Методи IP-відмивання в штучному інтелекті

Якщо існує юридичне розслідування щодо використання інтелектуальної власності при навчанні штучного інтелекту, існують також кілька методів маскування такого використання.

Опінія Поточна, швидко розвивається революція в генеративному штучному інтелекті відбувається в найбільш юридично небезпечному середовищі, яке супроводжувало будь-яку трансформаційну технологічну розробку від початку дев’ятнадцятого століття.

До 3-4 років тому дослідницька спільнота машинного навчання мала неусвідомлене (часто явне) дозвіл на використання матеріалів, захищених авторським правом, під час розробки нових систем; оскільки ці системи ще не були успішними, тобто зрілими або комерційно життєздатними, результати були в кожному сенсі академічними.

У цей період раптовий успіх нового покоління дифузійних великомасштабних мовних моделей (LLM, таких як ChatGPT і Claude) і візуально-мовних моделей (VLM, таких як Sora) сигналізував про те, що ці абстрактні й досі “безневинні” напрямки досліджень перетворилися на комерційно життєздатні, і виростили свій “безкоштовний пропуск”, щодо використання чужої інтелектуальної власності.

Відтепер правообладачі будуть домагатися участі у плодах систем штучного інтелекту, навчених в основному або частково на їх захищених авторським правом або іншим чином захищених даних, що призведе до тривалої лавини юридичних справ, які вимагають певних зусиль, щоб просто стежити за ними.

Тут обмежено лише справами, поданими в США, нові справи з’являються в френетичному темпі в Сполучених Штатах і за їх межами. Джерело

Мандування “безкоштовним обідом”

Фінансовий внесок що зараз відбувається щодо інфраструктури штучного інтелекту був виставлений деякими голосами як спроба закріпити “авторсько-правовий ризик” штучного інтелекту так глибоко в економіці суспільства, що він стане не тільки “занадто великим, щоб зазнати поразки”, але й “занадто могутнім, щоб бути позивачем” – або принаймні занадто могутнім, щоб дозволити успішним позовам перекинути революцію.

У цьому напрямку поточний президент Сполучених Штатів включає в політику свою думку, що ‘Ви не можете очікувати успішної програми штучного інтелекту, коли кожна окрема стаття, книга чи щось інше, що ви прочитали чи вивчили, вам доводиться платити за це’.

Дійсно? Ніщо подібне не траплялося в західній індустріальній ері, і це представляє рух, який сильно суперечить традиційній американській культурі судових процесів і відшкодування; можливо, найближчі подібні позиції – обов’язковий термін дії медичних патентів після 20 років (сам по собі часто піддається атаці), і обмеження очікувань конфіденційності у громадських місцях.

Однак часи змінюються; у відсутності будь-якої гарантією, що поточний тренд до “емінент-доміну” проти захисту інтелектуальної власності не зазнає невдачі, або ж буде скасований пізніше, існують кілька вторинних підходів, які стають стандартною практикою при розробці систем штучного інтелекту, і при обробці спірних навчальних даних, які живлять їх.

Дані за посередництвом

Один із цих підходів використовує досить схожий підхід до захисту торент-сайтів, які стверджують, що вони не містять жодних спірних матеріалів – або будь-яких матеріалів взагалі.

Крім того, що це усуває необхідність зберігати і подавати великі об’єми мінімально стиснутих зображень або відеоданих, такі колекції дозволяють здійснювати швидке оновлення – наприклад, видалення матеріалів за запитами правообладачів – і версіонування.

Так само, як торенти є лише вказівниками на те, де можна знайти матеріали, захищені авторським правом, низка впливових наборів даних є самі по собі лише списками типу “вказівник” існуючих даних; якщо кінцевий користувач бажає використовувати ці списки як список завантаження для свого власного набору даних, це залежить від нього, щодо відповідальності кураторів.

Серед них є набір даних Conceptual 12M від Google Research, який надає підписи до зображень, але вказує лише на місця у мережі, де ці зображення існують (або існували на момент кураторства):

Два приклади з кураторства Conceptual 12M. Джерело

Іншим видатним прикладом є набір даних LAION, який сприяє появі системи генерації стабільної дифузії у 2022 році – першої такої рамки, яка пропонує потужні відкриті генеративні зображення кінцевим користувачам, тоді як власницькі системи, здавалося, мали встановити такі послуги як суто закриту, комерційну сферу:

Одна з багатьох варіантів проекту LAION, що містить сучасні та захищені авторським правом твори. Джерело

У багатьох випадках великі розміри файлів деяких цих “вказівників” вказують на включення зображень у завантажуваний і розміщений файл; однак, великі розміри завантаження часто пояснюються великою кількістю текстового вмісту, а іноді включенням витягнутих вкладень або функцій – підсумків або вузлів іншого застосовного вмісту, витягнутих з джерельних даних під час процесу навчання.

