modelleri nasıl yorumladığını yazmıştım. Bu hafta kapalı kaynak ve açık kaynak yapay zeka modelleri arasındaki farka odaklanacağım ve bu yılın başlarında iki farklı açıdan telif hakkı davalarına maruz kalan popüler bir açık kaynaklı yapay zeka görüntü modeli olan Stable Diffusion'ı tanıtacağım. Önümüzdeki birkaç hafta içinde davalar ve telif hakkı yasasına etkileri hakkında başka bir yazı yayınlamayı planlıyorum.

Açık Kaynak ve Kapalı Kaynak

Temel modellerin eğitimi zaman, para ve hesaplama kaynakları açısından maliyetli bir iştir. Genel olarak, yalnızca cebi geniş olan BigTech şirketleri ilk yatırımı gerçekleştirebilir. Aynı şekilde, temel modellerin arkasındaki şirketler de genellikle kapalı kaynak yapay zekaya ilgi duyuyor. Rakiplerin tüm malzemelere erişebilmesi ve gizli soslarını kullanabilmesi halinde, geliştirme ve eğitimin multi-milyon dolarlık maliyetlerinin karşılanması zordur.

Önemli bir istisna, Mark Zuckerberg ve Meta'nın yapay zeka araştırma ekibinin tartışmalı bir şekilde kamuoyuna açıklamaya karar verdiği Meta'nın LLaMA'sıdır. LLaMA, 7B'den 65B'ye kadar farklı boyutlarda parametrelerle piyasaya sürülen büyük bir dil modelidir (LLM). Küçük ve orta boyutlu versiyon LLaMA-13B bile, 10 kat daha küçük olmasına rağmen OpenAI'nin GPT-3'ünden daha iyi performans gösterebilir. GPT-3 daha üç yıl önce çığır açıcı ve pazar lideriydi.

Meta'nın Baş Yapay Zeka bilimcisi Yann LeCun, "kazanacak platformun açık olacağını" söylüyor. Yapay zekadaki ilerlemenin bu şekilde daha hızlı olduğunu ve tüketicilerin ve hükümetlerin, Google ve Meta gibi şirketlerin kontrolü dışında olmadığı sürece yapay zekayı benimsemeyi reddedeceklerini savunuyor.

Açık kaynaklı yapay zekanın (kaynak kodunun kullanılabilir hale getirilmesi anlamına gelir) karşı argümanı, kötü aktörlerin bu kodu hain uygulamalar oluşturmak, yanlış bilgi yaymak, dolandırıcılık yapmak, siber suçlar ve diğer birçok kötü şey için kullanabileceğidir. Mark Zuckerberg kısa süre önce iki ABD senatöründen LLaMA'nın halka açık hale getirilmesi kararını eleştiren bir mektup aldı . Senatörler mektupta, Meta'nın " öngörülebilir yaygın yayılmasının sonuçlarını kamuoyunda kapsamlı bir şekilde dikkate almamasının " sonuçta " kamuya bir zarar" olduğu sonucuna vardılar.

Açık Kaynağa Doğru Çekilme

Bugün, piyasaya sürülmesinden üç aydan kısa bir süre sonra, bir grup açık kaynaklı model LLaMa'nın omuzlarında duruyor. Örneğin Vicuna-13B, ShareGPT'den (kullanıcıların konuşmalarını ChatGPT ile paylaşmalarına olanak tanıyan bir Chrome uzantısı) toplanan kullanıcı tarafından paylaşılan konuşmalar üzerinde LLaMA'nın ince ayarıyla eğitilmiş açık kaynaklı bir sohbet robotudur. GPT-4 tarafından yapılan değerlendirmelere göre Vicuna-13B, yaklaşık 300 $'lık bir eğitim maliyetiyle OpenAI'nin ChatGPT'si ve Google'ın Bard'ının kalitesinin %90'ından fazlasını elde ediyor!

Rekabet ve güvenlik endişeleri ne olursa olsun, açık kaynak yapay zekaya yönelik güçlü bir çekim var. Yeni ve geliştirilmiş modeller çok sık piyasaya sürülüyor. HuggingFace Open LLM Liderlik Tablosunda şu anda en iyi performans gösteren model, yakın zamanda Meta'nın LLaMA'sını tahtından indiren Falcon 40B'dir . Falcon 40B, Amazon'un yardımıyla Abu Dabi Teknoloji İnovasyon Enstitüsü tarafından geliştirildi.

Jüri, açık kaynak geliştirmenin gelecekte üretken yapay zeka kullanımına potansiyel olarak hakim olup olamayacağı konusunda hâlâ kararsız. SemiAnalytics tarafından yayınlanan sızdırılmış bir Google dahili belgesinde kıdemli bir Google mühendisi, Google ve OpenAI'nin "hiçbir hendeğinin olmadığını" ve sonunda açık kaynaklı AI tarafından rekabette geride bırakılacağını savundu. " Açık kaynaklı modeller daha hızlı, daha özelleştirilebilir, daha özel ve her açıdan daha yetenekli " diye yazıyor.

