एआई छवियों के कॉपीराइट की जटिलताएँ उजागर
MIT के वैज्ञानिकों ने 'एट्रिब्यूशन डिके' के माध्यम से एआई-जनित कला में कॉपीराइट उल्लंघन की धारणाओं को चुनौती दी है।
एआई-जनित छवियाँ विशाल डेटासेट पर निर्भर करती हैं, जो कॉपीराइट चिंताओं को जन्म देती हैं।
शोध दर्शाता है कि विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा को हटाने से आउटपुट प्रभावित नहीं होता, जिससे उल्लंघन के दावे जटिल हो जाते हैं।
वैज्ञानिक निष्कर्षों के बावजूद, सार्वजनिक भावना एआई के कलाकारों के अधिकारों पर प्रभाव के प्रति संदेहास्पद बनी हुई है।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के हालिया शोध ने 'एट्रिब्यूशन डिके' नामक एक अवधारणा को पेश किया है, जो एआई-जनित छवियों में कॉपीराइट उल्लंघन के आसपास चल रही बहस को जटिल बनाता है। यह अध्ययन, जो नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुआ, यह दर्शाता है कि बड़े प्रशिक्षण सेट से विशिष्ट डेटा को हटाने से एआई-जनित कला के आउटपुट पर महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ता। यह खोज इस बात पर सवाल उठाती है कि क्या एआई उपकरणों द्वारा उत्पन्न छवियाँ वास्तव में कलाकारों के कॉपीराइट का उल्लंघन करती हैं।
यह शोध, ज़ेंग डाई और डेविड के. गिफोर्ड द्वारा किया गया, सुझाव देता है कि यदि एक कॉपीराइटेड छवि प्रशिक्षण डेटा का हिस्सा है लेकिन इसे हटाने से उत्पन्न आउटपुट में कोई परिवर्तन नहीं होता है, तो एआई-जनित छवि को उल्लंघन नहीं माना जा सकता। डाई बताते हैं कि उनके तरीके में विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के टुकड़ों को हटाकर छवियों को फिर से उत्पन्न करना शामिल था, जिससे यह साबित होता है कि बड़े डेटासेट में व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं का प्रभाव कम हो जाता है। इससे 'अनअट्रिब्यूटेबिलिटी' का विचार उत्पन्न होता है, जहां उत्पन्न छवि को किसी विशेष कॉपीराइटेड काम से सीधे जोड़ा नहीं जा सकता।
उदाहरण के लिए, यदि एक एआई उपकरण को ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था जिसमें डेविड हॉकनी की प्रसिद्ध पेंटिंग, ए बिगर स्प्लैश शामिल थी, और यह छवि हटा दी गई, तो एआई अभी भी उस डेटासेट में मौजूद अप्रत्यक्ष संदर्भों के कारण एक समान छवि उत्पन्न कर सकता है। यह एक कानूनी दुविधा पैदा करता है: यदि एआई एक कॉपीराइटेड टुकड़े की सीधी संदर्भ के बिना एक कार्य उत्पन्न कर सकता है, तो कॉपीराइट उल्लंघन कैसे स्थापित किया जा सकता है? डाई का कहना है कि जबकि यह दृष्टिकोण तकनीकी कंपनियों के पक्ष में प्रतीत होता है, यह उन्हें अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके के लिए जिम्मेदार नहीं ठहराता।
इन निष्कर्षों के प्रभाव कानूनी क्षेत्र से परे हैं, जो एआई-जनित कला के प्रति सार्वजनिक धारणा को प्रभावित करते हैं। कई लोग एआई को कलाकारों के अधिकारों का उल्लंघन करने के रूप में देखते हैं, फिर भी इसमें शामिल डेटा का पैमाना इस कथा को जटिल बनाता है। समुद्र तट पर रेत के महल बनाने के लिए किसी अजनबी पर आरोप लगाने के समान है, जब आप यह नहीं जानते कि रेत वास्तव में आपकी है या नहीं। हालांकि, उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी और कंपनी की जिम्मेदारी के बीच का अंतर कॉपीराइट के बारे में चर्चाओं में महत्वपूर्ण बना हुआ है।
आगे देखते हुए, एआई-जनित कला के चारों ओर कानूनी परिदृश्य संभवतः इन जटिलताओं के साथ विकसित होगा क्योंकि कलाकार और तकनीकी कंपनियाँ इन मुद्दों का समाधान खोजती हैं। जबकि यह शोध डेटा प्रोसेसिंग के तरीके को समझने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है, यह रचनाकारों के अधिकारों के बारे में निरंतर चर्चा की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता। जैसे-जैसे बहस आगे बढ़ती है, कलाकारों के बीच सामूहिक कार्रवाई की संभावना अनिश्चित बनी हुई है, फिर भी कॉपीराइट नियमों में स्पष्टता की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
