Preoccupazioni sul copyright e imitazione nell'arte generata da AI
I sistemi di intelligenza artificiale possono imitare artisti, sollevando questioni sul copyright.
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I sistemi AI che creano immagini, noti come modelli di diffusione, sono diventati molto bravi a imitare il lavoro degli artisti umani. Questo solleva domande importanti su cosa significhi per le Leggi sul copyright, soprattutto visto che questi sistemi AI spesso usano dati contenenti materiale protetto da copyright per imparare a creare immagini.
Una delle preoccupazioni principali è se questi modelli AI stiano davvero apprendendo dagli artisti che imitano o se stiano semplicemente copiando il loro lavoro. Per affrontare questo, dobbiamo vedere quanto siano efficaci questi modelli nell'imitare artisti specifici. Questo è cruciale perché se un'AI può costantemente produrre immagini nello stile di un particolare artista, potrebbe portare a problemi legali riguardo al copyright.
Il modo in cui possiamo misurare la capacità di un'AI di imitare un artista comporta alcuni passaggi. Primo, possiamo usare un metodo che genera immagini di imitazione basate su richieste che menzionano il nome di un artista specifico. Poi, possiamo analizzare queste immagini per vedere se riflettono davvero lo stile dell'artista in questione.
Identificazione degli artisti dalle imitazioni AI
Per cominciare la nostra analisi, generiamo immagini di imitazione chiedendo al sistema AI di creare opere d'arte nello stile di vari artisti. Iniziamo con frasi come "Opera d'arte di [nome dell'artista]." Dopo aver generato queste immagini, dobbiamo valutare se si allineano con lo stile dell'artista originale.
Per questa valutazione, utilizziamo un metodo che coinvolge la codifica sia delle immagini di imitazione che dei nomi degli artisti usando una tecnica speciale. Codificando le immagini, possiamo confrontarle per vedere quanto sono simili al lavoro del vero artista. Se il modello AI abbina con successo l'imitazione all'artista corretto, suggerisce che il modello può replicare efficacemente lo stile dell'artista.
Abbiamo testato questo metodo su 70 artisti diversi il cui lavoro è disponibile online. Nelle nostre prove, il sistema AI ha identificato l'artista corretto dalle immagini di imitazione circa l'81% delle volte. Questo risultato indica che l'AI ha una forte capacità di imitare gli Stili di singoli artisti.
Panoramica del metodo
Il processo inizia selezionando un gruppo di artisti. Abbiamo scelto 70 artisti attivi che hanno una presenza significativa sulle piattaforme d'arte digitale. Ogni artista aveva opere pubblicate online, e ci siamo assicurati che avessero un numero sufficiente di immagini nei dataset utilizzati per addestrare il sistema AI.
Una volta formata la nostra squadra di artisti, abbiamo chiesto al modello di diffusione di creare immagini basate sui loro nomi. Ogni volta che lo facevamo, generavamo molte immagini di imitazione che avremmo poi analizzato.
Per valutare le prestazioni dell'AI, abbiamo usato qualcosa chiamato CLIP, una tecnica per codificare le immagini. Questo ci ha permesso di classificare le immagini di imitazione confrontando le loro codifiche con quelle degli artisti originali. Se l'imitazione codificata era vicina al lavoro originale codificato, indicava un'imitazione riuscita.
Risultati dell'esperimento
Durante la nostra valutazione, abbiamo eseguito i test più volte per garantire che i risultati fossero coerenti e affidabili. Abbiamo raccolto dati in vari trial e abbiamo scoperto che per quasi tutti gli artisti testati, l'AI era in grado di classificare correttamente le immagini di imitazione. In effetti, abbiamo trovato che su 70 artisti, 69 avevano i loro stili accuratamente classificati nella maggior parte dei test.
