วิธีการล้างข้อมูลสิทธิ์ใน AI

หากมีการฟ้องร้องทางกฎหมายเกี่ยวกับการใช้ทรัพย์สินทางปัญญาในการฝึกอบรม AI ก็มีวิธีการบิดเบือนการใช้งานดังกล่าวหลายวิธี

ความคิดเห็น การปฏิวัติ AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วในขณะนี้เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมทางกฎหมายที่ไม่แน่นอนมากที่สุดนับตั้งแต่ศตวรรษที่ 19 ตั้งแต่ศตวรรษที่ 19.

จนถึง 3-4 ปีที่แล้ว ชุมชนการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้รับอนุญาตโดยไม่ชัดเจน (และบางครั้งก็ชัดเจน) ในการแสวงหาประโยชน์จากทรัพย์สินทางปัญญาที่ได้รับการคุ้มครองในการพัฒนาระบบใหม่ๆ เนื่องจากระบบเหล่านี้ยังไม่ประสบความสำเร็จในแง่ของความเป็นมืออาชีพหรือมีศักยภาพทางการค้า ผลลัพธ์เหล่านั้นจึงเป็นเรื่องทางวิชาการในทุกๆ ด้าน

ในช่วงเวลานั้น ความสำเร็จที่ไม่คาดคิดของระบบ Large Language Models รุ่นใหม่ (เช่น ChatGPT และ Claude) และ Vision-Language Models (เช่น Sora) ซึ่งใช้การแพร่กระจายเป็นสัญญาณว่าเส้นด้ายการวิจัยที่เป็นนามธรรมและไม่มีอันตรายในขณะนั้นได้พัฒนาเป็นความสามารถทางการค้าและเติบโตเกินกว่า “การผ่านพ้น” ในเรื่องของการแสวงหาประโยชน์จากทรัพย์สินทางปัญญาของผู้อื่น

ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ผู้ถือสิทธิ์จะพยายามที่จะขอแบ่งผลกำไรจากระบบ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่ได้รับการคุ้มครองโดยสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาเป็นส่วนใหญ่หรือบางส่วน ซึ่งนำไปสู่ การฟ้องร้องทางกฎหมายที่กำลังดำเนินอยู่ ซึ่งต้องใช้ความพยายามในการติดตามอย่างต่อเนื่อง

ข้อเรียกร้องสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก Source

การบังคับใช้ “อาหารฟรี”

การมุ่งเน้นทางการเงินที่เกิดขึ้นในปัจจุบันเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ถูกมองว่าเป็นความพยายามที่จะสร้าง AI ที่ “มีอันตรายต่อลิขสิทธิ์” ลึกเข้าไปในสังคมเศรษฐกิจจนกลายเป็น “ใหญ่เกินกว่าจะล้มเหลว” หรือ “มีอำนาจเกินกว่าที่จะฟ้องร้อง” – หรืออย่างน้อยก็ไม่ให้การฟ้องร้องที่ประสบความสำเร็จสามารถทำลายการปฏิวัติได้

ในทางเดียวกัน ประธานาธิบดีสหรัฐฯ ในปัจจุบันกำลัง นำนโยบาย มุมมองของเขา ที่ว่า ‘คุณไม่สามารถคาดหวังให้โปรแกรม AI ที่ประสบความสำเร็จเมื่อคุณต้องจ่ายเงินสำหรับทุกบทความ ทุกหนังสือ หรือทุกสิ่งที่คุณอ่านหรือศึกษา’ มาใช้

จริงๆ เหรอ? ไม่มีอะไรที่คล้ายกันหรือเทียบเท่ากับที่เกิดขึ้นในยุคอุตสาหกรรมตะวันตก และสิ่งนี้แสดงถึงการเคลื่อนไหวที่ขัดแย้งกับวัฒนธรรมการฟ้องร้องและการชดเชยแบบดั้งเดิมของสหรัฐฯ อาจเป็นตำแหน่งที่คล้ายกันคือการหมดอายุของสิทธิ์ในยาที่มีผลต่อการแพทย์หลังจาก 20 ปี (ซึ่งถูก โจมตี บ่อยครั้ง) และ การจำกัด ความคาดหวังในเรื่องความเป็นส่วนตัวในที่สาธารณะ

อย่างไรก็ตาม เวลากำลังเปลี่ยนแปลงไป ในการไม่มีการรับประกันว่าแนวโน้มปัจจุบันในการ “ยึดสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา” จะไม่ล้มเหลวหรือกลับด้านในภายหลัง มีการใช้วิธีการรองอื่นๆ ในการสร้างระบบ AI และการรักษาข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกต้องตามกฎหมาย