Відео-преміум

Відеодані представляють ще сильніший випадок для підходу “дані за посередництвом” або вказівника, оскільки великий обсяг даних зберігання, необхідний для агрегації значної та корисної кількості відео в одну завантажувану колекцію, є заборонним, і бажаним є “розподілений” метод.

Однак, у обидвох випадках – але особливо з відео – завантажувані джерельні URL представляють дані, які будуть потребувати значної подальшої уваги перед використанням у процесах навчання. І зображення, і відео будуть потребувати зміни розміру, або ж рішень щодо обрізання, щоб створити зразки, які будуть вміщуватися у доступному просторі GPU. Навіть серйозно знижені відео також будуть потребувати обрізання до дуже коротких тривалість, таких як 3-5 секунд, зазвичай.

Відзначними відеоданими, які використовують посилання на онлайн-відео (замість кураторства і прямого пакування відео), є набір даних Kinetics Human Action Video Dataset від Google, і колекція YouTube-8M, яка використовує сегментну анотацію, щоб вказати, як обробляти кожне відео після завантаження – але яка знову ж таки залишає кінцевому користувачу завдання отримання відео з наданих URL-адрес.

Закрито і Відкрито

Нарешті, у цій категорії, “відкриті” дані VFX можуть бути згенеровані за допомогою закритих платформ, які потім публікують і роблять доступними результатуючий набір даних. Це можна вважати тим, що відбувається, і варто розглянути, чи це відбувається через те, що компанія-орієнтатор бажає санітарно обробити модель, не дружню до інтелектуальної власності, для власного використання; або ж що “вимитий” набір був запитаний ззовні.

Одним з таких випадків “генераційного відмивання” є, можливо, набір даних Omni-VFX, який включає багато даних з набору даних Open-VFX (який сам по собі посилається на багато закритих і напівзакритих платформ, таких як Pika і PixVerse).

Щиро кажучи, Omni-VFX навіть не намагається серйозно:

У відкритому наборі даних Omni-VFX знане обличчя. Джерело

Спадкова Відповідальність

Другий основний підхід до відмивання інтелектуальної власності полягає у використанні захищених авторським правом матеріалів на одному або декількох рівнях вище. Одним із методів цієї категорії є використання синтетичних даних, які були навчені в якійсь точці вище на захищених авторським правом даних. У таких випадках, особливо там, де синтетичні дані можуть отримувати автентичні результати, захищені авторським правом роботи забезпечують перетворення, які не могли б бути розумно вгадані або наближені загальними світовими моделями або немодельованими моделями.

Це особливо справедливо у випадках, коли генеративні відеосистеми повинні генерувати “неможливі” події, і події, які一般но потрапляють у категорію “візуальних ефектів” (VFX).

Фактично, те, що привело цю тему до уваги, була остання у серії дослідницьких робіт, які пропонують можливість “абстрагувати” різні типи візуальних ефектів, таких як генерація лазерних променів з неможливих частин тіла, шляхом навчання на замовлених або “відкритих” кліпах VFX (замість більш очевидного джерела, такого як дуже дорогі кліпи VFX з кінематографічного всесвіту Marvel):

Приклади з веб-сайту EffectMaker, де “дія” у джерельному кліпі (ліворуч) застосовується до джерельного зображення (центр). Джерело

Вище приклади походять з сторінки проекту для проекту EffectMaker. EffectMaker не є першим пропозицією цього року, яка намагається витягнути динаміку VFX з одного відеокліпу і перенести її в новий кліп, і фактично це перетворюється на окремий підзадач у дослідженні штучного інтелекту VFX*.

Свідомі того, що медійні гіганти, такі як Marvel, мають вищий шанс виграти юридичні справи щодо інтелектуальної власності (навіть у згаданій атмосфері “змушеної терпимості”), компанії візуальних ефектів і стартапи зараз докладають значних зусиль, щоб забезпечити, щоб їхні генеративні рамках VFX були вільні від корпоративної інтелектуальної власності інших компаній.

