Metodi di Lavaggio IP nell’AI

Se c’è una resa dei conti legale da venire sull’uso della proprietà intellettuale nell’addestramento dell’AI, ci sono anche diversi metodi per oscurare tale utilizzo.

Opinione La rivoluzione attuale e in rapida evoluzione nell’AI generativa si sta svolgendo nell’ambiente legale più precario che abbia accompagnato qualsiasi sviluppo tecnologico trasformativo dal XIX secolo.

Fino a 3-4 anni fa, la comunità di ricerca di apprendimento automatico aveva un mandato tacito (spesso esplicito) per sfruttare materiali protetti da diritti d’autore nel corso dello sviluppo di nuovi sistemi; poiché questi sistemi non erano ancora di successo, in termini di maturità o fattibilità commerciale, i risultati erano, in ogni senso, accademici.

In quel periodo, il successo improvviso di una nuova generazione di modelli di linguaggio grandi basati sulla diffusione (LLM, come ChatGPT e Claude) e modelli di visione-linguaggio (VLM, come Sora) segnalò che questi filoni di ricerca astratti e fino ad allora “inoffensivi” si erano sviluppati in una fattibilità commerciale e avevano superato il loro “pass gratuito”, per quanto riguarda lo sfruttamento della proprietà intellettuale altrui.

Da ora in poi, i titolari dei diritti cercheranno una quota dei frutti dei sistemi di IA addestrati in larga misura o in parte sui loro dati protetti da diritti d’autore o altro, portando a un avalanche continua di casi giudiziari che richiede uno sforzo per tenerne traccia.

Qui limitato solo ai casi portati negli Stati Uniti, nuovi casi emergono a un ritmo frenetico negli Stati Uniti e oltre. Fonte

Imponendo un “Pranzo Gratis”

L’impegno finanziario attualmente in corso riguardo all’infrastruttura di servizio AI è stato ipotizzato da alcune voci come un tentativo di radicare l’AI “pericolosa per i diritti d’autore” così profondamente nell’economia della società che diventi non solo “troppo grande per fallire”, ma anche “troppo potente per essere citata in giudizio” – o almeno troppo potente affinché le cause di successo possano essere consentite di rovesciare la rivoluzione.

Verso questo sentimento generale, l’attuale presidente degli Stati Uniti sta impegnando nella politica la sua visione che ‘Non puoi aspettarti di avere un programma di AI di successo quando ogni singolo articolo, libro o qualsiasi altra cosa che hai letto o studiato, devi pagare’.

Davvero? Nulla di simile o paragonabile è accaduto nell’era industriale occidentale, e questo rappresenta un movimento che si oppone severamente alla tradizionale cultura statunitense di lite e riparazione; forse le posizioni più simili sono la scadenza obbligatoria dei brevetti farmaceutici dopo 20 anni (che è già frequentemente sotto attacco), e la limitazione delle aspettative di privacy nei luoghi pubblici.

Tuttavia, i tempi cambiano; in assenza di alcuna garanzia che la tendenza attuale verso il “dominio eminente” contro le protezioni IP non vacilli o non venga invertita in seguito, ci sono diversi approcci secondari che stanno diventando pratica standard nello sviluppo di sistemi di IA e nel trattamento dei dati di addestramento altamente contestati che li alimentano.

Dataset-by-Proxy

Uno di questi approcci adotta un approccio notevolmente simile alla difesa (non sempre riuscita) dei siti di elencazione dei torrent, che affermano di non ospitare alcun materiale contestato – o alcun materiale affatto.

Oltre a eliminare la necessità di memorizzare e servire grandi quantità di dati di immagini o video minimamente compressibili, raccolte di questo tipo consentono un aggiornamento rapido – come la rimozione del materiale su richiesta dei titolari dei diritti d’autore – e la versione.

Proprio come i torrent sono solo segnalibri per trovare materiale protetto da diritti d’autore, una serie di dataset molto influenti sono in sé solo elenchi “puntatore” di dati esistenti; se l’utente finale desidera utilizzare questi elenchi come elenco di download per il proprio dataset, è un problema loro, per quanto riguarda la responsabilità dei curatori.

