Potenziare gli artisti nell'era dell'AI
Un progetto mira a dare agli artisti il controllo sulle loro contribuzioni creative all'IA.
Jennifer Ding, Eva Jäger, Victoria Ivanova, Mercedes Bunz
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Indice
- L'Esperimento del Choral Data Trust
- Il Ruolo degli Intermediari di Dati Affidabili
- L'Importanza di Ascoltare i Membri del Coro
- Preferenze per la Condivisione dei Dati
- Creazione di Linee Guida Chiare e Accordi Legali
- Direzioni Future e Progetti in Corso
- Conclusione: Equilibrare Arte e IA
- Fonte originale
- Link di riferimento
Nel mondo dell'intelligenza artificiale (IA) e creatività, molti artisti sono preoccupati di perdere il controllo sulle loro opere. Quando la musica o le voci degli artisti diventano parte dei dati di addestramento dell'IA, spesso si sentono a disagio. Temono che la loro espressione unica possa essere utilizzata senza il loro permesso o conoscenza. Anche se sono state proposte alcune soluzioni, come permettere agli artisti di scegliere se partecipare o meno, c'è un crescente interesse nel trovare modi migliori per condividere il potere e il processo decisionale.
L'Esperimento del Choral Data Trust
Per affrontare questa questione, è stato avviato un progetto unico, conosciuto come l'Esperimento del Choral Data Trust. Il progetto ha riunito 15 cori da tutto il Regno Unito per creare un dataset speciale da cui i modelli di IA potessero apprendere. Questo dataset è stato costruito attraverso le esibizioni di un canzoniere composto da noti artisti come Holly Herndon e Mat Dryhurst. Per raccogliere registrazioni di alta qualità, il progetto ha utilizzato tecnologie audio avanzate, che hanno permesso una migliore esperienza di ascolto.
Durante il progetto, gli artisti hanno lavorato a stretto contatto con ricercatori e ingegneri per creare modelli di IA in grado di comprendere e replicare la musica corale. Tuttavia, la sfida non riguardava solo la musica e gli aspetti tecnici; era anche necessario capire come gestire la raccolta dei dati e i processi decisionali in modo da rispettare i cori e i loro membri.
Il Ruolo degli Intermediari di Dati Affidabili
Una parte fondamentale di questo progetto è stata l'introduzione di un Intermediario di Dati Affidabili (TDI). Questo team era composto da curatori d'arte, esperti legali e un custode dei dati. Pensate al TDI come a un arbitro in una partita, che assicura che tutti rispettino le regole e si sentano valorizzati. Si sono comunicati con i membri del coro riguardo a come i loro dati potrebbero essere utilizzati, dando loro voce in capitolo.
Per coinvolgere i cori, il custode dei dati ha ospitato discussioni e sondaggi, cercando di capire come si sentivano i membri del coro riguardo ai loro contributi e alla gestione del dataset. Queste conversazioni sono state essenziali per mettere a fuoco i pensieri e le emozioni dei membri del coro, che alla fine hanno guidato la progettazione della governance del dataset.
L'Importanza di Ascoltare i Membri del Coro
Una delle scoperte interessanti emerse dalle discussioni è stata come i membri del coro si sentissero riguardo al termine "dati". Molti hanno espresso disagio nel chiamare le loro espressioni artistiche "dati", poiché sembrava impersonale e distante dal cuore di ciò che fanno. Invece di vedere i loro contributi come semplici numeri, volevano riconoscimenti per la loro arte.
Nonostante alcune resistenze iniziali, è stato chiaro che la trasparenza giocava un ruolo cruciale nella costruzione della fiducia. Quando i membri del coro sapevano come il loro lavoro sarebbe stato utilizzato, si sentivano più a loro agio. Curiosamente, quasi tutti i membri del coro preferivano essere riconosciuti come parte di un gruppo piuttosto che come individui. Circa il 92% voleva che il proprio coro fosse accreditato, dimostrando che il riconoscimento collettivo contava di più per loro rispetto ai riconoscimenti personali.
Preferenze per la Condivisione dei Dati
Quando si trattava di condividere il Choral AI Dataset, le opinioni variavano tra i cori. Alcuni erano aperti a condividere ampiamente i propri contributi, mentre altri volevano essere cauti e limitare come la loro musica e le loro voci potessero essere utilizzate. Per capirlo, il team del progetto ha istituito un sistema per consentire ai membri del coro di esprimere le proprie preferenze, permettendo loro di votare su vari scenari riguardanti l'uso dei loro dati.
La maggior parte dei membri del coro era d'accordo che il dataset dovesse essere condiviso, ma volevano regole chiare su come potesse essere utilizzato. Erano particolarmente interessati a garantire che qualsiasi utilizzo dei loro contributi per scopi commerciali non avvenisse senza il loro accordo. I feedback suggerivano che se il dataset fosse stato reso disponibile al pubblico, una licenza non commerciale sarebbe stata la soluzione migliore per andare avanti.