Перш за все серед них – Meta, яка, як повідомляється, на субреддіті r/vfx, пішла на доброоплачувану зимову кампанію з набору працівників у 2026 році, пропонуючи художникам VFX роботу з навчання моделей штучного інтелекту для виводу візуальних ефектів рівня Голлівуду. Хоча оплата не була вказана у різних повідомленнях, одна описала її як “пенсійні гроші”.

Слідкуйте за Грошим

Однак, варто запитати, скільки грошей навіть компанії типу Meta готові заплатити за справжню різноманітність і багатістю “ад хок” кліпів VFX, враховуючи, що середня вартість одного кліпу VFX для блокбастера становить приблизно 42 000 доларів США – і багато з них коштують значно дорожче.

Крім того, можна припустити, що спеціалізовані моделі генерації VFX будуть задовольняти популярний попит, включаючи різні стандартні ефекти з найбільш популярних і дорогих категорій фільмів.

Окрім того, що професіонали VFX можуть закінчити повторенням кліпів, над якими вони працювали для існуючої фільмографії^† – що само по собі контекстуалізує роботу з набором даних як імітаційну – немає жодної гарантією, що ці дорогі нові зразки будуть навчені “з нуля” у новій архітектурі.

Фактично, якщо такі рекреації будуть відхилені в допоміжні модулі, такі як LoRAs, які залежать від базової моделі, то процес є лише таким же оборонним, як і базова модель є “чистою від інтелектуальної власності” – і не багато з них є.

Аналогічно, якщо “новий” процес використовує інші “гібридні” техніки, такі як тонке налаштування, де цінність візуального ефекту залежить від моделей, апріорних або вкладень з старих колекцій або моделей недоведеної цілісності, оригінальність роботи є косметичною і підлягає оскарженню.

Неможливі Місії

Область виводу VFX є особливо цікавим випадком дослідження щодо потенційного відмивання інтелектуальної власності в наборах даних штучного інтелекту, оскільки візуальні ефекти часто зображують “неможливі” речі, для яких не буде відкритих альтернатив.

Наприклад, хоча зруйнування будівлі можна навчити в генеративній моделі з різних публічних доменів або інших доступних кліпів, якщо ви хочете навчити модель генерувати людські лазерні промені, вам доведеться навчати на кліпах VFX, вкрадених або замовлених; такі речі не трапляються ніде інде.

Навіть у випадку інших типів природних катастроф, таких як драматичне повінь, доступний реальний джерельний матеріал малоймовірно зможе відтворити драматичні точки зору на катастрофічні події, оскільки (з деякими винятками) люди не зазвичай транслюють з катастрофічних місць. Тому “круті точки зору” на катастрофу є рідкісними у реальних наборах даних, і будь-яка модель штучного інтелекту, яка може генерувати їх, ймовірно, отримала цю інформацію з іншого джерела.

Більшість бажаних потоків завдань штучного інтелекту не мають такого рівня специфіки, і в таких випадках маскування вигод від захищених авторським правом даних може не потребувати такої великої кількості зусиль.

Висновок: Заплутаний Веб

Тільки ті, хто використовував генеративний штучний інтелект інтенсивно і протягом тривалого періоду, інтуїтивно зрозуміють, що такі системи мають труднощі з комбінуванням декількох концепцій, коли немає порівнянних прикладів у їхніх навчальних даних.

Ця обмеження відома як заплутування, при якому різні аспекти навчених концепцій схильні кластеризуватися разом з пов’язаними елементами, а не розкладатися на зручні, подібні до лего, будівельні блоки, які можна скласти у будь-яку нову конфігурацію, яку користувач може бажати.

Заплутування – це архітектурна гравітаційна яма, яку майже неможливо уникнути, принаймні для дифузійних підходів, які характеризують усі основні поточні рамки генеративного штучного інтелекту. Однак, можливо, що нові підходи з’являться протягом наступних кількох років, які будуть краще розрізнювати навчені концепції, щоб їх можна було склеїти більш вправно, і будуть пропонувати менше вказівок щодо їхнього походження.

* Я не висунув жодних звинувачень проти EffectMaker, але коментую тут щодо загальної практики, яка з’являється у дослідженні відео штучного інтелекту.

^† Бо ці кліпи, у цих типах фільмів, генерували і продовжують генерувати гроші.

Перше опубліковано понеділком, 16 березня 2026