Tra questi c’è il dataset Conceptual 12M di Google Research, che fornisce didascalie per immagini, ma punta solo a posizioni sul web in cui queste immagini esistono (o esistevano al momento della cura):

Due esempi dalla curation di Conceptual 12M di Google Research. Fonte

Un altro esempio prominente, e uno che ora ha una pretesa valida di riverenza nella storia dell’AI, è il dataset LAION che ha facilitato l’avvento del sistema generativo Stable Diffusion nel 2022 – il primo framework del genere a offrire immagini generative aperte e potenti agli utenti finali, proprio mentre i sistemi proprietari sembravano stabilire tali servizi come un dominio commerciale puramente recintato:

Una delle molte varianti del progetto LAION, con opere d’arte moderne e protette da diritti d’autore. Fonte

In molti casi, le dimensioni dei file di queste “raccolte puntatore” indicano l’inclusione di contenuti di immagini in un file scaricabile e ospitato; tuttavia, le dimensioni di download non banali sono spesso dovute al volume elevato di contenuti testuali e talvolta all’inclusione di embedding estratti o caratteristiche – riassunti o nodi di contenuti altrimenti applicabili estratti dai dati di origine durante il processo di addestramento.

Il Premium Video

I dataset video presentano un caso ancora più forte per l’approccio “dataset-by-proxy” o puntatore, poiché il volume elevato di dati di archiviazione necessari per aggregare un numero significativo e utile di video in una singola raccolta scaricabile è proibitivo, e un metodo “distribuito” è desiderabile.

Tuttavia, in entrambi i casi – ma in particolare con i video – gli URL di origine scaricabili rappresentano dati che richiederanno un’attenzione significativa prima di essere utilizzati nei processi di addestramento. Sia le immagini che i video dovranno essere ridimensionati o saranno necessarie decisioni di ritaglio per creare campioni che possano essere inseriti nello spazio disponibile della GPU. Anche i video molto downsampati richiederanno tagli a lunghezze molto brevi, come 3-5 secondi, di solito.

Noti dataset video che utilizzano riferimenti a video online (piuttosto che la cura e il confezionamento diretto del video) includono il dataset di azione video umana Kinetics di Google , e la raccolta YouTube-8M della società di ricerca, che utilizza annotazione del segmento per indicare come trattare ogni video una volta scaricato – ma che lascia nuovamente all’utente finale l’obbligo di ottenere i video dagli URL forniti.

Chiusura e Apertura

Infine, in questa categoria, i dati VFX “aperti” possono essere generati con piattaforme chiuse che pubblicano e rendono disponibile il dataset risultante. È ragionevole chiedersi perché ciò accada e considerare se possa essere perché l’azienda di origine desidera sanificare un modello upstream non amichevole nei confronti dei diritti d’autore, per il proprio uso; o che un set “lavato” sia stato richiesto da fuori.

Un caso di “lavaggio generazionale” è, argomentabile, il dataset Omni-VFX, che incorpora molti punti dati dal dataset Open-VFX (che a sua volta fa riferimento a molte piattaforme chiuse e semi-chiuse, come Pika e PixVerse).

Per essere onesti, Omni-VFX non sta nemmeno cercando di nascondere le cose:

Nel dataset open source Omni-VFX, un volto familiare. Fonte

Responsabilità Ancestrale

Il secondo approccio principale al lavaggio IP è attraverso l’utilizzo di materiale protetto da diritti d’autore a una o più rimozioni. Uno dei metodi in questa categoria è l’utilizzo di dati sintetici che sono stati addestrati, in un punto upstream, su dati protetti da diritti d’autore. In tali casi, soprattutto dove i dati sintetici sono in grado di ottenere risultati autentici, il lavoro protetto da diritti d’autore fornisce trasformazioni che non potrebbero essere ragionevolmente indovinate o approssimate da modelli del mondo generale o non specializzati.

Questo è il caso più evidente dove i sistemi generativi di video richiedono la generazione di “eventi impossibili” e eventi che rientrerebbero generalmente nella categoria degli “effetti visivi” (VFX).

In realtà, ciò che ha portato questo argomento alla mia attenzione è stato l’ultimo di una serie di articoli di ricerca che offrono la capacità di “astrattizzare” diversi tipi di effetti visivi, come la produzione di raggi laser da parti improbabili del corpo, sia addestrati su clip VFX personalizzate o “open source” (piuttosto che la fonte più ovvia, come le costose clip VFX trovate nei film della Marvel):

Esempi dal sito web di EffectMaker, in cui l'”azione” nel clip di origine (a sinistra) viene applicata a un’immagine di origine (al centro). Fonte

I suddetti esempi provengono dalla pagina del progetto per il progetto EffectMaker. EffectMaker non è nemmeno il primo a offrire questo tipo di servizio quest’anno, e in realtà questo sta diventando un compito discreto nella ricerca di AI VFX*.

