AI’de IP-Yıkama Yöntemleri

Eğer AI’de entelektüel mülkiyet kullanımına ilişkin yasal bir hesaplaşma olacaksa, böyle bir kullanımı gizlemenin several yöntemleri vardır.

Görüş AI’deki hiện generatif devrim, herhangi bir dönüştürücü teknolojik gelişimin eşlik ettiği en yasal olarak tehlikeli ortamda gerçekleşiyor 19. yüzyıldan bu yana.

3-4 yıl öncesine kadar, makine öğrenimi araştırma topluluğu, yeni sistemler geliştirirken telif hakkı korunan materyali kullanma izni almıştı; bu sistemler henüz başarılı değildi, olgun veya ticari olarak uygulanabilir değildi, sonuçlar her anlamda akademikti.

O dönemde, yeni bir nesil difüzyon tabanlı Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler, örneğin ChatGPT ve Claude) ve Görüntü-Dil Modellerinin (VLM’ler, örneğin Sora) sucesso göstermesi, bu soyut ve daha önce ‘zararsız’ araştırma alanlarının ticari olarak uygulanabilir hale geldiğini ve telif hakkı korunan materyali kullanma ‘serbest geçiş’lerinin sona erdiğini gösterdi.

Şimdi, hak sahipleri, büyük ölçüde veya kısmen kendi telif hakkı korunan veya başka şekilde korunan verilerine dayanan AI sistemlerinin meyvelerinde bir pay talep edecekler, bu da devam eden bir dava seline neden olacak, bu davaları takip etmek için bazı çaba gerekecek.

ABD’de açılan davalarla sınırlı, yeni davalar ABD’de ve ötesinde hızlı bir tempoda ortaya çıkıyor. Kaynak

‘Ücretsiz Yemek’ Dayatmak

AI’ye hizmet eden altyapıya yapılan finansal yatırım şu anda gerçekleşiyor ve bazı sesler tarafından, telif hakkı tehlikesi taşıyan AI’yi toplumun ekonomisinde öyle bir şekilde yerleştirmek için bir çaba olarak konumlandırılmıştır ki, sadece ‘büyük başarısızlığa uğramayacak’ değil, aynı zamanda ‘dava yoluyla devrilmesine izin verilmeyecek’ kadar güçlü olsun.

Bu genel görüşe doğru, ABD’nin şu anki başkanı, politikaya görüşünü koyuyor ki, ‘Başarılı bir AI programı bekleyemezsiniz, her bir makale, kitap veya başka bir şey için ödeme yapmanız beklenemez’.

Gerçekten? Batı endüstri devrinde benzer veya karşılaştırılabilir bir şey olmadı ve bu, geleneksel ABD kültürüne, dava ve tazminata karşı şiddetle sürtünme yaratıyor; belki de en benzer pozisyonlar, tıbbi patentlerin 20 yıl sonra zorunlu olarak sona ermesi (kendisi sık sık saldırıya uğruyor) ve gizlilik beklentisinin sınırlaması.

Ancak, zaman değişiyor; şu anki telif hakkı korumasına karşı ’emlak hakkı’ eğilimini garanti edilemeyeceği veya daha sonra tersine çevrilemeyeceği durumlarda, AI sistemlerinin geliştirilmesinde ve çok tartışılan eğitim verilerinin işlenmesinde ikincil yaklaşımlar standart uygulama haline geliyor.

Vekâleten Veri Setleri

Bu yaklaşımlardan biri, (her zaman başarılı olmayan) savunmaya benzeyen bir yaklaşım benimser – yani, tartışmalı materyali barındırmadıklarını veya hiç materyal barındırmadıklarını iddia eden torrent listeleme siteleri gibi.

Bunun yanı sıra, büyük miktarda sıkıştırılamayan görüntü veya video verilerini depolamak ve sunmak ihtiyacını ortadan kaldırarak, bu tür koleksiyonlar hızlı güncellemeye izin verir – örneğin, telif hakkı sahiplerinin taleplerine göre materyalin kaldırılması ve sürümleme.

Torrentler sadece IP korunan materyali nerede bulabileceğinize işaret eden işaretçilerdir, birçok etkili veri seti aslında sadece mevcut verilerin ‘işaretçi’ tarzı listelerinden oluşur; eğer son kullanıcı bu listeleri kendi veri seti için indirme listesi olarak kullanmak isterse, bu onların sorumluluğundadır, koleksiyoncuların sorumluluğuyla ilgili görünüyor.

