«`html
Решение проблемы авторских прав в генеративном искусственном интеллекте
Возникновение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой значительный технологический скачок, позволяющий создавать новый текст, изображения, видео и другие медиа, изучая огромные наборы данных. Однако эта инновационная способность вызывает значительные проблемы с авторскими правами, поскольку она может использовать и переделывать творческие работы оригинальных авторов без их согласия.
Практические решения и ценность
Традиционные подходы к смягчению этих рисков включают изменение механизмов обучения моделей ИИ для уменьшения вероятности создания контента, нарушающего авторские права. Однако эти методы часто компрометируют эффективность приложений ИИ, исключая высококачественные, но защищенные авторскими правами данные из наборов для обучения.
Исследовательская группа из университетов Принстон, Колумбия, Гарвард и Пенсильвания предлагает новую экономическую модель, использующую принципы кооперативной теории игр для установления справедливой системы распределения роялти. Эта система оценивает вклады отдельных авторов в контент, созданный ИИ, основываясь на вероятностной природе генеративных моделей. Она использует значение Шепли из теории игр для справедливого назначения роялти, обеспечивая компенсацию каждому участнику в соответствии с полезностью его данных для обучения ИИ.
Эта модель демонстрируется через числовые эксперименты с различными наборами данных, включая WikiArt и FlickrLogo-27. Они оценивают способность модели точно распределять роялти, анализируя производительность ИИ при создании контента, такого как произведения и логотипы, основанные на защищенных и незащищенных авторскими правами данных для обучения. Например, в тестах с набором данных WikiArt, оценки полезности, рассчитанные моделью, эффективно отражали вклад различных стилей художников в созданные ИИ произведения искусства.
Исследование также критически рассматривает сложности внедрения такой экономической модели в реальных сценариях, учитывая вычислительные вызовы и правовые неопределенности, касающиеся авторских прав, влияющие на генеративный ИИ. Оно признает, что, хотя предложенная модель нацелена на содействие сотрудничества между разработчиками ИИ и владельцами авторских прав, динамичная природа авторских законов и разнообразие источников данных требуют гибкого и адаптивного решения.
В заключение, исследование эффективно решает проблему нарушения авторских прав в генеративном ИИ, предлагая сложную экономическую модель, основанную на кооперативной теории игр. Используя значение Шепли, метод количественно назначает справедливую компенсацию владельцам авторских прав на основе их вклада в данные для обучения ИИ. Демонстрируясь через строгие числовые эксперименты, результаты подтверждают способность модели справедливо распределять роялти, согласуя интересы разработчиков ИИ и владельцев авторских прав. Этот подход смягчает правовые риски и способствует дальнейшему развитию и сотрудничеству в развивающейся области создания контента с помощью ИИ.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.
Текущие судебные разбирательства против компаний GenAI из-за возможного использования #copyrighted данных для обучения поднимают важные вопросы для нашего общества. Как мы можем решить проблемы с авторскими правами?
Новое исследование предлагает решение: «Экономическое решение проблем авторских прав генеративного ИИ» pic.twitter.com/ajwNqu48iY
— Weijie Su (@weijie444) April 25, 2024
Статья «Баланс инноваций и прав: подход на основе кооперативной теории игр к управлению авторскими правами в генеративных технологиях искусственного интеллекта» была опубликована на MarkTechPost.
Использование ИИ в маркетинге
Искусственный интеллект открывает новые возможности в маркетинге, позволяя компаниям пересмотреть подходы к взаимодействию с клиентами. Освойте инструменты автоматизации, которые могут улучшить пользовательский опыт на каждом этапе взаимодействия: от первичного контакта до постоянного обслуживания. Определите KPI, которые ИИ поможет вам улучшить, будь то увеличение конверсии, повышение удержания клиентов или оптимизация рекламных кампаний.
Выбирайте ИИ-решения, которые наилучшим образом соответствуют вашим маркетинговым целям. Начните с малых пилотных проектов, чтобы тестировать эффективность и адаптировать стратегии на лету.
Если вам нужна помощь в выборе подходящего ИИ-решения или внедрении его в вашу маркетинговую стратегию, свяжитесь с нами через наш Telegram канал.
Пример практического применения
Познакомьтесь с нашим ИИ-ассистентом для продаж на sailes.ru, который умеет автоматически обрабатывать запросы клиентов, создавать маркетинговый контент и уменьшать нагрузку на вашу команду.