Creazione di Linee Guida Chiare e Accordi Legali
Sulla base delle preferenze espresse dai membri del coro, il progetto mirava a creare nuovi meccanismi di governance per assicurare che la voce di tutti fosse ascoltata. Questo includeva lo sviluppo di accordi formali che delineassero come i dati potessero essere utilizzati e quali diritti avessero i membri del coro riguardo ai loro contributi. In questo modo, il TDI avrebbe agito da custode, proteggendo gli interessi dei membri del coro.
Il progetto ha anche creato un Accordo sui Diritti di Performance, che consentiva ai membri del coro di stabilire termini chiari su come i loro dati potessero essere utilizzati. Questo accordo mirava a dare potere ai membri del coro, permettendo loro di avere voce in capitolo nella gestione continua del dataset e di eventuali sviluppi futuri.
Direzioni Future e Progetti in Corso
L'Esperimento del Choral Data Trust è ancora in corso e molte domande rimangono. Come si può gestire efficacemente la governance collettiva quando ci sono molti contributori? Quali strumenti possono aiutare a costruire fiducia e trasparenza tra gruppi diversi? Mentre il progetto continua, spera di esplorare ulteriormente queste domande, invitando altre comunità artistiche e di IA a unirsi alla conversazione.
L'esperienza guadagnata dal progetto sarà preziosa per i futuri sforzi per dare potere agli artisti e garantire che non vengano trattati solo come meri punti dati nell'addestramento dell'IA. Trovando modi per dare voce agli artisti su come il loro lavoro venga utilizzato, il progetto spera di creare un miglior equilibrio tra creatività e tecnologia.
Conclusione: Equilibrare Arte e IA
In conclusione, l'Esperimento del Choral Data Trust illustra l'importanza della governance collettiva nell'era dell'IA. Coinvolgendo gli artisti nel processo decisionale, questo progetto mira a promuovere un ambiente in cui la creatività possa prosperare senza sacrificare il controllo. Attraverso conversazioni aperte e pratiche trasparenti, l'iniziativa dimostra che è possibile creare uno spazio in cui artisti e IA possano coesistere e collaborare.
Mentre avanziamo, capire e affrontare le preoccupazioni degli artisti sarà essenziale. Il progetto sottolinea che mentre la tecnologia continua a evolversi, l'elemento umano—creatività, collaborazione e compassione—dovrebbe rimanere al centro. Quindi, che tu sia un membro del coro o semplicemente un fan della buona musica, l'idea è di assicurarti che la voce di tutti conti nel crescente mondo dell'IA generativa. Dopotutto, chi non vorrebbe avere voce in capitolo nel coro della propria vita?
Fonte originale
Titolo: My Voice, Your Voice, Our Voice: Attitudes Towards Collective Governance of a Choral AI Dataset
Estratto: Data grows in value when joined and combined; likewise the power of voice grows in ensemble. With 15 UK choirs, we explore opportunities for bottom-up data governance of a jointly created Choral AI Dataset. Guided by a survey of chorister attitudes towards generative AI models trained using their data, we explore opportunities to create empowering governance structures that go beyond opt in and opt out. We test the development of novel mechanisms such as a Trusted Data Intermediary (TDI) to enable governance of the dataset amongst the choirs and AI developers. We hope our findings can contribute to growing efforts to advance collective data governance practices and shape a more creative, empowering future for arts communities in the generative AI ecosystem.
Autori: Jennifer Ding, Eva Jäger, Victoria Ivanova, Mercedes Bunz
Ultimo aggiornamento: 2024-12-02 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.01433
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.01433
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://spawning.ai/have-i-been-trained#content
- https://huggingface.co/spaces/bigcode/in-the-stack
- https://www.ircam.fr/#
- https://www.serpentinegalleries.org/whats-on/holly-herndon-mat-dryhurst-the-call/
- https://holly.plus/
- https://proud-paprika-325.notion.site/Data-Card-13debad528fe809c94b0f463d14152b5
- https://datatrusts.uk/
- https://drive.google.com/drive/folders/1YWz-sJ-ZKqowPxuNObQcHLQzV0T9AJ49?usp=drive_link
- https://docs.google.com/document/d/1eYALwMy8zTtloRtWyJE4_Q4KVqYtj55e_BohlTsnYh0/edit?usp=sharing
- https://pol.is/report/r892azrash5nkrkscejbr
- https://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/4.0/deed.en
- https://nips.cc/public/guides/CodeSubmissionPolicy
- https://neurips.cc/public/EthicsGuidelines