يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يترك المستخدمين يحملون الحقيبة لانتهاكات حقوق الطبع والنشر

لقد تم الترحيب بالذكاء الاصطناعي التوليدي لقدرته على إحداث تحول في الإبداع، وخاصة من خلال خفض الحواجز التي تحول دون إنشاء المحتوى. في حين تم تسليط الضوء في كثير من الأحيان على الإمكانات الإبداعية لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، فإن شعبية هذه الأدوات تطرح تساؤلات حول الملكية الفكرية وحماية حقوق النشر.

يتم تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي التأسيسية، أو نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على كميات هائلة من البيانات. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي على مليارات البيانات المأخوذة من النصوص أو الصور المأخوذة من الإنترنت.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أساليب قوية جدًا للتعلم الآلي مثل التعلم العميق ونقل التعلم على مستودعات البيانات الضخمة لفهم العلاقات بين تلك الأجزاء من البيانات – على سبيل المثال، الكلمات التي تميل إلى اتباع كلمات أخرى. وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي التوليدي بأداء مجموعة واسعة من المهام التي يمكن أن تحاكي الإدراك والتفكير.

إحدى المشكلات هي أن مخرجات أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مشابهة جدًا للمواد المحمية بحقوق الطبع والنشر. وبغض النظر عن كيفية تدريب النماذج التوليدية، فإن التحدي الذي يفرضه الاستخدام الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي التوليدي هو كيف يمكن تحميل الأفراد والشركات المسؤولية عندما تنتهك مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي حماية حقوق النشر.

عندما تؤدي المطالبات إلى انتهاكات حقوق الطبع والنشر

أثار الباحثون والصحفيون احتمال أنه من خلال استراتيجيات التحفيز الانتقائية، يمكن أن ينتهي الأمر بالناس إلى إنشاء نصوص أو صور أو مقاطع فيديو تنتهك قانون حقوق الطبع والنشر. عادةً ما تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية بإخراج صورة أو نص أو مقطع فيديو ولكنها لا تقدم أي تحذير بشأن الانتهاك المحتمل. وهذا يثير سؤالاً حول كيفية التأكد من أن مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لا ينتهي بهم الأمر إلى انتهاك حماية حقوق الطبع والنشر دون قصد.

الحجة القانونية التي تقدمها شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي هي أن الذكاء الاصطناعي المدرب على الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر لا يشكل انتهاكًا لحقوق الطبع والنشر نظرًا لأن هذه النماذج لا تنسخ بيانات التدريب؛ بل إنها مصممة لمعرفة الارتباطات بين عناصر الكتابات والصور مثل الكلمات والبكسلات. تؤكد شركات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك شركة Stability AI، الشركة المصنعة لمولد الصور Stable Diffusion، أن الصور الناتجة المقدمة استجابة لمطالبة نصية معينة من غير المرجح أن تكون مطابقة تمامًا لأي صورة محددة في بيانات التدريب.

وقد جادل منشئو أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية بأن المطالبات لا تعيد إنتاج بيانات التدريب، وهو ما ينبغي أن يحميهم من ادعاءات انتهاك حقوق الطبع والنشر. ومع ذلك، فقد أظهرت بعض دراسات التدقيق أن المستخدمين النهائيين للذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنهم إصدار مطالبات تؤدي إلى انتهاكات حقوق الطبع والنشر من خلال إنتاج أعمال تشبه إلى حد كبير المحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر.

يتطلب إثبات الانتهاك اكتشاف التشابه الوثيق بين العناصر التعبيرية لعمل مشابه من حيث الأسلوب والتعبير الأصلي في أعمال معينة لذلك الفنان. لقد أظهر الباحثون أن أساليب مثل هجمات استخراج بيانات التدريب، والتي تتضمن استراتيجيات تحفيز انتقائية، والحفظ القابل للاستخراج، الذي يخدع أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية للكشف عن بيانات التدريب، يمكنها استعادة أمثلة تدريب فردية تتراوح من صور الأفراد إلى شعارات الشركات ذات العلامات التجارية.

تقدم دراسات التدقيق، مثل تلك التي أجراها عالم الكمبيوتر غاري ماركوس والفنان ريد ساذرن، العديد من الأمثلة حيث يمكن أن يكون هناك القليل من الغموض حول الدرجة التي تنتج بها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المرئية صورًا تنتهك حماية حقوق الطبع والنشر. قدمت صحيفة نيويورك تايمز مقارنة مماثلة للصور توضح كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تنتهك حماية حقوق الطبع والنشر.

كيفية بناء الدرابزين

أطلق الباحثون القانونيون على التحدي المتمثل في تطوير حواجز الحماية ضد انتهاك حقوق الطبع والنشر في أدوات الذكاء الاصطناعي اسم “مشكلة سنوبي”. كلما كان العمل المحمي بحقوق الطبع والنشر يحمي صورة ما – على سبيل المثال، الشخصية الكرتونية سنوبي – كلما زادت احتمالية قيام أداة الذكاء الاصطناعي المنتجة بنسخها مقارنة بنسخ صورة معينة.

لقد تصارع الباحثون في مجال الرؤية الحاسوبية منذ فترة طويلة مع مسألة كيفية اكتشاف انتهاك حقوق الطبع والنشر، مثل الشعارات المزيفة أو الصور المحمية ببراءات الاختراع. وقد درس الباحثون أيضًا كيف يمكن أن يساعد اكتشاف الشعار في التعرف على المنتجات المقلدة. يمكن أن تكون هذه الطرق مفيدة في اكتشاف انتهاكات حقوق الطبع والنشر. قد تكون طرق تحديد مصدر المحتوى وأصالته مفيدة أيضًا.

فيما يتعلق بالتدريب النموذجي، اقترح باحثو الذكاء الاصطناعي طرقًا لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تتخلص من البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر. أعلنت بعض شركات الذكاء الاصطناعي مثل Anthropic عن تعهداتها بعدم استخدام البيانات التي ينتجها عملاؤها لتدريب النماذج المتقدمة مثل نموذج Anthropic اللغوي الكبير Claude. قد تساعد أيضًا طرق سلامة الذكاء الاصطناعي مثل الفريق الأحمر – محاولات إجبار أدوات الذكاء الاصطناعي على إساءة التصرف – أو التأكد من أن عملية التدريب النموذجية تقلل من التشابه بين مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمواد المحمية بحقوق الطبع والنشر.

دور التنظيم

يعرف المبدعون من البشر ضرورة رفض طلبات إنتاج محتوى ينتهك حقوق الطبع والنشر. هل تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي بناء حواجز حماية مماثلة في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لا توجد أساليب راسخة لبناء مثل هذه الحواجز في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولا توجد أي أدوات أو قواعد بيانات عامة يمكن للمستخدمين الرجوع إليها لتحديد انتهاك حقوق الطبع والنشر. وحتى لو كانت مثل هذه الأدوات متاحة، فإنها يمكن أن تضع عبئًا مفرطًا على كل من المستخدمين ومقدمي المحتوى.

ونظراً لأنه من غير المتوقع من المستخدمين الساذجين أن يتعلموا ويتبعوا أفضل الممارسات لتجنب انتهاك المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر، فإن هناك أدواراً لصناع السياسات والهيئات التنظيمية. قد يتطلب الأمر مجموعة من الإرشادات القانونية والتنظيمية لضمان أفضل الممارسات لسلامة حقوق الطبع والنشر.

على سبيل المثال، يمكن للشركات التي تبني نماذج ذكاء اصطناعي توليدية أن تستخدم التصفية أو تقييد مخرجات النموذج للحد من انتهاك حقوق الطبع والنشر. وبالمثل، قد يكون التدخل التنظيمي ضروريا لضمان قيام صانعي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ببناء مجموعات البيانات وتدريب النماذج بطرق تقلل من خطر انتهاك منتجاتهم لحقوق الطبع والنشر الخاصة بالمبدعين.