გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ხშირად ადანაშაულებენ ხელოვანთა ნამუშევრების პირდაპირ კოპირებაში, თუმცა მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) ახალმა კვლევამ, რომელიც ჟურნალ Nature-ში გამოქვეყნდა, შესაძლოა, საავტორო უფლებებთან დაკავშირებული სასამართლო პროცესები მნიშვნელოვნად გაართულოს.
მკვლევრებმა, ჭენგ დაიმ და დევიდ გიფორდმა, შეისწავლეს, შესაძლებელია თუ არა AI-ს მიერ გენერირებული სურათის (კერძოდ, დიფუზიური მოდელების გამოყენებით) დაკავშირება ერთ კონკრეტულ საწყის ნამუშევართან. მათ აღმოაჩინეს, რომ რაც უფრო დიდია მონაცემთა ბაზა, რომელზეც მოდელი სწავლობს, მით უფრო რთული ხდება შედეგის მიკუთვნება კონკრეტული ავტორისთვის.
ექსპერიმენტის ფარგლებში, როდესაც სისტემის საწვრთნელი ბაზიდან ერთი კონკრეტული არტისტის ან სურათის მონაცემები სრულად წაშალეს, გენერირებული შედეგი თითქმის არ შეცვლილა. ამ ფენომენს მეცნიერებმა „ატრიბუციის დაქვეითება“ უწოდეს. ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას კონკრეტული არტისტის სტილის იდენტური სურათი ისე, რომ არ არსებობდეს დამტკიცებადი მიზეზ-შედეგობრივი კავშირი ამ არტისტის რეალურ ნამუშევართან.
AI სურათებს მონაცემთა ბაზიდან პირდაპირ არ იწერს და არ ინახავს; ის მილიონობით რიცხვითი პარამეტრის დამუშავებით სწავლობს კანონზომიერებებს. დიდ მონაცემთა ბაზებში ჩნდება ე. წ. ვიზუალური სიჭარბე – ბევრი განსხვავებული სურათი ერთმანეთის მსგავს მახასიათებლებს იზიარებს.
ამის უკეთ გასაგებად მკვლევრებს ენდი უორჰოლის მაგალითი მოჰყავთ. წარმოიდგინეთ AI მოდელი, რომელმაც 50 000 ნამუშევარზე ისწავლა და მათ შორისაა უორჰოლის პოპ-არტიც. თუ ბაზიდან უორჰოლის ყველა სურათს წავშლით, ხელოვნური ინტელექტი მაინც შეძლებს მსგავსი სტილის გენერირებას. მიზეზი ის არის, რომ მკვეთრ ფერებსა და ბადისებრ კომპოზიციებს სხვა არტისტებიც იყენებდნენ. სტილი ბაზაში იმდენად არის განაწილებული და განმეორებადი, რომ ერთი კონკრეტული ავტორის ნამუშევარი შეუცვლელ ინგრედიენტს აღარ წარმოადგენს. თუმცა, თუ ბაზიდან მსგავსი სტილის ყველა სურათს წავშლით, მოდელი ამ ესთეტიკის შექმნის უნარს დაკარგავს.
რას ნიშნავს ეს სასამართლო დავებისთვის?
აქამდე ხელოვანების მთავარი არგუმენტი ვიზუალურ მსგავსებაზე იყო დაფუძნებული – თუ AI-ის მიერ გენერირებული სურათი ჰგავდა მათსას, ითვლებოდა, რომ ის მოპარული იყო. MIT-ის კვლევა კი აჩვენებს, რომ ე. წ. „ყველაზე მიმსგავსებული სურათის“ პოვნა ხშირად უბრალო დამთხვევაა და არა მიზეზ-შედეგობრივი კავშირი.
ეს აღმოჩენა AI კომპანიებს სასამართლოში მძლავრ თავდაცვით იარაღს აძლევს კონკრეტული პლაგიატის ბრალდებების წინააღმდეგ. მიუხედავად ამისა, თავად მკვლევრები აღნიშნავენ, რომ ეს არ არის სრული იურიდიული ფარი. კვლევა პასუხს არ სცემს მთავარ და ფუნდამენტურ კითხვას: იყო თუ არა თავდაპირველად კანონიერი მილიარდობით საავტორო უფლებით დაცული ნამუშევრის შეგროვება და გამოყენება ხელოვნური ინტელექტის გასაწვრთნელად, ავტორების წინასწარი თანხმობის გარეშე. სწორედ ეს რჩება იმ მთავარ სამართლებრივ ბრძოლად, რომელიც დღესაც მიმდინარეობს.
