IP-Wasmethoden in AI

Als er een juridische afrekening komt over het gebruik van intellectueel eigendom bij het trainen van AI, zijn er ook verschillende methoden om een dergelijk gebruik te verhullen.

Meningsuiting Het huidige, snel evoluerende revolution in generatieve AI ontwikkelt zich in de meest juridisch precaire omgeving die ooit heeft vergezeld van een transformatieve technologische ontwikkeling sinds de negentiende eeuw.

Tot 3-4 jaar geleden genoot de machine learning onderzoekscommunity een stilzwijgende (vaak expliciete) opdracht om beschermd materiaal te exploiteren bij het ontwikkelen van nieuwe systemen; aangezien deze systemen nog niet succesvol waren, in termen van volwassenheid of commerciële levensvatbaarheid, waren de resultaten in elke zin academisch.

In die periode gaf het plotselinge succes van een nieuwe generatie van diffusie-gebaseerde Large Language Models (LLM’s, zoals ChatGPT en Claude) en Vision-Language Models (VLM’s, zoals Sora) aan dat deze abstracte en tot dan toe ‘onschadelijke’ onderzoekslijnen waren uitgegroeid tot commerciële haalbaarheid en hun ‘vrije pas’ hadden overtroffen, wat betreft de exploitatie van andermans intellectueel eigendom.

Vanaf nu zouden rechthebbenden een aandeel zoeken in de vruchten van AI-systemen die grotendeels of gedeeltelijk waren getraind op hun beschermd materiaal, wat leidde tot een voortdurende lawine van rechtszaken die enige inspanning vereisen om zelfs maar bij te houden.

Hier beperkt tot alleen zaken die in de VS zijn aangespannen, komen nieuwe zaken op een frenetisch tempo naar voren in de Verenigde Staten en daarbuiten. Bron

Verplichting van een ‘Gratis Lunch’

De financiële inzet die momenteel plaatsvindt met betrekking tot AI-diensteninfrastructuur is door sommige stemmen gepostuleerd als een poging om ‘copyright-gevaarlijke’ AI zo diep in de economie van de samenleving te verankeren dat het niet alleen ‘te groot om te falen’ wordt, maar ook ‘te machtig om te vervolgen’ – of tenminste te machtig dat succesvolle rechtszaken niet toegestaan zouden worden om de revolutie omver te werpen.

Naar deze algemene gevoelens toe, heeft de huidige president van de Verenigde Staten zijn visie in beleid omgezet dat ‘Je niet kunt verwachten dat je een succesvol AI-programma hebt als je voor elk artikel, boek of alles wat je hebt gelezen of bestudeerd, moet betalen’.

Echt waar? Niets wat hierop lijkt of vergelijkbaar is, is ooit voorgekomen in de westerse industriële periode, en dit vertegenwoordigt een beweging die ernstig in strijd is met de traditionele Amerikaanse cultuur van rechtszaken en schadevergoeding; misschien zijn de meest vergelijkbare posities de verplichte verloop van medicinale octrooien na 20 jaar (wat zelf vaak aangevallen wordt), en de beperking van verwachtingen van privacy in openbare plaatsen.

Echter, tijden veranderen; in afwezigheid van enige garantie dat de huidige trend naar ’eminent domain’ tegen IP-bescherming niet zal falen, of anderszins omgekeerd wordt, zijn er verschillende secundaire benaderingen die standaardpraktijk worden in de ontwikkeling van AI-systemen en de behandeling van de veelomstreden trainingsgegevens die het aandrijven.

Datasets-by-Proxy

Een van deze benaderingen neemt een opmerkelijk vergelijkbare aanpak als de (niet altijd succesvolle) verdediging door torrent-lijstsite die beweren dat ze geen enkel omstreden materiaal hosten – of enig materiaal überhaupt.

Naast het elimineren van de noodzaak om grote hoeveelheden minimaal samengeperste beeld- of videodata op te slaan en te serveren, maken dergelijke collecties het mogelijk om snel bij te werken – zoals het verwijderen van materiaal op verzoek van de rechthebbenden – en versies te maken.

Net zoals torrents alleen wegwijzers zijn naar waar IP-beschermd materiaal kan worden gevonden, zijn een aantal zeer invloedrijke datasets in zichzelf alleen ‘pointer’-stijl lijsten van bestaande gegevens; als de eindgebruiker deze lijsten wil gebruiken als een downloadlijst voor hun eigen dataset, is dat zijn verantwoordelijkheid, voor zover de aansprakelijkheid van de curators betreft.