Kararlılık Yapay Zeka ve Kararlı Yayılım

Açık kaynaklı yapay zekanın ön saflarında yer alan şirketlerden biri Stability AI'dir . Şirket, eski hedge fon yöneticisi Emad Mostaque tarafından kuruldu. Web sitesine göre Stability AI, 2021'deki lansmanından bu yana dünya çapında 140.000'den fazla geliştiriciden ve yedi araştırma merkezinden oluşan bir orduyu bir araya getirdi. Araştırma topluluğu, görüntüleme, dil, kod, ses, video, 3D içerik, tasarım, biyoteknoloji ve diğer bilimsel araştırmalar gibi farklı amaçlara yönelik yapay zeka modelleri geliştiriyor.

Bugüne kadar en çok bilinen Stability AI ürünü Stable Diffusion görüntü modelidir. Stabil Difüzyon, metin istemlerinden görüntüler oluşturabilen veya değiştirebilen bir yapay zeka görüntü modelidir. OpenAI'nin viral internet hissi DALL-E 2'nin bekleme listesindeki 1 milyon kullanıcıya özel olarak yayınlanmasından kısa bir süre sonra, Ağustos 2022'de piyasaya sürüldü. Yapay zeka topluluğundaki pek çok kişi, Kararlı Difüzyonu devrim niteliğinde bir dönüm noktası olarak değerlendirdi. DALL-E 2 veya Google'ın Imagen'i gibi çağdaş, büyük ve kapalı metinden resme modellerinin yeteneklerine uymakla kalmadı, hatta onları aşmakla kalmadı, aynı zamanda açık kaynaktı.

Stable Difusions lisansına göre herkes modeli ticari uygulamalar oluşturmak, mimarisini incelemek, üzerine inşa etmek ve tasarımını hukuk, etik ve sağduyu çerçevesinde değiştirmek için kullanabilir. Kapalı kaynaklı görüntü modellerinden farklı olarak Stable Diffusion, ortalama bir oyun bilgisayarına yerel olarak indirilebilir ve çalıştırılabilir. Kodlama becerisine sahip olmayan sıradan kullanıcılar için Stable Diffusion'a DreamStudio web uygulaması veya yeni açık kaynaklı web uygulaması StableStudio aracılığıyla da erişilebilir.

Bir yan hikaye olarak Stable Diffusion, aslında Münih'teki Ludwig-Maximilians-Universität'taki bir araştırmacı ekibi tarafından geliştirildi; Stability AI ise modeli eğitmek için bilgi işlem kaynaklarını finanse etti. İstikrar, İstikrarlı Yayılma ile sonuçlanan tüm ağır işleri Münih Üniversitesi'nin üstlenmesi nedeniyle çok fazla yersiz kredi aldığı için eleştirildi. Geçtiğimiz Pazar günü Forbes tarafından yayınlanan bir makalede İstikrar'ın kurucusu Emad Camii, yalan söyleme eğilimi olan patolojik bir abartıcı olarak tasvir edildi. Stable Diffusion'ın arkasındaki araştırma ekibinin başkanı Prof. Dr. Björn Ommer, Forbes'a laboratuvarının çalışmasını duyurmayı umduğunu ancak üniversitesinin tüm basın departmanının o sırada tatilde olduğunu söyledi (bu tür şeyler yalnızca devlet üniversitelerinde olabilir).

Kararlı Yayılım ve Telif Hakkı Fırtınası

Stable Diffusion'ın açıklığı araştırmacıların yanı sıra hükümetler, rakipler, düzenleyiciler ve kana susamış telif hakkı savunucuları için de bir hediyedir. Son kategoride, Stability AI, MidJourney ve DeviantArt'a karşı açılan toplu davada üç bağımsız sanatçıyı temsil eden Matthew Butterick ve hukuk ekibini görüyoruz.

Avukat Matthew Butterick'e göre: " [Kararlı Yayılma] , çoğalmasına izin verilirse sanatçılara şimdi ve gelecekte onarılamaz zararlar verecek bir parazittir."

Butterick'in Kararlı Yayılma ve modern yapay zeka görüntü modellerine ilişkin karakterizasyonu konusunda bir bakıma haklı olduğunu düşünüyorum. Orijinal çalışmanın yaratıcılığını emiyorlar, hepsini devasa ölçekte bir araya getiriyorlar ve istemeden ve bilmeden mikro katkılarla modelin eğitilmesine yardımcı olan sanatçıların geçim kaynaklarını tehdit ediyorlar.

Ancak toplu dava davası o kadar çok hukuki ve teknik yanlışlık, yanlış anlaşılma ve eksikliklerle dolu ki, hukuk ekibinin mahkeme celbinin ilk taslağını yazarken aklını kaçırmış olup olmadığını merak ediyorum. Başka bir teori ise Butterick ve arkadaşlarının, kamuoyunun veya yargıçların kafasını karıştırmak için teknolojinin nasıl çalıştığını kasıtlı olarak yanlış anlatmaya çalıştıkları yönünde. Söylemesi zor.

Bir sonraki yazımda bu anlamsız davayı daha detaylı inceleyeceğiz ve telif hakkı kaşıntısını neden doğru yere çizmediğini açıklayacağız.

Burada da yayınlandı .