أساليب غسيل البيانات في الذكاء الاصطناعي

إذا كان هناك محاسبة قانونية قادمة لاستخدام الملكية الفكرية في تدريب الذكاء الاصطناعي، هناك أيضًا عدة طرق لتحويل هذا الاستخدام.

الرأي الثورة الحالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي تتطور في بيئة قانونية أكثر حرجة مما رافق أي تطور تقني تحولي منذ القرن التاسع عشر.

حتى قبل 3-4 سنوات، كانت مجتمع أبحاث التعلم الآلي يتمتع بترخيص ضمني (في كثير من الأحيان صريح) لاستغلال المواد المحمية بالملكية الفكرية في تطوير أنظمة جديدة؛ منذ أن لم تكن هذه الأنظمة ناضجة بعد، من حيث النضج أو القابلية للتسويق، كانت النتائج، بكل معنى الكلمة، أكاديمية.

في تلك الفترة، كان نجاح فجوة جديدة من نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الانتشار (LLMs، مثل ChatGPT و Claude) و نماذج اللغة والرؤية (VLMs، مثل Sora) إشارة إلى أن هذه الخيوط المجردة والسابقة غير الضارة من البحث قد تطورت إلى قابلية للتسويق، وخرجت من “المرور المجاني”، فيما يتعلق bằng استغلال ملكية الآخرين الفكرية.

من الآن فصاعدًا، سيتطلع حاملي الحقوق إلى حصة في ثمار أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها في الغالب أو جزئيًا على بياناتهم المحمية بالملكية الفكرية أو خلافها، مما يؤدي إلى انهيار مستمر للحالات القانونية التي تتطلب جهدًا لمراقبتها.

هنا محدود فقط للحالات المقدمة في الولايات المتحدة، تظهر حالات جديدة بسرعة في الولايات المتحدة وخارجها. مصدر

إلزام “الغداء المجاني”

الالتزام المالي الذي يحدث حاليًا فيما يتعلق ببنية تحتية للذكاء الاصطناعي قد تم وضعه من قبل بعض الأصوات كجهد لترسيخ الذكاء الاصطناعي “المخالف للطابع” بعمق في اقتصاد المجتمع بحيث يصبح ليس فقط “كبيرًا جدًا ليهزم”، ولكن أيضًا “قويًا جدًا” لدرجة أن المحاكم الناجحة لا يمكن أن تُسمح لها بإنهاء الثورة.

نحو هذا المزاج العام، يلتزم الرئيس الحالي للولايات المتحدة بسياسته رأيه بأن “لا يمكن توقع نجاح برنامج الذكاء الاصطناعي عندما كل مقال أو كتاب أو أي شيء آخر قد قرأته أو درسته، يجب عليك دفع ثمنه”.

حقًا؟ لم يحدث شيء مشابه أو قابل للمقارنة في العصر الصناعي الغربي، وهذا يمثل حركة تتعارض بشدة مع الثقافة التقليدية الأمريكية للتقاضي والتعويض؛ ربما يكون الموقف الأكثر تشابهًا هو انتهاء صلاحية براءات الاختراع الطبية بعد 20 عامًا (الذي يتم الهجوم عليه في كثير من الأحيان)، و القيود على التوقعات من الخصوصية في الأماكن العامة.

ومع ذلك، تتغير الأزمنة؛ في غياب أي ضمان بأن الاتجاه الحالي نحو “المنفعة العامة” ضد حماية الملكية الفكرية لن يتراجع، أو ينعكس، هناك العديد من المناهج الثانوية التي أصبحت ممارسة قياسية في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات المتنازع عليها التي تدفعها.

مجموعات البيانات بالوكالة

تتخذ واحدة من هذه المناهج نهجًا مشابهًا جدًا للدفاع عن مواقع قوائم التورنت التي لا تستضيف أي مواد متنازع عليها – أو أي مواد على الإطلاق.

بجانب تجنب الحاجة إلى تخزين وتقديم كميات كبيرة من البيانات غير القابلة للضغط بشكل كبير، مثل الصور أو مقاطع الفيديو، تسمح هذه المجموعات بالتحديث السريع – مثل إزالة المواد عند طلبات حاملي حقوق النشر – والنسخ.

