Искусственный интеллект поставил перед законодателями множество проблем. Туманный Альбион отложил принятие кодекса об авторских правах для ИИ. По сведениям издания Financial Times, регуляторы Великобритании, занимающиеся разработкой закона об авторских правах в отношении искусственного интеллекта, приняли решение отложить его публикацию из-за того, что не смогли ничего сделать. О данном факте сообщает русскоязычной читательской аудитории издание “Коммерсантъ“.
Подготовкой документа занималось Управление по интеллектуальной собственности при правительстве Соединённого Королевства. С ним сотрудничают фирмы, работающие в области ИИ, и компании, владеющими авторскими правами на различные виды контента. Во время совместной работы аналитики и представители фирм пытались создать правила, по которым разработчики могли бы обучать нейросети без нарушения прав интеллектуальной собственности.
Но, как сказали Financial Times анонимные источники, эта работа не принесла результатов. Теперь ею займутся специалисты из иных ведомств. В том числе министерство по технологиям и инновациям и министерство культуры. В процесс будут вовлечены представители медиабизнеса, например, Британская библиотека, а также технологические предприятия (Microsoft, DeepMind) и другие.
Financial Times добавляет, что в самое скорое время правительство опубликует доклад о ситуации в области искусственного интеллекта и авторских прав. Там будет обозначена необходимость дальнейшей и более тесной работы по этому вопросу между представителями медиабизнеса и технологических фирм.
Главная сложность в определении авторских прав при использовании нейронных сетей в том, что программа не знает, какие именно куски оригинальных произведений используются и в каких объёмах. Поэтому очень сложно сказать, что, например, может использоваться до 5% процентов текста песни из одного источника (без указания её автора и перевода ему гонорара). Конкретно в данном случае это можно потом проверить отдельным алгоритмом (вроде системы антиплагиата). Так же обстоят дела с мелодией (программы для поиска музыки с этим справляются). Но они коммерческие и использование таких сервисов в ИИ-проектах требует больших денег.
А с остальным контентом ещё сложнее. Готовую картину сложно разложить на составляющие (если она выводится программой не в виде многослойного изображения, где позицию каждого можно регулировать отдельно). При этом к ним могут быть применены фильтры, которые ещё усложняют идентификацию. Если бы задача выполнялась классическим не ИИ-алгоритмом (в ответ на запрос программа ищет наиболее подходящий фон и прозрачный объект в базе картинок, применяет какие-то фильтры и пишет в результирующий файл), то всё было бы гораздо проще. У программы были бы конкретные ссылки на изображения, и она легко могла бы проверить их авторские права, оценить степень искажения. Но нейронные сети это скрывают даже от их авторов (хотя, по сути, алгоритм примерно такой же, только ИИ-вариант работает гораздо медленнее и требует более мощной аппаратуры).
