“`html
Решение проблемы авторских прав в генеративном искусственном интеллекте
Новый подход на основе кооперативной теории игр
Возникновение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой значительный технологический скачок, позволяющий создавать новый текст, изображения, видео и другие медиа, изучая огромные наборы данных. Однако это инновационная способность вызывает серьезные проблемы с авторскими правами, поскольку может использовать и переделывать творческие работы оригинальных авторов без их согласия.
Исследование рассматривает потенциальное нарушение авторских прав генеративными технологиями ИИ, которые могут производить результаты, имитирующие и заменяющие оригинальный контент, созданный человеком. Такие нарушения угрожают экономическим правам оригинальных создателей контента и создают юридические проблемы в творческих отраслях.
Традиционные подходы к смягчению этих рисков включают изменение механизмов обучения моделей ИИ для уменьшения вероятности создания контента, нарушающего авторские права. Однако эти методы часто компрометируют эффективность приложений ИИ, исключая высококачественные, но защищенные авторскими правами данные из наборов для обучения.
Исследовательская группа из Университета Принстон, Колумбийского университета, Гарвардского университета и Университета Пенсильвании предлагает новую экономическую модель, использующую принципы кооперативной теории игр для установления справедливой системы распределения роялти. Эта система оценивает вклады отдельных владельцев авторских прав в контент, созданный ИИ, на основе вероятностной природы генеративных моделей. Она использует значение Шепли, метод из теории игр, для справедливого распределения роялти, обеспечивая компенсацию каждому участнику в соответствии с полезностью их данных для обучения ИИ.
Эта модель демонстрируется через численные эксперименты с различными наборами данных, включая те из WikiArt и FlickrLogo-27. Эти эксперименты оценивают способность модели точно распределять роялти, анализируя производительность ИИ при создании контента, такого как произведения и логотипы, основанные на защищенных и незащищенных авторскими правами данных. Например, в тестах с набором данных WikiArt, оценки полезности, рассчитанные по модели, эффективно отражали вклад различных стилей художников в созданные ИИ произведения.
Исследование также критически рассматривает сложности внедрения такой экономической модели в реальных сценариях, учитывая вычислительные вызовы и юридическую неопределенность, касающуюся авторских прав, влияющую на генеративный ИИ. Оно признает, что, хотя предложенная модель нацелена на содействие сотрудничества между разработчиками ИИ и владельцами авторских прав, динамичная природа авторских законов и разнообразие источников данных требуют гибкого и адаптивного решения.
В заключение, исследование эффективно решает насущную проблему нарушения авторских прав в генеративном ИИ, предлагая сложную экономическую модель, основанную на кооперативной теории игр. Используя значение Шепли, метод количественно определяет справедливую компенсацию владельцам авторских прав на основе их вклада в данные для обучения ИИ. Демонстрируя через строгие численные эксперименты, результаты подтверждают способность модели справедливо распределять роялти, выстраивая интересы разработчиков ИИ и владельцев авторских прав. Этот подход смягчает юридические риски и способствует дальнейшему развитию и сотрудничеству в развивающейся области создания контента с помощью ИИ.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 40k+ ML SubReddit
Текущие судебные разбирательства против компаний GenAI из-за возможного использования #copyrighted данных для обучения поднимают важные вопросы для нашего общества. Как мы можем решить проблемы с авторскими правами?
Новое исследование предлагает решение: «Экономическое решение проблем авторских прав генеративного ИИ»
«Баланс между инновациями и правами: подход на основе кооперативной теории игр к управлению авторскими правами в генеративных технологиях ИИ»
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Balancing Innovation and Rights: A Cooperative Game Theory Approach to Copyright Management in Generative AI Technologies.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!