giriiş  geçmiş kuşakların geleceğe ve yeni teknolojilere dair kaygılarını dile getirdiği, eski gazetelerden kupürlere dayanan bir haber bültenidir.   Karamsar Arşiv  1859'da Fransız şair  *“her ressam adayının, eğitimini tamamlayamayacak kadar yoksul ya da tembel her ressamın sığınağı”* olarak görmek ve bunu benimsemek   ve    Charles Baudelaire fotoğrafçılığı anlattı “körlüğün” “aptallığın” işaretiydi.  1906'da  "   " derken bir başka yazar da "   ."   daktiloyla yazılan aşk mektupları adlı yazar akla gelebilecek en soğukkanlı, mekanik, romantik olmayan yapım Daktiloyla yazılmış bir aşk mektubuna katlanan kız her şeye katlanır  Geçtiğimiz yüzyılda,  Yatakta kitap okumaya karşı uyarıda bulunuldu, tekerlekli patenin kötülükleri, "bisiklet suratı" olarak adlandırılan ve "   ve Amerikan Besteciler, Yazarlar ve Yayıncılar Derneği bunun nasıl olduğunu çizelgelerle kanıtladı. "   "   " ”   dikkat çekici gazete manşetleri binicinin dengesini korurken yaşadığı sinirsel gerilime" atfedildi Konuşan resimler, radyo ve fonograf müziği "öldürmüştü.  2023'e doğru hızla ilerleyince, sözde yapay zekaya sahibiz. Sorunsuz bir şekilde ve saniyeler içinde metin istemlerinden metin, resim, video ve müzik oluşturabilir. Pek çok sanatçı endişeli.  Üç bağımsız görsel sanatçı - Sarah Andersen, Kelly Mcckernan ve Karla Ortiz - başvuruda bulunacak kadar ileri gittiler  avukat Matthew Butterick ve Joseph Saveri Hukuk Bürosu'ndan davacıların yardımıyla.   Kararlı Difüzyona karşı toplu dava  Matthew Butterrick zaten "AI'ya karşı yasal telif hakkı savaşında" bilinen bir figür.  , kod oluşturmaya yönelik üretken bir yapay zeka aracı.   Github'un CoPilot'una karşı başka bir toplu dava  Toplu Dava Davası  , açık kaynaklı AI görüntü oluşturucu Stable Diffusion hakkında yazdım. Toplu dava, Stable Diffusion, Stability AI, bir başka ünlü AI görüntü şirketi Midjourney ve çevrimiçi sanat topluluğu DevianArt'ın sahibini hedef alıyor.   Son yazımda  Bununla birlikte, davacının şikayeti geniş bir kapsamda formüle edilmiş ve esas olarak telif hakkıyla korunan veriler üzerinde eğitilmiş her üretken yapay zeka modelini (ki bunların hepsi büyük verilerdir) ve devasa miktarlarda ele almaktadır.  Aslında, eğer San Francisco federal mahkemesi davayı 19 Temmuz'da görmeye karar verirse,  mahkemenin kararı büyük bir etki yaratabilir  .   sanıkların reddi talepleri   trilyonlarca dolarlık endüstri    Genel olarak toplu davanın arkasındaki sanatçı üçlüsü, üretken yapay zeka modellerinin ortaya çıkardığı iki zor telif hakkı sorusuna "evet" cevabını vermeye çalışıyor: biri girdilerle, diğeri çıktılarla ilgili:    : Geliştiriciler, telif hakkıyla korunan materyallerini bir yapay zekanın eğitim sürecinde kullanmak için hak sahiplerine izin almalı ve/veya lisans ödemeli mi? Giriş sorusu    : Bir üretken yapay zeka ürünü, bir insan sanatçının yarattığı bir esere benzeyen bir çıktı üretiyorsa, hak sahibi, sağlayıcıya karşı ihlal iddiasında bulunabilir mi? Çıkış sorusu  ABD telif hakkı yasası konusunda uzman değilim, yalnızca sorulara tarafsız bir duruş sergileyen bir gözlemciyim. Araştırmama dayanarak, ilk sorunun cevabının "hayır" olduğunu, ikinci sorunun ise cevaplanmasının daha sorunlu olduğunu ve duruma göre değerlendirmeye bağlı olabileceğini düşünüyorum.  Bu toplu davanın bize herhangi bir cevap sağlayacağından oldukça şüpheliyim.  Stable Diffusion'ın görsellerin kullanımı ve dağıtımıyla ilgili bekleyen bir başka telif hakkı davası  bu yılın şubat ayında.   