В 2022 году произведение искусства, созданное искусственным интеллектом, выиграло художественный конкурс на Ярмарке штата Колорадо. Художник Джейсон Аллен использовал Midjourney - генеративную систему искусственного интеллекта, обученную искусству, взятому из Интернета, - для создания произведения. Процесс был далеко не полностью автоматизирован: Аллен провел около 900 итераций в течение 80 часов, чтобы создать и доработать свое представление.
Тем не менее, использование им искусственного интеллекта для победы в художественном конкурсе вызвало бурную реакцию в сети: один из пользователей Twitter заявил: «Мы наблюдаем, как смерть артистизма разворачивается прямо на наших глазах».
Поскольку генеративные художественные инструменты искусственного интеллекта, такие как Midjourney и Stable Diffusion, оказались в центре внимания, у нас также есть вопросы о праве собственности и авторстве.
Генеративные способности этих инструментов являются результатом обучения их множеству предыдущих произведений искусства, из которых ИИ учится создавать художественные результаты.
Должны ли художники, чье искусство было скопировано для обучения моделей, получать компенсацию? Кому принадлежат изображения, создаваемые системами ИИ? Является ли процесс тонкой настройки подсказок для генеративного ИИ формой подлинного творческого самовыражения?
С одной стороны, технофилы в восторге от таких работ, как Аллен. Но, с другой стороны, многие работающие художники считают использование своего искусства для обучения ИИ эксплуатацией.
Мы являемся частью команды из 14 экспертов в разных областях, которые только что опубликовали статью о генеративном ИИ в журнале Science. В нем мы исследуем, как достижения в области искусственного интеллекта повлияют на творчество, эстетику и средства массовой информации. Один из ключевых вопросов, который возник, связан с законами об авторском праве США и могут ли они адекватно справляться с уникальными проблемами генеративного ИИ.
Законы об авторском праве были созданы для продвижения искусства и творческого мышления. Но появление генеративного ИИ усложнило существующие представления об авторстве.
Фотография служит полезным объективом
Генеративный ИИ может показаться беспрецедентным, но история может послужить ориентиром.
Возьмите появление фотографии в 1800-х годах. До его изобретения художники могли только пытаться изобразить мир с помощью рисунка, живописи или скульптуры. Внезапно реальность можно было запечатлеть в мгновение ока с помощью камеры и химикатов.
Как и в случае с генеративным искусственным интеллектом, многие утверждали, что фотографии не хватает художественных достоинств. В 1884 году Верховный суд США рассмотрел этот вопрос и пришел к выводу, что камеры служат инструментами, которые художник может использовать для придания идее видимой формы; Суд постановил, что «вдохновители» камер должны владеть фотографиями, которые они создают.
С тех пор фотография превратилась в самостоятельную форму искусства и даже породила новые абстрактные художественные движения.
ИИ не может владеть выходами
В отличие от неодушевленных камер, ИИ обладает такими способностями, как способность преобразовывать простые инструкции в впечатляющие художественные произведения, что делает его склонным к антропоморфизации. Даже термин «искусственный интеллект» побуждает людей думать, что эти системы обладают человеческими намерениями или даже самосознанием.
Это заставило некоторых людей задаться вопросом, могут ли системы ИИ быть «собственниками». Но Бюро регистрации авторских прав США недвусмысленно заявило, что только люди могут владеть авторскими правами.
Итак, кто может претендовать на право собственности на изображения, созданные ИИ? Это художники, чьи образы использовались для обучения систем? Пользователи, которые вводят запросы на создание изображений? Или люди, которые создают системы ИИ?
Нарушение прав или добросовестное использование?
В то время как художники опираются на прошлые работы, которые научили и вдохновили их на творчество, генеративный ИИ опирается на обучающие данные для получения результатов.
Эти обучающие данные состоят из предыдущих произведений искусства, многие из которых защищены законом об авторском праве и которые были собраны без ведома или согласия художников. Использование искусства таким образом может нарушить закон об авторском праве еще до того, как ИИ создаст новую работу.
Для того, чтобы Джейсон Аллен создал свой отмеченный наградами арт, Midjourney был обучен 100 миллионам предыдущих работ.