ชุดข้อมูลโดยการแทนเจ้า

วิธีการหนึ่งคือการนำแนวทางที่คล้ายกับการป้องกันของเว็บไซต์ที่ให้บริการรายการทอร์เรนต์ ซึ่งไม่ได้โฮสต์ข้อมูลที่ถูกต้องตามกฎหมายหรือข้อมูลใดๆ เลย

นอกจากการหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการจัดเก็บและให้บริการข้อมูลภาพหรือวิดีโอที่มีขนาดใหญ่และไม่สามารถบีบอัดได้ ชุดข้อมูลเหล่านี้ยังช่วยให้สามารถอัปเดตได้อย่างรวดเร็ว เช่น การลบข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์ตามคำขอของผู้ถือสิทธิ์ และการสร้างเวอร์ชันใหม่ๆ

เช่นเดียวกับทอร์เรนต์ที่เป็นเพียงป้ายบอกทางไปยังที่ที่สามารถพบข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์ได้ ชุดข้อมูลที่มีอิทธิพลสูงหลายชุดเป็นเพียงรายการ “บ่งชี้” ของข้อมูลที่มีอยู่ หากผู้ใช้ muốnใช้รายการเหล่านี้เป็นรายการดาวน์โหลดสำหรับชุดข้อมูลของตนเอง นั่นก็เป็นเรื่องของความรับผิดชอบของผู้ใช้เท่านั้น

ในหมู่เหล่านี้ มีชุดข้อมูล Conceptual 12M ของ Google Research ซึ่งให้คำบรรยายภาพ แต่ชี้เฉพาะ ที่ตั้งบนเว็บ ที่ภาพเหล่านั้นอยู่ (หรืออยู่ในขณะทำการเก็บข้อมูล)

ตัวอย่างสองรายการจากชุดข้อมูล Conceptual 12M ของ Google Research Source

ตัวอย่างอื่นที่มีชื่อเสียงคือชุดข้อมูล LAION ซึ่งทำให้เกิดระบบ Stable Diffusion ที่สร้างภาพที่สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์

หนึ่งในหลายรูปแบบของโครงการ LAION ซึ่งแสดงถึงผลงานศิลปะที่มีลิขสิทธิ์และทันสมัย Source

ในหลายกรณี ขนาดไฟล์ที่ใหญ่ของชุดข้อมูล “บ่งชี้” เหล่านี้บ่งบอกถึงการรวมภาพ แต่ขนาดไฟล์ที่ไม่สำคัญมักเป็นเพราะปริมาณข้อมูลข้อความที่สูง และบางครั้งรวมการแทรกหรือ คุณลักษณะ ที่ถูกดึงมาจากข้อมูลต้นฉบับระหว่างกระบวนการฝึกอบรม

พรีเมียมวิดีโอ

ชุดข้อมูลวิดีโอนำเสนอกรณีที่เข้มแข็งกว่าสำหรับการใช้วิธีการ “ชุดข้อมูลโดยการแทนเจ้า” หรือการชี้因为ขนาดการเก็บข้อมูลที่ต้องการในการรวบรวมวิดีโอที่มีประโยชน์และสามารถดาวน์โหลดได้ถือเป็นอุปสรรค และวิธีการ “กระจาย” เป็นที่ต้องการ

อย่างไรก็ตาม ทั้งสองกรณี – แต่เฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิดีโอ – URL ที่สามารถดาวน์โหลดได้แสดงถึงข้อมูลที่ต้องการความสนใจเพิ่มเติมก่อนที่จะใช้ในการฝึกอบรม

Notable video datasets that use references to online videos (rather than the curation and direct packaging of video) include Google’s Kinetics Human Action Video Dataset, and the search giant’s YouTube-8M collection, which uses segment annotation to indicate how to treat each video once downloaded – but which once again leaves the end-user to obtain the videos from the supplied URLs.