Stok görsel devi Getty Images tarafından dosyalandı  Bana göre Getty Images'ın açtığı davanın mahkemeye gitme ve telif hakları ile üretken yapay zeka arasındaki hukuki anlayışa katkıda bulunma şansı çok daha yüksek.  Tek cümledeki temel fark: Getty Images davası daha iyi belgelenmiştir. Getty Images haklarını kanıtlayabilir ve belirli hak ihlallerine işaret edebilir, oysa toplu davanın arkasındaki sanatçılar bunu yapamaz.  Sanatçıların toplu dava şikayeti ne yazık ki Stabil Difüzyonun nasıl eğitildiğine ve modelin nasıl görüntü ürettiğine dair ilkel hatalarla ve yanlış varsayımlarla dolu.  Bir grup teknoloji meraklısı http://www.stablediffusionfrivolous.com/ adresinde bir web sitesi oluşturdular ve burada şikayetteki bazı teknik yanlışlıklara dikkat çektiler.  Burada sanatçıların yukarıda belirtilen iki hukuki soruyu nasıl ele aldıklarına veya daha doğrusu ele almadıklarına odaklanacağım.  Giriş Sorusu  Sanatçıların girdi sorusuyla ilgili görüşlerini sundukları şikayetten (¶57-58) bir alıntı:   "Stabilite kazındı ve böylece Eğitim Görselleri Stabil Yayılma için eğitim verileri olarak kullanılırken web sitelerinden beş milyardan fazla görsel kopyalandı.   Stabilite, Eğitim Görüntülerinin yaratıcılarından veya bu görüntülerin alındığı web sitelerinden izin istemedi.   Stabilite, Eğitim Görüntülerinin herhangi biri için lisans pazarlığı yapmaya çalışmadı. İstikrar onları aldı. Stabilite, Eğitim Görüntülerinin sıkıştırılmış kopyalarını Stabil Difüzyon içerisine yerleştirdi ve sakladı."  Kararlı Difüzyonun ilk versiyonu “  ” LAION-5B genel veritabanından resim-metin çiftleri.   CLIP filtreli  LAION-5B, 5,85 milyar görüntü hakkında bilgi içerir ve türünün en büyük veritabanıdır. Alman kar amacı gütmeyen kuruluş LAION (Büyük Ölçekli Yapay Zeka Açık Ağı'nın kısaltması) tarafından geliştirildi ve Stability AI, gelişiminin finansmanına yardımcı oldu.  LAION-5B'de saklanan herhangi bir gerçek görüntünün bulunmadığına dikkat etmek önemlidir. Bunun yerine, her görüntüyle ilgili bilgiler saklanır ve şunlardan oluşur:  Resmin web sitesine yönlendiren bir URL bağlantısı  Resmin neyi tasvir ettiğine dair kısa bir metin açıklaması  Resmin yüksekliği ve genişliği  Diğer görsellerle algılanan benzerlik  görüntünün "güvensiz" olma ihtimalinin ne kadar yüksek olduğuna ilişkin bir olasılık puanı (pornografik/NSFW)  görüntünün filigran içerme olasılığının ne kadar yüksek olduğuna ilişkin olasılık puanı  Sanatçıların Stable Diffusion'ın sanat eserlerinin "sıkıştırılmış kopyalarını sakladığı" iddiası bu nedenle yanlış bir adlandırmadır. Gerçekte, Stable Diffusion'ın eğitim veri seti bazı sanatçıların görselleriyle ilgili meta verilerden oluşuyor ve bu meta veriler kendi başına telif hakkıyla korunmuyor.  Aynı şekilde Spotify'daki bir şarkı da telif hakkıyla korunur ancak sanatçı adı, şarkı adı, yapımcı, çıkış tarihi, tür ve parça süresi gibi şarkı hakkındaki meta veriler koruma altındadır. Bunun nedeni, bu verilere ulaşmanın herhangi bir yaratıcı çaba gerektirmeyen, tamamen mekanik bir süreç olmasıdır.  Herkese açık bir veri seti olan LAION-5B, ilgilenen herkes tarafından incelenebilir. Şirket  bir arama aracı oluşturdu  İnsanların, görsellerinin veri setine dahil olup olmadığını görmek için LAION-5B'de arama yapabilecekleri yer.   Yumurtlama   haveibeentrained.com  Sarah Andersen, Kelly McKernan ve Karla Ortiz adlı üç sanatçının yaptığı da buydu ve çalışmalarının sırasıyla 200'den fazla, 30'dan fazla ve 12'den fazla temsilini buldular.  Spesifik olarak, Kararlı Difüzyon başlangıçta  LAION-5B'nin LAION-2B-EN adı verilen ve yalnızca İngilizce metin açıklamalarına sahip görselleri içeren bir alt kümesinden.   