Bunlardan biri, Google Araştırma’nın Kavramsal 12M veri setidir, bu veri seti resimler için altyazılar sağlar, ancak sadece bu resimlerin (o zamanın curasyonunda) web上的 konumlarına işaret eder:

Google Araştırma’nın Kavramsal 12M curasyonundan iki örnek. Kaynak

Diğer bir önemli örnek ve AI tarihindeki saygınlık iddiasına sahip olan, LAION veri setidir, bu veri seti 2022’de Stable Diffusion generatif sistemini mümkün kıldı – bu, son kullanıcılara açık kaynaklı generatif görüntüler sunan ilk böyle bir çerçeveydi, tıpkı özel sistemlerin bu tür hizmetleri salt ticari bir alan olarak kurmaya hazırlandığı gibi:

LAION projesinin birçok varyantından biri, modern ve telif hakkı korunan sanat eserlerini içerir. Kaynak

Bu tür ‘işaretçi’ koleksiyonlarının birçok durumda büyük dosya boyutları, resim içeriğinin dahil edilmesi nedeniyle indirilebilen ve barındırılan bir dosyada olabilir, ancak önemli dosya boyutları genellikle metin içeriğinin yüksek hacmi nedeniyle veya bazen çıkarılan gömme veya özelliklerin dahil edilmesi nedeniyle ortaya çıkar – bu, eğitim sürecinde kaynak veriden çıkarılan özetler veya düğümlerdir.

Video Premium

Video veri setleri, ‘veri seti-vekil’ veya işaretçi yaklaşımı için daha güçlü bir durum sunar, çünkü anlamlı ve kullanışlı bir video koleksiyonunu birleştirmek için gereken büyük depolama verisi miktarı engelleyici niteliktedir ve ‘dağıtılmış’ bir yöntem arzu edilir.

Her iki durumda da – ancak özellikle video için – indirilebilen kaynak URL’leri, eğitim süreçlerinde kullanılmadan önce önemli ölçüde dikkat gerektirecek verilere işaret eder. Hem resimler hem de videolar, örneklerin AI sistemi tarafından işlenebilmesi için yeniden boyutlandırılması veya kesme kararları alınması gerekecektir.

Notable video veri setleri, online videolara (veri setinin doğrudan paketlenmesi yerine) referanslar kullanır, bu da Google’ın Kinetics İnsan Eylem Video Veri Seti ve arama devinin YouTube-8M koleksiyonu gibi örnekleri içerir, bu, her videoyu indirildikten sonra nasıl işleyeceğine dair segment annotasyon kullanır, ancak yine de son kullanıcıya videoları sağlanan URL’lerden elde etmek düşer.

Kapalı ve Açık

Son olarak, bu kategoride, ‘açık’ VFX verileri, daha sonra yayınlanmak üzere ‘kapalı’ platformlarla oluşturulabilir. Bunun nedenini merak etmek ve bunun, şirketin kendi kullanımı için bir IP-dostu olmayan yukarı akış modelini temizlemek istediği için olup olmadığını düşünmek makuldür; ya da ‘yıkanmış’ bir set dışından istendi.

Bunun bir örneği, Omni-VFX veri seti olabilir, bu veri seti Open-VFX veri setinden (kendisi de Pika ve PixVerse gibi kapalı ve yarı kapalı platformlara referanslar içerir) birçok veri noktasını içerir.

İçtenlikle, Omni-VFX gerçekten bilemiyor:

Açık kaynaklı Omni-VFX veri setinde tanıdık bir yüz. Kaynak

Soylu Sorumluluk

AI’de IP-yıkamanın ikinci önemli yaklaşımı, telif hakkı korunan materyali bir veya birçok seviyede kullanmaktır. Bu kategorideki bir yöntem, telif hakkı korunan verilere dayalı sentetik veri kullanılmasıdır. Böyle durumlarda, özellikle sentetik verilerin gerçekçi görünümde sonuçlar elde edebildiği durumlarda, telif hakkı korunan eser, genel dünya modelleri veya uzmanlaşmamış modeller tarafından makul olarak tahmin edilemeyen veya yaklaşılabilir dönüşümler sağlar.

Aslında, bu konuyu düşündüren, generatif video sistemlerinin ‘imkansız’ olayları üretmesi gerektiği ve ‘görsel efektler’ (VFX) kategorisine giren olayları üretmesidir.

Gerçekte, bu konuyu düşündüren, çeşitli görsel efekt türlerini üretme yeteneği sunan bir dizi araştırma makalesinin sonuncusuydu, örneğin vücutlarının muhtemel olmayan kısımlarından lazer ışınları üretme gibi, ya özel olarak sipariş edilmiş veya ‘açık kaynaklı’ VFX kliplerine (Marvel sinema evrenindeki çok pahalı VFX şotları gibi daha açık bir kaynaktan ziyade) eğitim görmüşlerdi:

Kaynak clip’teki (solda) ‘aksiyon’un, kaynak resme (orta) uygulanması gibi EffectMaker web sitesinden örnekler. Kaynak

Yukarıdaki örnekler, EffectMaker projesi sayfasından geliyor. EffectMaker, bu yıl VFX dinamikleri bir video klipten diğerine aktarmaya çalışan ilk teklif değil, aslında bu, AI VFX araştırmalarında ayrı bir alt görev haline geliyor*.

Medya devleri gibi Marvel’in telif hakkı davalarında kazanma olasılığı daha yüksek olduğu bilincinde olarak, görsel efekt şirketleri ve startup’lar, generatif VFX çerçevelerinin diğer şirketlerin kurumsal IP’sinden arınmış olduğunu garantilemek için büyük çaba sarf ediyorlar.

