Software & Law

Преобразующий характер зависит от цели. Обучение модели для исследовательских целей или для выполнения узкой, не подменяющей задачи (например, модерация контента) - более преобразующее. Обучение модели для генерации контента, очень похожего на оригинальные работы (например, изображений в стиле популярного мультсериала), - наименее преобразующее и вряд ли будет считаться добросовестным использованием.

Традиционный TDM определяется как аналитический метод, направленный на извлечение информации, закономерностей или корреляций. Напротив, обучение генеративного ИИ — это принципиально иной процесс, представляющий собой синтез и экспрессивное воспроизведение, а не просто извлечение фактов или знаний.

Основная точка зрения в юридической литературе заключается в том, что TDM может включать процесс обучения ИИ, но не генерацию выходных данных

Если модель способна воспроизвести произведение почти дословно или с высокой степенью схожести (без явного указания в запросе), это означает, что произведение «хранится» внутри её параметров.

Веса модели — это фиксированные наборы чисел, которые можно копировать и распространять. Если они содержат «запомненные» произведения, то такое копирование может считаться воспроизведением самих произведений, даже если копирование совершает третье лицо, не участвовавшее в обучении.

Как и в случае с файлами (например, MP3 или JPEG), произведение не обязательно должно быть напрямую «видимым» в весах модели — достаточно, чтобы его можно было извлечь и воспроизвести с помощью техники (в данном случае, запуска модели).