2,3 milyar görüntüyle eğitildi  Stabil Difüzyon eğitim verilerinin boyutu göz önüne alındığında, üç sanatçının farkında olmadan yaptığı katkılar uçsuz bucaksız bir okyanustaki küçük damlalardır.  Buna karşılık, Getty Images'ın Stabilite Yapay Zekasına karşı açtığı dava  bu hala tüm veri kümesinin çok küçük bir parçası.   Koleksiyonlarından 12 milyondan fazla fotoğraf  Sanatçıların tüm çalışmalarından yalnızca 16 görsel ABD telif hakkı bürosuna Sarah Andersen tarafından tescil ettirildi.  17 USC § 411(a)'dan şu sonuç çıkmaktadır: "   (..)". Telif hakkı iddiasının ön kaydı veya tescili yapılana kadar Amerika Birleşik Devletleri'ndeki herhangi bir eserde telif hakkının ihlaline ilişkin hiçbir hukuk davası açılmayacaktır  Başka bir deyişle, bir eser ABD telif hakkı bürosuna kayıtlı değilse, hak sahibi genellikle bir hukuk davasında ihlal iddiasında bulunamaz. Bu, sanatçıların yalnızca Sarah Andersen'ın sahibi olduğu ve tescil ettiği 16 eser adına hak talebinde bulunabileceği anlamına geliyor.  Keşke sanatçılar Stabil Difüzyonun bazen bu 16 görüntüden herhangi birine benzeyen çıktılar üretebildiğini kanıtlasalardı, sanatçılar belki de "çıktı sorusu" ile ilgili bir iddiada bulunabilirlerdi. Ancak göreceğimiz gibi bunu başaramıyorlar.  Çıktı Sorusu  Çıktı sorusuyla ilgili olarak sanatçılar, Stable Diffusion'ın ürettiği her çıktının esasen eğitim verilerinden türetildiğini ve dolayısıyla telif hakkı ihlaline yol açtığını öne sürüyorlar (bkz. ¶94-95). Bu hukuk teorisi son derece zorlamadır.  Aşağıda hukuk profesörü Matthew Sag'ın makalesinden bir örnek yer alıyor: “  ” Soldaki 15 resim, “beyaz”, “kahve” ve “fincan” etiketlerini taşıyan Stabil Difüzyon eğitim verilerindendir.    . Üretken Yapay Zeka için Telif Hakkı Güvenliği  Sağdaki görseller, "beyaz arka plan üzerinde kahve fincanları" metin istemiyle Stable Diffusion tarafından oluşturuldu. Sanatçının mantığına göre, sağdaki görsellerin tümü soldaki görsellerin telif hakkını ihlal edecektir.  Her ne kadar görüntüler açıkça büyük ölçüde benzer görünmüyor olsa da.   Bazı nadir koşullar altında, Stabil Difüzyonun aslında eğitim veri kümesindeki görüntülere çok benzeyen çıktı görüntüleri oluşturabildiği kanıtlanmıştır.  Bu, özellikle girdi eğitim görüntüsü internette geniş çapta dağıtıldığında ve Stable Diffusion'ın eğitim verilerinde tekrar tekrar ortaya çıktığında meydana gelebilir.  başlıklı yeni bir makalede  Nicholas Carlini ve ortak yazarları, Stabil Difüzyon eğitim verilerinde en çok kopyalanan 350.000 görüntüyü belirledi.   Difüzyon Modellerinden Eğitim Verilerinin Çıkarılması,  Bundan sonra, her bir eğitim verisi görüntüsüyle ilişkili metin açıklamalarıyla aynı metin istemlerini içeren Stabil Difüzyon aracılığıyla 500 yeni görüntü oluşturdular.  175 milyon görüntüden (350.000*500) yalnızca 109'unun (%0,03) makul bir şekilde "kopyaya yakın" olarak değerlendirilebileceği ortaya çıktı.  Dolayısıyla telif hakkı ihlalleri olabiliyor ancak sanatçılar Stable Diffusion'ın eserlerini nasıl kopyaladığına dair herhangi bir örnek ortaya koymuyor. Tam tersine şikayette yazıyorlar ¶ 93:    ” “ Genel olarak, belirli bir Metin İstemine yanıt olarak sağlanan Stabil Difüzyon çıktı görüntülerinden hiçbirinin, eğitim verilerindeki herhangi bir belirli görüntüyle yakın eşleşme olması muhtemel değildir.  Sanatçılar, Stable Diffusion'ın kişisel sanatsal tarzlarını taklit edebildiğini iddia ediyor. Normalde bir “sanatsal tarz” telif hakkı korumasına tabi olamaz. İhlal iddialarının her zaman belirli eserlerin ihlaliyle bağlantılı olması gerekir.  Ancak burada kabul edilen meşru bir sorun var.  