مثل قوائم التورنت التي هي فقط إشارات إلى حيث يمكن العثور على المواد المحمية بالملكية الفكرية، هناك العديد من مجموعات البيانات المؤثرة التي هي في حد ذاتها فقط قوائم “مؤشر” لبيانات موجودة؛ إذا أراد المستخدم استخدام هذه القوائم كقائمة تحميل لبياناتهم الخاصة، فهذا على مسؤوليتهم، فيما يتعلق بمسؤولية المنظمين.

من بين هذه المجموعات، مجموعة Conceptual 12M من بحث جوجل، التي توفر تعليقات للصور، ولكن فقط تشير إلى مكان على الويب حيث توجد هذه الصور (أو وجدت في وقت التنظيم):

أمثلة من مجموعة Conceptual 12M. مصدر

مثال آخر بارز، والذي يعتبر الآن له مطالب صالحة في تاريخ الذكاء الاصطناعي، هو مجموعة بيانات LAION التي ساهمت في ظهور نظام التوليد المستقر في عام 2022 – أول إطار من هذا القبيل يقدم صورًا توليدية قوية ومفتوحة المصدر للمستخدمين النهائيين، كما يبدو أن الأنظمة المملوكة تهدف إلى إنشاء خدمات كهذه كمنطقة تجارية خاضعة للرقابة:

إحدى المتغيرات العديدة لمشروع LAION، وتampilkan أعمال فنية حديثة ومحمية بالحقوق التأليف والنشر. مصدر

في العديد من الحالات، تشير أحجام الملفات الكبيرة لبعض هذه “مجموعات المؤشر” إلى تضمين محتوى الصور في ملف قابل للتحميل ومضمن؛ ومع ذلك، فإن أحجام التنزيل غير المهمة غالبًا ما تكون بسبب حجم كبير من المحتوى النصي، وأحيانًا تضم استخراج التضمينات أو الميزات – ملخصات أو عقدة من المحتوى المعمول به المستخرج من البيانات الأصلية خلال عملية التدريب.

التمييز الفيديوي

تقدم مجموعات الفيديو حالة أقوى لنهج “مجموعة البيانات بالوكالة” أو المؤشر، لأن حجم تخزين البيانات المطلوب لتجميع عدد معقول ومفيد من مقاطع الفيديو في مجموعة قابلة للتحميل هو محظور، وطريقة “موزعة” مرغوبة.

ومع ذلك، في كلتا الحالتين – ولكن بشكل خاص مع الفيديو – تمثل روابط التنزيل الأصلية بيانات ستحتاج إلى انتباه كبير قبل استخدامها في عمليات التدريب. ستحتاج كل من الصور ومقاطع الفيديو إلى إعادة تحجيم أو اتخاذ قرارات القطع، من أجل إنشاء عينات ستتناسب مع المساحة المتاحة للوحدة المركزية للرسومات. حتى مقاطع الفيديو المخفضة بشكل كبير ستتطلب قطعها إلى أطوال قصيرة جدًا، مثل 3-5 ثوان، عادة.

تتضمن مجموعات الفيديو البارزة التي تستخدم الإشارات إلى مقاطع فيديو على الإنترنت (بدلاً من تنسيق وتحزيم مقاطع الفيديو مباشرة) مجموعة Kinetics Human Action Video Dataset من جوجل، ومجموعة YouTube-8M من جوجل، التي تستخدم تعليق القسم لتحديد كيفية معاملة كل فيديو بعد التنزيل – ولكنها تترك المستخدم لتحصل على مقاطع الفيديو من الروابط الموردة.

الغلق والفتح

أخيرًا، في هذه الفئة، قد يتم توليد بيانات فيكس مفتوحة باستخدام منصات مغلقة التي تنشر وتجعل مجموعة البيانات متاحة فيما بعد. من المعقول التساؤل عن سبب حدوث ذلك، والتفكير في ما إذا كان ذلك قد يحدث لأن الشركة الأصلية تريد تطهير نموذج غير ودي للذكاء الاصطناعي لاستخدامها الخاص؛ أو أن مجموعة “مغسولة” قد تم طلبها من الخارج.

