Может ли искусственный интеллект подзарядить креативность, не крадя у художников?
С момента резкого роста популярности генеративного ИИ одной из его наиболее увлекательных и простых в использовании функций стали генераторы медиа на основе текстовых подсказок. От бизнес-профессионалов до обычных пользователей все могут наслаждаться созданием изображений или видео по текстовой команде нажатием кнопки.
Проблема
Однако за кажущимся безобидным развлечением скрываются серьезные последствия для художников. Многие из популярных генераторов медиа, включая DALL-E 2 от OpenAI, обучали свои модели, собирая данные по всему интернету, включая работы художников, без их явного разрешения. Это приводит к тому, что фотографии, картины, произведения искусства, книги и песни могут быть легко воспроизведены без их авторизации. Художники теряют контроль над своей работой, права на свой творческий стиль и доходы, которые ИИ-компании получают от воспроизведения их идей.
Текущая ситуация
Из-за этого отношения между ИИ-компаниями и художниками стали эксплуататорскими: художников лишают творческих достижений, а их работы используются для чьей-то выгоды. Многие высказывают свое недовольство по этому поводу, требуя учитывать интересы художников при разработке моделей и справедливо их вознаграждать.
Основатель Fairly Trained Эд Ньютон-Рекс, работая в области музыки с использованием ИИ с 2010 года, покинул свой последний пост в Stability AI из-за позиции компании по использованию чужого искусства без лицензирования художников. На конференции South by Southwest (SXSW) он отметил проблему авторских прав и подчеркнул, что использование искусства без разрешения только усиливает конкуренцию в уже насыщенном рынке, эксплуатируя идеи художников.
Возможные шаги
Тем не менее, существует возможность сосуществования и взаимовыгодного сотрудничества между творцами и ИИ-системами. Первый шаг – не красть работы, как отметил Ньютон-Рекс. Некоторые компании уже начали этот процесс. Например, Getty Images в 2023 году запустила свой генеративный ИИ, который обучался только на библиотеке собственных изображений и обеспечивает доход для тех, чьи работы использовались для обучения.
Еще одним примером является Adobe и его модель Firefly, для обучения которой использовались изображения из Adobe Stock, открыто лицензированные контенты и общедоступные материалы. Adobe также компенсирует создателям, чьи работы использовались в обучении.
Однако многие компании не выбирают этот путь из-за сложности и времени, необходимого для создания чистого набора данных. Это особенно проблематично в условиях гонки AI-компаний за выпуск новых моделей.
Дополнительные соображения
Еще один аспект, требующий внимания, – это необходимость переосмысления использования этих моделей. Учитывая легкость создания контента, появляется соблазн наводнить медиа платформы ИИ-контентом, что может привести к размыванию интереса и доходов для людей.
