Директор по развитию технологий ИИ «Т-Технологий» Алексей Шпильман заявил, что сегодня технически нельзя достоверно определить, на произведениях каких именно авторов обучалась конкретная модель.
Причина в самой цепочке обучения.
Современные модели часто обучаются не только на исходных датасетах, но и на данных, сгенерированных или подготовленных другими моделями. Поэтому происхождение конкретного фрагмента знаний может теряться уже на промежуточных этапах.По словам Шпильмана, разработчик в такой ситуации не всегда знает, на каких именно материалах обучалась модель, которую он использовал как основу.
Это напрямую осложняет идею индивидуальных выплат правообладателям за обучение ИИ.Чтобы платить конкретному автору, нужно доказать, что его произведение действительно использовалось и в какой степени повлияло на модель. Сегодня такой механизм, по оценке «Т-Технологий», технически отсутствует.Шпильман допускает, что в будущем могут появиться новые математические методы атрибуции, но пока это нерешённая задача.
И это важный аргумент в споре об авторском праве и ИИ.
Проблема не только юридическая — даже если государство решит платить авторам за обучение моделей, сначала нужно придумать технический способ доказать сам факт и объём использования конкретного произведения.Пока этого нет, индивидуальная модель компенсаций выглядит гораздо сложнее, чем централизованные реестры, фиксированные отчисления или opt-out.
AI для бизнеса в Telegram | в MAX