ปิดและเปิด

สุดท้าย ในหมวดหมู่นี้ “ข้อมูล VFX ที่เปิด” อาจถูกสร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์มที่ปิดและเผยแพร่ชุดข้อมูลที่ได้รับ มีเหตุผลที่จะสงสัยว่าทำไมจึงเกิดขึ้น และพิจารณาว่าอาจเป็นเพราะบริษัทที่สร้างข้อมูลต้องการ “ล้าง” โมเดลที่ไม่เป็นมิตรต่อ IP สำหรับการใช้งานของตนเอง หรือไม่

ตัวอย่างหนึ่งของ “การล้างรุ่น” คือชุดข้อมูล Omni-VFX ซึ่งรวมข้อมูลหลายจุดจากชุดข้อมูล Open-VFX (ซึ่งอ้างอิงแพลตฟอร์มที่ปิดและกึ่งปิดหลายแห่ง เช่น Pika และ PixVerse)

หากต้องซื่อสัตย์ Omni-VFX ไม่ได้พยายามซ่อนเร้นอะไร:

ในชุดข้อมูล Omni-VFX ที่เปิด源 มีหน้าตาหนึ่งที่คุ้นเคย Source

ความรับผิดชอบต่อบรรพบุรุษ

วิธีการหลักที่สองในการ “ล้างข้อมูลสิทธิ์” คือการใช้ข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์ที่ระยะห่างหนึ่งหรือหลายระยะหนึ่ง วิธีการหนึ่งในหมวดหมู่นี้คือการใช้ ข้อมูลสังเคราะห์ ที่ได้รับการฝึกอบรมที่จุดใดจุดหนึ่งโดยใช้ข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์

นี่เป็นกรณีที่ชัดเจนในกรณีที่ระบบ AI ที่สร้างวิดีโอต้องการสร้าง “เหตุการณ์ที่เป็นไปไม่ได้” และเหตุการณ์ที่จะอยู่ในหมวด “เอฟเฟกต์ภาพ” (VFX)

ในความเป็นจริง สิ่งที่นำหัวข้อนี้มาให้คิดคือการวิจัยล่าสุดในซีรีส์ของการวิจัยที่ให้ความสามารถในการ “สร้างภาพ” ของเอฟเฟกต์ภาพที่หลากหลาย เช่น การสร้าง “ลาสเซอร์” จากส่วนต่างๆ ของร่างกาย

ตัวอย่างจากเว็บไซต์ EffectMaker ซึ่ง “การกระทำ” ในคลิปต้นฉบับ (ทางซ้าย) ถูกนำไปใช้กับภาพต้นฉบับ (ตรงกลาง) Source

ตัวอย่างเหล่านี้มาจาก หน้าโครงการ สำหรับ EffectMaker EffectMaker ไม่ใช่การนำเสนอครั้งแรกในปีนี้ที่พยายามดึงเอฟเฟกต์ภาพออกจากคลิปวิดีโอหนึ่งและนำไปใช้กับคลิปวิดีโอใหม่ และในความเป็นจริงแล้วสิ่งนี้กำลังกลายเป็นงานย่อยในงานวิจัย AI VFX

ตระหนักว่าบริษัทสื่อขนาดใหญ่ เช่น Marvel มีโอกาสชนะคดีเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญา (แม้ในสภาพแวดล้อม “การอดทนบังคับ”) บริษัทเอฟเฟกต์ภาพและสตาร์ทอัพกำลังพยายามอย่างมากเพื่อให้แน่ใจว่าเฟรมเวิร์กเอฟเฟกต์ภาพที่สร้างโดย AI ของตนเป็นอิสระจากทรัพย์สินทางปัญญาของบริษัทอื่น

Foremost of these is Meta, which has been reported on the r/vfx subreddit to have gone on a well-compensated winter hiring spree into 2026, offering VFX artists work training AI models to output Hollywood-level visual effects shots. Though the pay was unspecified across various posts, one described it as ‘retirement money’.

ติดตามเงิน

อย่างไรก็ตาม ต้องสงสัยว่าบริษัทอย่าง Meta จะยินด์จ่ายเงินเท่าใดสำหรับภาพเอฟเฟกต์ VFX ที่หลากหลายและไม่ซ้ำกัน เมื่อพิจารณาว่าภาพเอฟเฟกต์ VFX เฉลี่ยสำหรับภาพยนตร์บล็อกบัสเตอร์หนึ่งภาพมีราคา ประมาณ 42,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ – และหลายภาพมีราคาสูงกว่านั้น

นอกจากนี้ ยังสมเหตุสมผลที่จะคิดว่าโมเดล AI ที่สร้างเอฟเฟกต์ VFX ที่กำหนดเองจะยอมรับการต้องการที่นิยม รวมถึงเอฟเฟกต์มาตรฐานจากภาพยนตร์ที่มีค่าใช้จ่ายสูง

