艺术中的人工智能：挑战知识产权，用创新工具解决剽窃问题
Summary:
人工智能 （AI） 在艺术和设计中的日益普及正在挑战知识产权和版权的传统概念，往往模糊了剽窃的界限。人工智能艺术平台正在使用广泛的数据库进行训练，很多时候未经艺术家许可，引发了法律纠纷。为了对抗人工智能驱动的剽窃，一个名为Nightshade的工具允许艺术家巧妙地修改他们的作品，破坏人工智能训练数据。尽管具有潜力，但随着人工智能生成的艺术继续蓬勃发展，人们对此类软件的滥用以及法律复杂性的担忧仍然存在。这种情况要求重新构想数字艺术的所有权和原创性，强调需要修订当前的知识产权框架。
在艺术和设计领域，人工智能 （AI） 的日益普及极大地重塑了知识产权 （IP） 的概念，使剽窃问题变得复杂。在过去的一年里，人工智能驱动的艺术平台通过大量使用数据库进行培训，引发了严重的知识产权问题，而这些数据库往往没有得到原创作品背后的艺术家的明确同意。OpenAI 的 DALL-E 和 Midjourney 的服务等几个平台间接从构建其训练数据库的受版权保护的内容中赚取收入，这引发了关于“合理使用”原则准则的严重问题，该原则允许将受版权保护的作品用于特定目的。
当领先的图片库供应商Getty Images针对Stability AI时，发生了重大的法律冲突，指责其视觉创作工具Stable Diffusion违反了版权和商标法。这些违规行为是由于未经授权使用盖蒂的目录图片，特别是那些带有其水印的图片。然而，鉴于超过 120 亿张压缩图像的庞大集合推动了 Stable Diffusion 的 AI 训练，证明这些指控的合理性可能是一场艰苦的战斗。
另一个值得注意的案例是艺术家莎拉·安德森（Sarah Andersen）、凯利·麦克南（Kelly McKernan）和卡拉·奥尔蒂斯（Karla Ortiz）起诉Stable Diffusion、Midjourney和基于网络的艺术家社区DeviantArt，指控他们在未获得必要许可的情况下，在从网络上获得的50亿张图片上部署他们的人工智能系统，滥用了“数百万艺术家”的作品。
为了解决艺术家对基于人工智能的剽窃的投诉，芝加哥大学研究人员的一个名为Nightshade的新工具可能会改变游戏规则。它使艺术家能够以人眼无法察觉但能够破坏 AI 训练数据的方式巧妙地修改他们的作品。这些微小的改动可能会使 AI 模型在标记和识别方面偏离正轨，从而阻碍 AI 模型的学习。即使是极少量的彻底改变的图片的引入也会对人工智能的学习能力产生重大影响。
它的方法在保护未来的创作方面具有巨大的希望，尽管它无法逆转以前输入到旧 AI 模型中的艺术品的影响。虽然有人担心滥用该软件来影响大规模数字图像生成，但由于需要数千个篡改样本，这些可能具有挑战性。
虽然一些人认为该工具可以增强并承诺提供安全的在线存在，但人们仍然担心通过法律系统找到一个全面的解决方案来解决人工智能创建的视觉效果的复杂性。这些担忧源于关于标准版权和创意控制规范的持续辩论，人工智能数据中毒软件工具有助于重新考虑这些框架。
生成式人工智能的发展对数字艺术的影响在学术研究和视频内容创作等领域是显而易见的。例如，喜剧演员莎拉·西尔弗曼（Sarah Silverman）和作家克里斯托弗·戈尔登（Christopher Golden）和理查德·卡德雷（Richard Kadrey）就侵犯版权对OpenAI和Meta提起诉讼。该诉讼称，两家科技巨头都使用来自未经授权的“影子图书馆”网站的数据集来训练他们的工具，使用原告的版权材料。
随着人工智能技术的发展，一些公司正被迫应对它所代表的巨大技术主张。Adobe等公司已经开始为AI生成的数据使用标记，而谷歌和Microsoft准备面对法律挑战，如果客户因使用其生成式AI工具相关的版权侵权而被起诉。
Published At
12/6/2023 5:02:21 PM
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