Группа художников и юристов подала иск против Stable Diffusion и DeviantArt
Мэтью Бейтрик — писатель, дизайнер, программист и юрист. В ноябре прошлого года Мэтью вместе с группой юристов подал иск против GitHub Copilot за его «беспрецедентное пиратство программного обеспечения с открытым исходным кодом». Судебный процесс все еще продолжается.
На этот раз его заинтересовали нейронные сети для генерации изображений. Художники во всем мире обеспокоены тем, что такие системы ИИ обучаются на огромном количестве их защищенных авторским правом работ, без согласия, без атрибуции и без компенсации.
13 января Мэтью Бейтрик вместе с художниками Сарой Андерсен, Келли МакКэйрнан и Карлой Ортис и при поддержке юристов подал коллективный иск против Stability AI, разработчика генератора изображений Stable Diffusion, и платформы художников DeviantArt за использование Midjourney, еще одного инструмента для создания изображений на основе ИИ, который использовал работы миллионов художников для обучения.
«Компании, производящие изображения, четко обозначили свою позицию. Теперь они могут услышать мнение артистов», — сказал Мэтью Бейтерик в заявлении об иске.
Истцы считают, что искусственный интеллект должен быть справедливым и этичным для всех.
Stable Diffusion – это программный продукт на основе ИИ, выпущенный в августе 2022 года компанией Stability AI. Baterick утверждает, что содержит несанкционированные копии миллионов — и, возможно, миллиардов — защищенных авторским правом изображений. Эти копии, как утверждается, были сделаны без ведома или согласия авторов. Также Getty Images не остался в стороне и тоже подал иск.
«Даже если предположить, что номинальная сумма ущерба составляет 1 доллар сша за изображение, стоимость этого незаконного присвоения составит примерно 5 миллиардов долларов. (Для сравнения, самой крупной кражей произведений искусства в истории стала кража 13 работ из музея Изабеллы Стюарт Гарднер в 1990 году, сейчас их стоимость оценивается в $500 млн)», — утверждает Бейтрик.
Метод диффузии нейронных сетей был изобретен в 2015 году исследователями ИИ из Стэнфордского университета. Приведенная ниже диаграмма, взятая из исследования Стэнфордской команды, показывает две фазы процесса диффузии с использованием обучающих данных в виде спирали.
Проще говоря, диффузия — это способ, которым программа искусственного интеллекта выясняет, как восстановить копию обучающих данных с помощью шумоподавления. Поскольку это так, с точки зрения авторского права, это ничем не отличается от MP3 или JPEG — способа хранения сжатой копии определенных цифровых данных, считают истцы. В свою очередь крупные компания призывают отозвать иски по поводу ИИ.
В 2020 году исследователи из Калифорнийского университета в Беркли улучшили метод диффузии двумя способами:
- Они показали, как диффузионная модель может хранить свои обучающие изображения в более сжатом формате, не влияя на ее способность воспроизводить высокоточные копии. Эти краткие копии образовательных образов известны как скрытые изображения.
- Исследователи обнаружили, что эти скрытые изображения могут быть интерполированы, то есть смешаны математически, для получения новых производных изображений.
Приведенная ниже диаграмма, взятая из исследования команды Беркли, показывает, как работает этот процесс:
Изображение в красной рамке было интерполировано из двух «оригинальных» изображений пиксель за пикселем. Это выглядит как два полупрозрачных изображения лица, наложенных друг на друга, ни одного убедительного лица.
Изображение в зеленой рамке было сгенерировано по-другому. В этом случае два исходных изображения были сжаты в скрытые изображения. Как только эти скрытые изображения были интерполированы, это новое интерполированное латентное изображение было реконструировано в пиксели с помощью процесса сглаживания.
Несмотря на разницу в результатах, с точки зрения авторского права, эти два метода интерполяции эквивалентны: они оба создают производные работы путем интерполяции двух оригинальных изображений.
В 2022 году исследователи из Мюнхена улучшили метод диффузии. Они выяснили, как управлять процессом обесцвечивания с помощью дополнительной информации. Этот процесс называется обусловливанием. (Один из этих исследователей, Робин Ромбах, в настоящее время работает в Stability AI в качестве разработчика Stable Diffusion).
Stability AI, основанная Эмадом Мостаком, базируется в Лондоне. Компания финансирует LAION, немецкую организацию, которая создает все более большие наборы данных изображений для использования компаниями искусственного интеллекта.
Бейтерик предполагает, что тысячи или, возможно, миллионы изображений в LAION были скопированы с DeviantArt и использовались для обучения стабильной диффузии.
Истцы также обвиняют DeviantArt в защите своего сообщества художников, платформа решила выпустить платное приложение DreamUp, построенное поверх Stable Diffusion. В свою очередь, поток искусства, созданный искусственным интеллектом, наводнил DeviantArt, вытеснив художников-людей.