นอกจากมุมมองที่ว่า “นักเอฟเฟกต์ภาพที่เหลือ” อาจสร้างภาพเอฟเฟกต์ใหม่ที่เคยทำงานในแค็ตตาล็อกภาพยนตร์ที่มีอยู่ – ซึ่งทำให้การทำงานชุดข้อมูลแบบกำหนดเองเป็นการเลียนแบบ – ยังไม่มีการรับประกันว่าชุดข้อมูลใหม่เหล่านี้จะถูกฝึกอบรม “จากศูนย์” ในสถาปัตยกรรมใหม่

ในความเป็นจริง หากการสร้างภาพเอฟเฟกต์เหล่านี้ถูกเบี่ยงเบนไปสู่โมดูลเสริม เช่น LoRAs ซึ่งพึ่งพาโมเดลฐาน การดำเนินการนี้จะเทียบเท่ากับโมเดลฐานที่ “สะอาด” ในเรื่องทรัพย์สินทางปัญญา – และไม่มีโมเดลดังกล่าวมากนัก

Similarly, if the ‘new’ process uses other ‘hybrid’ techniques such as fine-tuning, where the value of the visual effect relies on models, priors, or embeddings from older collections or models of unsubstantiated integrity, the originality of the work is arguably cosmetic, and subject to challenge.

ภารกิจที่เป็นไปไม่ได้

โดเมนของเอฟเฟกต์ภาพเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจในเรื่องของการ “ล้างข้อมูลสิทธิ์” ในชุดข้อมูล AI เนื่องจากเอฟเฟกต์ภาพมักแสดงถึง “สิ่งที่เป็นไปไม่ได้” ซึ่งไม่มีทางเลือกที่เปิด源

ตัวอย่างเช่น ในขณะที่การรื้อถอนอาคารสามารถฝึกอบรมให้กับโมเดลที่สร้างภาพได้จากคลิปสต็อกสาธารณะหรือราคาไม่แพง แต่หากคุณต้องการฝึกอบรมโมเดลให้สร้าง “ลาสเซอร์” ของมนุษย์ คุณจะต้องฝึกอบรมจากคลิปเอฟเฟกต์ภาพที่ถูกขโมยหรือสั่งซื้อ

แม้แต่ในกรณีของภัยพิบัติทางธรรมชาติ เช่น น้ำท่วมที่รุนแรง ข้อมูลต้นฉบับที่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริงไม่น่าจะสามารถสร้างมุมมองที่น่าประทับใจของเหตุการณ์ภัยพิบัติได้ เนื่องจาก (ด้วย บางข้อยกเว้น) คนไม่ได้ถ่ายทอดสดจากที่ตั้งภัยพิบัติ

Most desirable AI task-flows do not have this telling level of specificity, and in such cases the obfuscation of the benefits of IP-protected data might not require nearly as much effort.

สรุป: โครงข่ายที่ซับซ้อน

เฉพาะผู้ที่ใช้ AI ที่สร้างขึ้นอย่างกว้างขวางและต่อเนื่องเท่านั้นที่จะเข้าใจโดยธรรมชาติว่าระบบเหล่านี้ต่อสู้กับการรวมแนวคิดหลายอย่างเมื่อไม่มีตัวอย่างที่เทียบเท่ากันในข้อมูลการฝึกอบรม

ข้อจำกัดนี้เรียกว่า การผสมผสาน โดยที่แง่มุมต่างๆ ของแนวคิดที่ฝึกอบรมมักจะรวมกับองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องมากกว่าที่จะแยกออกเป็นบล็อกที่สามารถจัดเรียงใหม่ได้

การผสมผสานเป็นหลุมแรงโน้มถ่วงที่แทบจะหลบหนีไม่ได้ สำหรับแนวทางที่ใช้การแพร่กระจายที่กำหนดลักษณะของเฟรมเวิร์ก AI ที่สำคัญในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม อาจเป็นไปได้ว่าแนวทางใหม่ๆ จะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งดีกว่าในการแยกแนวคิดที่ฝึกอบรมออกเพื่อให้สามารถจัดเรียงได้อย่างมีประสิทธิภาพ และให้ข้อมูลน้อยลงเกี่ยวกับต้นกำเนิด

* ฉันไม่ได้กล่าวหาว่า EffectMaker แต่กล่าวถึงการปฏิบัติที่เกิดขึ้นใหม่ในงานวิจัย AI วิดีโอ

^† เนื่องจากภาพเอฟเฟกต์เหล่านี้ในภาพยนตร์ประเภทนี้ได้สร้างและยังคงสร้างรายได้

เผยแพร่ครั้งแรกวันจันทร์ 16 มีนาคม 2026