Было ли это нарушение? Или это была новая форма «добросовестного использования», правовая доктрина, разрешающая нелицензионное использование охраняемых произведений, если они в достаточной степени преобразованы во что-то новое?
Хотя системы ИИ не содержат дословных копий обучающих данных, им иногда удается воссоздать работы из обучающих данных, что усложняет этот юридический анализ.
Будет ли современный закон об авторском праве благоприятствовать конечным пользователям и компаниям, а не исполнителям, чей контент находится в обучающих данных?
Чтобы смягчить эту озабоченность, некоторые ученые предлагают новые правила для защиты и компенсации артистов, чья работа используется для обучения. Эти предложения включают в себя право художников отказаться от использования их данных для генеративного ИИ или способ автоматической компенсации художникам, когда их работа используется для обучения ИИ.
Запутанная собственность
Тренировочные данные - это только часть процесса. Часто художники, использующие инструменты генеративного ИИ, проходят многократные проверки, чтобы улучшить свои подсказки, что предполагает определенную степень оригинальности.
Ответ на вопрос о том, кому должны принадлежать результаты, требует изучения вклада всех, кто участвует в цепочке поставок генеративного ИИ.
Юридический анализ упрощается, когда выходные данные отличаются от работ в обучающих данных. В этом случае тот, кто побудил ИИ произвести вывод, оказывается владельцем по умолчанию.
Однако закон об авторском праве требует осмысленного творческого вклада - стандарт, который выполняется нажатием кнопки спуска затвора на камере. Остается неясным, как суды решат, что это означает для использования генеративного ИИ. Достаточно ли быстро составить и доработать?
Дела сложнее, когда выходные данные напоминают работы в обучающих данных. Если сходство основано только на общем стиле или содержании, маловероятно, что оно нарушит авторские права, потому что стиль не защищен авторским правом.
Иллюстратор Холли Менгерт столкнулась с этой проблемой на собственном опыте, когда ее уникальный стиль был имитирован генеративными движками искусственного интеллекта таким образом, что это не отразило того, что, по ее мнению, делало ее работу уникальной. Тем временем певица Граймс приняла технологию, «открыв исходный код» своего голоса и поощряя поклонников создавать песни в ее стиле с помощью генеративного ИИ.
Если выходные данные содержат основные элементы работы в обучающих данных, это может нарушать авторские права на эту работу. Недавно Верховный суд постановил, что рисунок Энди Уорхола на фотографии не допускается добросовестным использованием. Это означает, что использование ИИ для простого изменения стиля работы - скажем, с фотографии на иллюстрацию - недостаточно, чтобы претендовать на право собственности на измененный результат.
В то время как закон об авторском праве предпочитает подход «все или ничего», ученые Гарвардской школы права предложили новые модели совместной собственности, которые позволяют художникам получать некоторые права на результаты, похожие на их произведения.
Генеративный ИИ во многих отношениях является еще одним творческим инструментом, который позволяет новой группе людей получить доступ к созданию изображений, точно так же, как камеры, кисти или Adobe Photoshop. Но ключевое отличие заключается в том, что этот новый набор инструментов напрямую зависит от обучающих данных, и поэтому творческий вклад нельзя легко отследить до одного художника.
Способы толкования или реформирования существующих законов, а также правильное отношение к генеративному ИИ как к инструменту, будут иметь реальные последствия для будущего творческого самовыражения.
Роберт Махари - доктор юридических наук. студент Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института и Гарвардской школы права. Он изучает, как технологии могут и должны влиять на юридическую практику, уделяя особое внимание расширению доступа к правосудию и эффективности судебной системы.
Джессика Фьелд - преподаватель права и помощник директора Клиники киберправа в Центре Беркмана Кляйна по вопросам Интернета и общества. Она также является членом правления Глобальной сетевой инициативы.
Зив Эпштейн - доктор философии. студент группы Human Dynamics в Массачусетском технологическом институте (MIT). Эпштейн получил компенсацию от OpenAI за негативное тестирование DALL-E 2 весной 2022 года.