مثال على “غسيل الجيل” هو، على سبيل المثال، مجموعة بيانات Omni-VFX، التي تضم العديد من نقاط البيانات من مجموعة بيانات Open-VFX (التي تشير في حد ذاتها إلى العديد من المنصات المغلقة وشبه المغلقة، مثل Pika و PixVerse).

لنكون صادقين، Omni-VFX لا تحاول حتى الغسل الجيد:

في مجموعة بيانات Omni-VFX المفتوحة المصدر، وجه مألوف. مصدر

المسؤولية الأصلية

النهج الثاني الرئيسي لغسيل الملكية الفكرية هو من خلال استخدام المواد المحمية بالملكية الفكرية على مسافة واحدة أو عدة مسافات. واحدة من الطرق في هذه الفئة هي استخدام بيانات اصطناعية تم تدريبها، في مرحلة ما في العمق، على بيانات محمية بالملكية الفكرية. في هذه الحالات، ولا سيما حيث يمكن للبيانات الاصطناعية الحصول على نتائج تبدو حقيقية، توفر الأعمال المحمية بالملكية الفكرية تحويلات لا يمكن توقعها بشكل معقول أو تقديرها بواسطة نماذج العالم العامة أو النماذج غير المتخصصة.

هذا هو الحال بشكل قاطع حيث يتطلب نظام التوليد الفيديوي توليد أحداث “مستحيلة” وأحداث تنتمي بشكل عام إلى فئة “التأثيرات البصرية” (VFX).

في الواقع، ما أثار هذا الموضوع في ذهني هو أحدث الأبحاث التي تقدم القدرة على “تجريد” أنواع مختلفة من التأثيرات البصرية، مثل إنتاج أشعة الليزر من أجزاء غير محتملة من الجسم، إما عن طريق التدريب على مقاطع فيديو مخصصة أو “مفتوحة المصدر” ( chứ không من المصدر الواضح، مثل مقاطع الفيديو المكلفة من سلسلة أفلام Marvel)

أمثلة من موقع EffectMaker، حيث يتم تطبيق “الحركة” في الشريط الأصلي (اليسار) على صورة مصدر (المركز). مصدر

تأتي الأمثلة السابقة من صفحة المشروع لمشروع EffectMaker. EffectMaker ليس حتى أول عرض هذا العام يهدف إلى استخراج ديناميات التأثيرات البصرية من شريط فيديو واحد وتنسيقها في شريط جديد، و في الواقع هذا يتحول إلى مهمة فرعية في أبحاث الذكاء الاصطناعي للفيديو*.

على دراية بأن شركات الإعلام الكبيرة مثل Marvel لديها فرصة أعلى من المعدل لفوز القضايا القانونية المتعلقة بالملكية الفكرية (حتى في المناخ الحالي من “التسامح القسري”), فإن شركات التأثيرات البصرية والشركات الناشئة تذهب حاليًا إلى أطوال ملحوظة لضمان أن إطارات التأثيرات البصرية التوليدية خالية من ملكية الشركات الأخرى.

أبرزها ميتا، التي تم الإبلاغ عنها على منتدى r/vfx على Reddit أنها ذهبت في جولة توظيف شتوية جيدة الأجر في عام 2026، وتقدم فنانين التأثيرات البصرية عملًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لإنتاج تأثيرات بصرية على مستوى هوليوود. على الرغم من أن الأجر لم يُذكر عبر المنشورات المختلفة، وصف أحدها إنه “مال التقاعد”.

اتبع المال

ومع ذلك، يجب أن نتساءل عن مقدار المال الذي قد تدفعه حتى شركات مثل ميتا مقابل تنوع ووفرة حقيقية من اللقطات التأثيرية “المخصصة”، بالنظر إلى أن متوسط سعر لقطة تأثير بصرية واحدة لفيلم سينمائي كبير يبلغ حوالي 42,000 دولار أمريكي – وكثير منها يأتي بأكثر من ذلك.

علاوة على ذلك، من المنطقي أن نعتقد أن نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة التأثيرات البصرية سوف تتوافق مع الطلب الشعبي، بما في ذلك العديد من التأثيرات البصرية الشائعة من الفئات الأكثر شعبية والأكثر تكلفة من الأفلام.

بصرف النظر عن احتمال أن ينتهي الأمر بمحترفي التأثيرات البصرية «المتبقين» إلى إعادة إنشاء لقطات سبق أن عملوا عليها لأفلام موجودة^†، وهو ما يضع عمل مجموعات البيانات «المخصصة» في إطار التقليد، فلا يوجد ضمان بأن هذه العينات الجديدة المكلفة ستُستخدم لتدريب بنية جديدة تمامًا «من الصفر».

فإذا وُجهت عمليات إعادة الإنشاء إلى وحدات إضافية مثل LoRA تعتمد على نموذج أساسي، فلن تكون العملية قابلة للدفاع عنها إلا بقدر خلو النموذج الأساسي نفسه من مشكلات الملكية الفكرية، وقليل من النماذج يحقق ذلك.

وبالمثل، إذا استخدمت العملية «الجديدة» تقنيات هجينة أخرى مثل الضبط الدقيق، واعتمدت قيمة التأثير البصري على نماذج أو معارف مسبقة أو تضمينات آتية من مجموعات أو نماذج أقدم غير موثوقة المصدر، تصبح أصالة العمل تجميلية في جوهرها وقابلة للطعن.

مهمات مستحيلة

يمثل إنتاج التأثيرات البصرية دراسة حالة لافتة في احتمال غسل الملكية الفكرية داخل مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي، لأن اللقطات غالبًا ما تعرض أشياء «مستحيلة» لا تتوافر لها بدائل مفتوحة المصدر.

فيمكن تدريب نموذج توليدي على هدم مبنى باستخدام مقاطع من الملكية العامة أو مكتبات مرخصة بتكلفة معقولة. أما تدريب نموذج على إنتاج أشعة ليزر تنطلق من البشر فيتطلب لقطات مؤثرات بصرية، سواء سُرقت أو كُلّف أحد بصنعها، لأن مثل هذه الأحداث لا تقع في مكان آخر.

وحتى في الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات العنيفة، لا تستطيع المواد الواقعية المتاحة غالبًا إعادة إنتاج زوايا مشاهدة درامية من قلب الكارثة، لأن الناس، مع بعض الاستثناءات، لا يبثون عادةً مباشرةً من المواقع المنكوبة. لذلك تندر المشاهد المذهلة للكوارث في مجموعات البيانات الواقعية، وأي نموذج يولدها يُرجح أنه استمد معلوماته من مصدر آخر.

لا تتمتع معظم مهام الذكاء الاصطناعي المطلوبة بهذا القدر الكاشف من التخصص، ولذلك قد يكون إخفاء الاستفادة من البيانات المحمية بالملكية الفكرية أسهل بكثير في الحالات الأخرى.

الخلاصة: شبكة متشابكة

يدرك من استخدموا الذكاء الاصطناعي التوليدي بكثافة ولفترة طويلة أن هذه الأنظمة تواجه صعوبة في جمع مفاهيم متعددة عندما لا توجد أمثلة مشابهة في بيانات التدريب.

يُعرف هذا القيد باسم التشابك، حيث تتجمع جوانب المفاهيم المتعلمة مع العناصر المرتبطة بها، بدل أن تنفصل إلى لبنات مرنة شبيهة بقطع Lego يمكن ترتيبها في أي تكوين جديد يريده المستخدم.

يشكل التشابك بئر جاذبية معمارية يكاد يستحيل الإفلات منها، على الأقل في مناهج الانتشار التي تميز أطر الذكاء الاصطناعي التوليدي الكبرى الحالية. لكن قد تظهر في الأعوام المقبلة مناهج تفصل المفاهيم المتعلمة بصورة أفضل، فتتيح جمعها بمهارة أكبر وتترك دلائل أقل على مصادرها.

* لا أوجه اتهامًا إلى EffectMaker، بل أعلق هنا على عمومية ممارسة ناشئة في أبحاث فيديو الذكاء الاصطناعي.

^† لأن هذه اللقطات في هذا النوع من الأفلام حققت إيرادات وما زالت تحققها.

نُشر أول مرة يوم الاثنين 16 مارس 2026.