Consapevoli che i giganti dei media come Marvel hanno una probabilità superiore alla media di vincere casi giudiziari su IP (anche nel clima di “tolleranza forzata” menzionato), le società di effetti visivi e le startup stanno attualmente facendo grandi sforzi per assicurarsi che i loro framework di effetti visivi generativi siano liberi da IP aziendali di altre società.

Foremost di questi è Meta, che è stato segnalato sul subreddit r/vfx per aver fatto un’assunzione invernale ben pagata nel 2026, offrendo ai artisti VFX un lavoro per addestrare modelli di IA per produrre effetti visivi di livello Hollywood. Sebbene lo stipendio non sia stato specificato in vari post, uno li ha descritti come “denaro per la pensione”.

Seguire i Soldi

Tuttavia, ci si chiede quanto denaro anche i giganti come Meta siano disposti a pagare per una vera diversità e abbondanza di colpi VFX ad hoc – considerando che il singolo colpo VFX per un film di blockbuster è intorno ai 42.000 dollari USA – e molti arrivano a cifre molto più elevate.

Inoltre, è ragionevole supporre che i modelli di AI generativi di VFX si conformeranno alla domanda popolare, inclusi vari effetti standard da film di successo e costosi.

A parte il fatto che i professionisti VFX “superstiti” potrebbero finire per ricreare colpi che hanno lavorato per un catalogo di film esistente^† – il che contestualizza il lavoro del dataset personalizzato come imitativo – non c’è alcuna garanzia che questi nuovi campioni costosi verranno addestrati “da zero” in una nuova architettura.

In realtà, se tali ricreazioni vengono deviate in moduli aggiuntivi come LoRAs, che si basano su un modello di base, allora il processo è difendibile solo quanto il modello di base è “pulito” – e non molti lo sono.

Allo stesso modo, se il nuovo processo utilizza altre tecniche “ibride” come l’ottimizzazione fine, dove il valore dell’effetto visivo dipende da modelli, priors o embedding da raccolte o modelli più vecchi di integrità non comprovata, l’originalità del lavoro è argomentabile, e soggetta a sfida.

Missioni Impossibili

Il dominio dell’output VFX è un caso di studio particolarmente interessante per quanto riguarda il possibile lavaggio IP nei dataset di IA, poiché gli effetti visivi spesso rappresentano “cose impossibili” per le quali non ci saranno alternative open source disponibili.

Ad esempio, mentre la demolizione di un edificio potrebbe essere addestrata in un modello generativo da vari clip di stock pubblici o comunque economici, se si vuole addestrare un modello per produrre raggi laser umani, si dovrà addestrare su clip VFX, rubate o commissionate; cose del genere non accadono da nessun’altra parte.

Anche nel caso di altri tipi di disastri naturali, come inondazioni drammatiche, il materiale di origine disponibile nel mondo reale non sarà in grado di riprodurre punti di vista drammatici su eventi calamitosi, perché (con alcune eccezioni) le persone non di solito trasmettono in streaming da luoghi catastrofici. Quindi le “viste cool” sui disastri sono rare nei dataset del mondo reale, e qualsiasi modello di IA che possa generarle ha probabilmente ottenuto le informazioni da qualche altra parte.

La maggior parte dei flussi di lavoro di attività di IA desiderabili non ha questo livello di specificità, e in tali casi l’oscuramento dei benefici dei dati protetti da diritti d’autore potrebbe non richiedere quasi tanto sforzo.

Conclusione: Rete Intrecciata

Solo coloro che hanno utilizzato l’AI generativa in modo estensivo e prolungato capiranno istintivamente che tali sistemi lottano per combinare più concetti quando non esistono esempi comparabili nei loro dati di addestramento.

Questa limitazione è conosciuta come intreccio, in cui i vari aspetti dei concetti addestrati tendono a raggrupparsi con elementi correlati, piuttosto che decomporre in mattoni di Lego che possono essere disposti in qualsiasi nuova configurazione l’utente desideri.

L’intreccio è un pozzo di gravità architettonica che è quasi impossibile da evitare, almeno per gli approcci basati sulla diffusione che caratterizzano tutti i principali framework di IA attuali. Tuttavia, potrebbe essere che nuovi approcci emergano nei prossimi anni che siano migliori nel discretizzare i concetti addestrati in modo che possano essere incollati più abilmente, e offrano meno indicazioni sulla loro provenienza.

* Non faccio accuse contro EffectMaker, ma commento qui sulla generalità di una pratica emergente nella ricerca video di IA.

^† Perché questi colpi, in questo tipo di film, hanno generato e continuano a generare denaro.

Pubblicato per la prima volta lunedì, 16 marzo 2026