Bunların başında Meta geliyor, bu şirketin 2026’nın başlarına doğru iyi ücretli bir kış işe alım turu yaptığı ve VFX sanatçılarına, Hollywood düzeyinde görsel efekt şotları üretecek AI modellerini eğitmeleri için iş teklif ettiği r/vfx subreddit‘de raporlandı. Various gönderilerde ücret belirtilmedi, ancak biri onu ’emekli maaşı’ olarak tanımladı.

Parayı İzle

Ancak, Meta gibi şirketlerin bile, gerçekten çeşitli ve bol miktarda ad hoc VFX şotları için ne kadar para ödemeye istekli olduklarını merak etmek gerekir, çünkü bir blockbuster film için ortalama tek bir VFX şotu yaklaşık 42.000 ABD Doları civarında olabilir – ve birçokları çok daha pahalı.

Daha da önemlisi, özel VFX üreten AI modellerinin, popüler talebe uyacak şekilde, özellikle de en popüler ve pahalı film kategorilerinden çeşitli standard efekt klişelerine uyacak şekilde gelişmesi muhtemeldir.

Yanlış veya kopya VFX profesyonellerinin, mevcut bir film kataloğu için çalıştıkları şotları yeniden üretmelerinin mümkün olması dışında, bu ‘özel’ örneklerin gerçekten ‘sıfırdan’ yeni bir mimariye eğitilip eğitilemeyeceği konusunda bir garantiden bahsetmek mümkün değildir.

Gerçekten de, bu yeniden yaratmalar, LoRAs gibi ek modüllere yönlendirilirse, bu modüller bir temel modele dayanır, o zaman süreç, yalnızca temel model ‘IP-temiz’ ise savunulabilir – ve çok azı öyle.

Benzer şekilde, eğer ‘yeni’ süreç, ince ayar gibi ‘hibrit’ teknikleri kullanıyorsa, görsel efektin değeri, modeller, önceller veya daha eski koleksiyonlardan veya modellerden çıkarılan gömme bilgilerine dayanıyorsa, işin orijinalliği tartışmaya açık ve meydan okumaya tabi.

İmkansız Görevler

VFX çıktısının alanı, AI veri setlerinde olası IP-yıkamanın ilginç bir çalışma örneğidir, çünkü görsel efekt şotları genellikle ‘imkansız’ şeyler gösterir ve bunların için açık kaynaklı alternatifler bulunmayacaktır.

Örneğin, bir binanın yıkılması, çeşitli kamu malı veya başka şekilde uygun stok kliplerden bir generatif modele öğretilabilir, ancak insan lazer ışınları üretme yeteneği kazandırmak istiyorsanız, VFX kliplerine dayalı eğitim görmüş olmanız gerekir; böyle şeyler başka hiçbir yerde gerçekleşmez.

Diğer tür doğal afetler, dramatik seller gibi, için bile, gerçek dünya kaynak materyalinin, felaketlerin dramatik POV’larını yeniden üretmeye yeterli olması muhtemel değildir, çünkü (bazı istisnalar dışında) insanlar genellikle felaket yerlerinden canlı yayın yapmazlar. Bu nedenle, ‘soğuk görüntüler’ gerçek dünya veri setlerinde nadirdir ve bunları üretebilen herhangi bir AI modeli muhtemelen bu bilgiyi başka bir yerden aldı.

Çoğu istenilen AI görev akışı, bu kadar spesifik bir düzeyde değildir ve bu durumlarda, telif hakkı korunan verilerin faydalarının gizlenmesi o kadar fazla çaba gerektirmeyebilir.

Sonuç: Çatışan Ağ

Sadece AI’yi geniş bir süre boyunca ve yoğun olarak kullananlar, böyle sistemlerin, eğitim veri setlerinde benzer örnekler yoksa, birden fazla kavramı birleştirmekte mücadele ettiğini doğal olarak anlar.

Bu sınırlama, çatışma olarak bilinir, burada eğitilen kavramların çeşitli yönleri, ilgili öğelerle birlikte bir araya gelir, ancak kullanıcıların istediği yeni bir yapılandırmaya kolayca düzenlenebilecek, Lego tarzı yapı taşlarına ayrılamaz.

Çatışma, difüzyon tabanlı yaklaşิมların karakterize ettiği tüm büyük current genAI çerçevelerinde neredeyse kaçınılmaz bir mimari yerçekimi kuyusudur. Ancak, belki de gelecekteki yıllarda, eğitilen kavramları daha iyi bir şekilde ayrıştıran ve daha kolay bir şekilde birleştirebilen yeni yaklaşımlar ortaya çıkacaktır ve provenanslarına dair daha az ipucu sunacaktır.

* EffectMaker’a karşı herhangi bir suçlama yapmıyorum, ancak AI video araştırmalarında ortaya çıkan bir uygulamaya dikkat çekiyorum.

^† Bu tür filmlerdeki bu şotlar para kazandı ve kazanmaya devam ediyor.

İlk olarak 16 Mart 2026 Pazartesi günü yayınlandı