Üretken yapay zeka modelleri, ünlü sanatçıların kendine özgü tarzlarını saniyeler içinde, süresiz olarak ve sıfıra yakın maliyetle kopyalayabilir.   makul miktarda kamuoyunun ilgisi.  Bu sorunu çözmek için Stability AI, ünlü sanatçıların adlarını veri kümesindeki etiketlerden kaldırdı  . Bu, Stable Diffusion'ın artık insanların sanatsal tarzlarını taklit edemeyeceği anlamına geliyor.   geçen yıl Kasım ayında yapılan yükseltmenin bir parçası olarak  Örneğin Stable Diffusion'dan Picasso veya Rembrandt tarzında bir görüntü yaratmasını isterseniz, artık bunu yapamaz. Değişiklik, toplu dava şikâyetinden iki ay önce başlatılmıştı.  Genel olarak sanatçıların Stable Diffusion'ın çalışmalarını nasıl ve neden kopyaladığına inandıkları belli değil. Sanatçılar, Stabil Difüzyonun gelecekte işlerini nasıl tehdit   daha çok ilgileniyor ve Stabil Difüzyonun şu anda gerçekte nasıl çalıştığıyla daha az ilgileniyor gibi görünüyor. edebileceğiyle  Üç sanatçıdan biri olan Sarah Andersen şunları yazdı:  geçen yılın Aralık ayından itibaren:   bir NY Times makalesi   "Birçok jeneratörle oynadım ve şu ana kadar hiçbiri kariyerimi doğrudan tehdit edecek şekilde benim tarzımı taklit etmedi; yapay zeka gelişmeye devam ettikçe bu durumun değişeceği neredeyse kesin."  Aşağıda makaleden biri Sarah Andersen'a, diğeri ise Stable Diffusion'a ait iki illüstrasyon bulunmaktadır. Hangisinin kim tarafından yaratıldığını muhtemelen tahmin edebilirsiniz.  Kapanış Düşüncesi  Aralık 2022'de,  arkasındaki şirket olan Spawning ile ortaklık kurduklarını  ve artık sanatçılara, Stable Diffusion'ın bir sonraki sürümü için eserlerinin eğitim materyali olarak kullanılmasına katılma veya vazgeçme seçeneği sunacak.   Stabilite yapay zekası duyuruldu   haveibeentrained.com  Her ne kadar girişim  çalışmalarını büyük temel modellere beslemek isteyen her sanatçı için doğru yönde atılmış bir adım olarak değerlendirilebilir.   mükemmel olmayabilir  Toplu dava davası öncesinde,  yeni devre dışı bırakma işlevi hakkında konuştu ve Stabilite Yapay Zekasının yeterince ileri gitmediğini düşündü:   Karla Ortiz MIT Technology Review'a konuştu   "Stability.AI'nin yapabileceği tek şey, veritabanlarını tamamen yok ettikleri ve içinde tüm verilerimizin bulunduğu tüm modelleri tamamen yok ettikleri algoritmik bozulmadır"  Bu açıklama çok anlamlıdır. Toplu dava yasasının arkasındaki üç sanatçı, Matthew Butterick ve diğer yasal temsilcilerle birlikte, sanatçının haklarını savunuyormuş gibi görünüyor, ancak aslında onlar günümüzün modern sanatçıları.  .   Ludditler

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Bitcoin

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Business

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Dao

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Internet

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Social Media

Sign up to my mailing list on www.futuristiclawyer.com for updates and insights

FuturisticLawyer.com

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Internet

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Social Media

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Business

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Bitcoin

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Dao

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Yapay Zeka Şirketlerine, Günümüzün Luddite'lerine ve Daha Fazlasına Karşı Toplu Davalar

Yapay Zeka Şirketlerine, Günümüzün Luddite'lerine ve Daha Fazlasına Karşı Toplu Davalar

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps