Чем больше учится нейросеть, тем труднее доказать, что она использовала конкретную работу.
Исследователи Массачусетского технологического института изучили, как объем обучающих данных влияет на связь между изображениями, которые создает ИИ, и материалами, на которых он учился.
Выяснилось: чем больше данных получает модель, тем слабее связь между конкретными элементами обучающей выборки и результатом ее работы. Исследователи назвали это «угасанием атрибуции».
Авторы считают, что открытие усложняет споры об авторских правах: если результат нельзя связать с конкретным произведением из обучающей выборки, его можно ли его рассматривать как самостоятельное произведение.
Работы ИИ...
🔥 — могут быть творчеством нейросетей
😡 — просто копирование чужих творений
Подписаться на 360 Новости