Onder deze zijn Google Research’s Conceptual 12M dataset, die onderschriften voor afbeeldingen biedt, maar alleen verwijst naar locaties op het web waar deze afbeeldingen bestaan (of bestonden op het moment van curation):

Twee voorbeelden uit Google Research’s Conceptual 12M curation. Bron

Een ander prominent voorbeeld, en een die nu een geldige aanspraak heeft op verering in de geschiedenis van AI, is de LAION dataset die de komst van het Stable Diffusion generatieve systeem in 2022 mogelijk maakte – het eerste dergelijke kader dat krachtige open source generatieve afbeeldingen aanbiedt aan eindgebruikers, net zoals propriëtaire systemen leken te worden gevestigd als een puur omheind, commercieel domein:

Een van de vele varianten van het LAION project, met moderne en beschermd kunstwerken. Bron

In veel gevallen geeft de hoge bestandsgrootte van sommige van deze ‘pointer’-collecties aan dat beeldinhoud is opgenomen in een te downloaden en gehoste bestand; echter zijn de niet-triviale downloadgroottes vaak te wijten aan de hoge hoeveelheid tekstinhoud en soms de opname van geëxtraheerde embeddings of functies – afgeleide samenvattingen of knooppunten van anderszins toepasbare inhoud die tijdens het trainingsproces uit de brondata zijn geëxtraheerd.

De Video Premium

Videodatasets vormen een nog sterkere zaak voor de ‘dataset-by-proxy’ of pointer-benadering, aangezien de hoge hoeveelheid opslaggegevens die nodig is om een zinvolle en bruikbare hoeveelheid video’s in een enkel te downloaden collectie te aggregeren, prohibitief is, en een ‘gedistribueerde’ methode wenselijk is.

Evenwel, in beide gevallen – maar vooral met video – vertegenwoordigen de te downloaden bron-URL’s gegevens die aanzienlijke verdere aandacht zullen behoeven voordat ze in trainingsprocessen kunnen worden gebruikt. Zowel afbeeldingen als video’s zullen moeten worden herschaald, ofwel beslissingen over bijsnijden moeten worden genomen, om monsters te creëren die in beschikbare GPU-ruimte passen. Zelfs serieus verlaagde video’s zullen ook moeten worden geknipt tot zeer korte lengtes, zoals 3-5 seconden, typisch.

Opmerkelijke videodatasets die verwijzen naar online video’s (in plaats van het cureren en direct verpakken van video’s) zijn Google’s Kinetics Human Action Video Dataset, en de zoekgigant’s YouTube-8M collectie, die segment annotatie gebruikt om aan te geven hoe elk video moet worden behandeld zodra het is gedownload – maar die opnieuw de eindgebruiker laat om de video’s van de verstrekte URL’s te verkrijgen.

Sluiten en Openen

Tenslotte, in deze categorie, kan ‘open’ VFX-gegevens worden gegenereerd met gesloten platforms die vervolgens het resulterende dataset publiceren en beschikbaar stellen. Het is redelijk om te vragen waarom dit gebeurt, en om te overwegen of het misschien is omdat het oorspronkelijke bedrijf de IP-onvriendelijke upstream-model wil zuiveren voor hun eigen gebruik; of dat een ‘gewassen’ set van buitenaf is aangevraagd.

Een dergelijk geval van ‘generatie-wassen’ is, naar men kan betogen, de Omni-VFX dataset, die veel gegevenspunten uit de Open-VFX dataset (die zelf verwijst naar veel gesloten en semi-gesloten platforms, zoals Pika en PixVerse) incorporeert.

Om eerlijk te zijn, probeert Omni-VFX niet eens echt:

In de open source Omni-VFX dataset, een bekend gezicht. Bron

Afstammingsaansprakelijkheid

De tweede belangrijke benadering van IP-wassen is door het gebruik van beschermd materiaal op één of meer verwijderingen. Een van de methoden in deze categorie is het gebruik van synthetische gegevens die op een bepaald moment upstream zijn getraind op beschermd materiaal. In dergelijke gevallen, vooral waar synthetische gegevens authentieke resultaten kunnen opleveren, levert beschermd werk transformaties die redelijkerwijs niet kunnen worden geraden of benaderd door algemene wereldmodellen of niet-gespecialiseerde modellen.

Dit is vooral het geval waar generatieve videosystemen moeten genereren ‘onmogelijke’ gebeurtenissen, en gebeurtenissen die algemeen in de categorie van ‘visuele effecten’ (VFX) vallen.

Feitelijk, wat dit onderwerp ter sprake bracht, was de laatste in een reeks van onderzoeksrapporten die de mogelijkheid bieden om ‘abstracte’ diverse soorten visuele effecten te produceren, zoals het produceren van laserstralen uit onwaarschijnlijke delen van het lichaam, door getraind te zijn op aangepaste of ‘open source’ VFX-clips (in plaats van de meest voor de hand liggende bron, zoals de zeer dure VFX-shots in de Marvel-cinematic universum):

Voorbeelden van de EffectMaker-website, waarin de ‘actie’ in de bronclip (links) wordt toegepast op een bronafbeelding (midden). Bron

De bovenstaande voorbeelden komen van de projectpagina voor het EffectMaker project. EffectMaker is niet eens de eerste aanbieding dit jaar die poogt om VFX-dynamica te extraheren uit één videoclip en over te zetten naar een nieuwe clip, en feitelijk wordt dit een discrete subtaak in AI VFX-onderzoek*.

