Учёные из MIT обнаружили любопытный эффект: чем больше данных получает искусственный интеллект для обучения, тем меньше его творения напрямую связаны с тем, на чём он учился. Этот феномен получил название «угасание атрибуции» и указывает на особенный творческий потенциал ИИ.
Исследовательская группа обучила 24 модели на разных наборах изображений: от едва 256 до более чем 160 тысяч штук из общедоступных коллекций. В результате учёные выяснили, что, по мере увеличения объёма обучающих данных, связь между тем, что изучила модель, и тем, что она генерирует, слабеет. То есть, с ростом данных ИИ начинает создавать контент, который уже не является простым копированием исходных образцов.
Чжэн Дай, один из авторов исследования, объясняет это так: «Если вы убираете часть данных, а результат работы модели не меняется, значит, эта часть данных не повлияла на результат». Такой подход позволяет выявить, какие именно элементы материала влияют на генерацию, а какие — нет.
Особенно интересно, что самые обученные модели показывают себя как настоящие «творцы», выдавая результаты, которые не привязаны к каким-то конкретным фрагментам исходного материала. Это порождает вопросы о правовой стороне вопроса: «Если результаты не имеют ничего общего с каким-либо отдельным фрагментом обучающих данных, то возникают вопросы о добросовестном использовании и о том, являются ли эти генерации объектами авторского права как новые произведения», — отмечает профессор Дэвид Гиффорд, соавтор работы.
Переход на сайт «Новости Москвы»Интересные исследования о творческом потенциале ИИ поднимают важные вопросы о праве на авторство. Подробнее об этом можно узнать в статье Москва внедряет современные медтехнологии для всей России.
Дополнительным камнем преткновения становится тот факт, что в ряде исследований люди не всегда способны отличить короткие истории, созданные ИИ, от написанных настоящими писателями. Это ещё больше осложняет понимание, каким именно образом ИИ контент можно считать оригинальным и как к нему применять законы об авторских правах.