Er zijn zich ervan bewust dat media-giganten zoals Marvel een hogere dan gemiddelde kans hebben om rechtszaken over IP te winnen (zelfs in de bovengenoemde klimaat van ‘gedwongen tolerantie’), visuele effectenbedrijven en startups gaan momenteel tot opmerkelijke lengtes om ervoor te zorgen dat hun generatieve VFX-kaders vrij zijn van andermans corporate IP.

Vooral Meta, die is gemeld op de r/vfx subreddit om een goedbetaalde winterwervingsronde te hebben gehad in 2026, waarbij VFX-artiesten werden aangeworven om AI-modellen te trainen om Hollywood-niveau visuele effecten te produceren. Hoewel het salaris niet werd gespecificeerd in verschillende berichten, beschreef één het als ‘pensioengeld’.

Volg het Geld

Echter, men moet zich afvragen hoeveel geldsbedragen zelfs de grootste bedrijven zoals Meta bereid zijn te betalen voor een echte diversiteit en overvloed aan ad hoc VFX-shots, gezien de gemiddelde enkele VFX-shot voor een blockbuster-film ongeveer $42.000 USD is – en veel komen er veel hoger uit.

Verder is het redelijk om aan te nemen dat op maat gemaakte VFX-genererende AI-modellen zullen voldoen aan populaire vraag, inclusief diverse standaard effecten uit de meest populaire en dure categorieën van films.

Los van het standpunt dat ‘restant’ VFX-professionals kunnen eindigen met het recreëren van shots die ze hebben gewerkt voor een bestaande filmcatalogus^† – wat op zichzelf het ‘aangepaste’ dataset-werk contextualiseert als imitatie – is er geen garantie dat deze dure nieuwe monsters ‘from zero’ getraind zullen worden in een geheel nieuwe architectuur.

Feitelijk, als dergelijke recreaties worden omgeleid naar adjunct-modules zoals LoRAs, die afhankelijk zijn van een basismodel, dan is het proces alleen zo verdedigbaar als het basismodel ‘IP-schoon’ is – en niet veel zijn.

Evenzo, als het ‘nieuwe’ proces andere ‘hybride’ technieken gebruikt zoals fine-tuning, waar de waarde van het visuele effect afhankelijk is van modellen, priors, of embeddings uit oudere collecties of modellen van onvoldoende integriteit, is de originaliteit van het werk cosmetisch en onderhevig aan uitdaging.

Onmogelijke Missies

Het domein van VFX-uitvoer is een bijzonder interessante casestudy met betrekking tot potentiële IP-wassen in AI-datasets, aangezien visuele effecten shots vaak ‘onmogelijke’ dingen tonen waarvoor er geen open source alternatieven beschikbaar zijn.

Als voorbeeld, terwijl de sloop van een gebouw kan worden getraind in een generatief model vanuit verschillende openbare domein- of anderszins betaalbare stockclips, als je een model wilt trainen om menselijke laserstralen te produceren, moet je trainen op VFX-clips, gestolen of in opdracht gemaakt; dergelijke dingen gebeuren nergens anders.

Evenmin, in het geval van andere soorten natuurrampen, zoals dramatische overstromingen, is beschikbare bronmateriaal in de echte wereld onwaarschijnlijk in staat om dramatische POV’s op rampzalige gebeurtenissen te reproduceren, omdat (met enkele uitzonderingen) mensen niet gewoonlijk live-streamen vanuit catastrofale locaties. Daarom zijn ‘cool views’ op rampen zeldzaam in reële datasets, en elk AI-model dat deze kan genereren, heeft waarschijnlijk de informatie elders vandaan gehaald.

De meeste gewenste AI-taakstromen hebben niet dit niveau van specificiteit, en in dergelijke gevallen hoeft de verhulling van de voordelen van IP-beschermd materiaal niet zo veel inspanning te vergen.

Conclusie: Verstrengeld Web

Alleen zij die uitgebreid en over een langere periode generatieve AI hebben gebruikt, zullen instinctief begrijpen dat dergelijke systemen worstelen om meerdere concepten te combineren wanneer er geen vergelijkbare voorbeelden bestaan in hun trainingsgegevens.

Dit is bekend als verstrengeling, waarin de verschillende facetten van getrainde concepten de neiging hebben om samen te klitten met verwante elementen, in plaats van te decomponeren in handige, Lego-achtige bouwstenen die in elke nieuwe configuratie kunnen worden gerangschikt die de gebruiker zou kunnen wensen.

Verstrengeling is een architectonische zwaartekrachtput die vrijwel onmogelijk is te ontvluchten, tenminste voor de diffusie-gebaseerde benaderingen die alle grote huidige genAI-kaders karakteriseren. Echter, het kan zijn dat nieuwe benaderingen in de komende jaren ontstaan die beter zijn in het discretiseren van getrainde concepten, zodat ze meer behendig kunnen worden samengevoegd, en minder aanwijzingen geven over hun herkomst.

* Ik maak geen beschuldigingen tegen EffectMaker, maar commentaar hier op de algemeenheid van een opkomende praktijk in AI-video-onderzoek.

^† Omdat deze shots, in dit soort films, geld hebben gegenereerd en blijven genereren.

Eerst gepubliceerd op maandag 16 maart 2026