Abbiamo anche condotto un confronto per vedere quanto bene l'AI si comportasse rispetto a indovinelli casuali. In un test di base in cui abbiamo usato nomi casuali anziché nomi di artisti, l'AI ha fatto la corrispondenza corretta solo circa l'8,6% delle volte. In un altro test in cui l'AI stava semplicemente indovinando a caso, il tasso di successo è sceso a solo l'1,4%. Questi confronti mettono in evidenza quanto siano efficaci le imitazioni dell'AI.
Abbinare opere d'arte reali a imitazioni AI
Insieme alla nostra valutazione iniziale per identificare artisti dalle imitazioni, abbiamo anche esplorato quanto bene le immagini di imitazione dell'AI corrispondessero a opere reali di questi artisti. Per ogni artista, abbiamo cercato un pezzo della loro reale opera online e lo abbiamo recuperato per il confronto con le immagini di imitazione prodotte dall'AI.
Una volta raccolta l'opera reale, abbiamo generato più immagini di imitazione per ciascun artista e poi misurato quanto si assomigliassero ai lavori originali degli artisti. Abbiamo usato metodi matematici per valutare le differenze tra le immagini reali e quelle di imitazione.
I risultati sono stati promettenti. In circa il 90% dei casi, le immagini di imitazione sono risultate significativamente più simili al lavoro originale dell'artista rispetto a quello di altri artisti. Questo dimostra che l'AI non è solo brava a imitare stili individuali, ma può anche creare immagini che assomigliano molto all'opera reale di singoli artisti.
Importanza di questi risultati
I nostri risultati fanno luce sulla capacità dei sistemi AI di imitare artisti umani e offrono spunti sulle possibili implicazioni per il copyright. Con l'AI che diventa sempre più brava a creare immagini che riflettono gli stili unici di artisti diversi, sorgono preoccupazioni su come si applicheranno le leggi sul copyright in questi casi.
Attualmente, le leggi sul copyright in molti posti si concentrano su quanto del lavoro originale di un artista è stato copiato. Tuttavia, la nostra ricerca si concentra su quanto bene l'AI può imitare quel lavoro. Collegando le questioni di copyright alle capacità dell'AI, possiamo creare una comprensione più chiara delle responsabilità legali che accompagnano i contenuti generati dall'AI.
I risultati dei nostri esperimenti mostrano che l'AI, specificamente modelli di diffusione come Stable Diffusion, possono replicare gli stili di artisti umani individuali con impressionante accuratezza. Questo fornisce un modo pratico per esaminare l'intersezione tra tecnologia e questioni di copyright.
Direzioni future
Guardando al futuro, speriamo che i nostri risultati ispirino ulteriori ricerche sugli aspetti legali dell'AI che imita artisti umani. Utilizzando tecniche di classificazione e analisi delle immagini, potrebbe essere possibile valutare le rivendicazioni legali in modo più efficace in futuro.
L'obiettivo non è automatizzare le determinazioni di copyright, ma potenziare le discussioni legali sull'uso dell'AI nei campi creativi. L'avanzamento della tecnologia AI continuerà, e comprendere il suo ruolo nella creazione artistica diventerà sempre più importante mentre navighiamo in questo panorama in evoluzione.
In conclusione, il nostro studio illustra la significativa capacità dei modelli AI di imitare il lavoro degli artisti umani. Analizzando sia l'abilità di questi sistemi di abbinare artisti che di replicare il loro lavoro, possiamo iniziare a capire le potenziali implicazioni per la legge sul copyright e la proprietà artistica in un mondo sempre più plasmato dall'intelligenza artificiale.
Titolo: Measuring the Success of Diffusion Models at Imitating Human Artists
Estratto: Modern diffusion models have set the state-of-the-art in AI image generation. Their success is due, in part, to training on Internet-scale data which often includes copyrighted work. This prompts questions about the extent to which these models learn from, imitate, or copy the work of human artists. This work suggests that tying copyright liability to the capabilities of the model may be useful given the evolving ecosystem of generative models. Specifically, much of the legal analysis of copyright and generative systems focuses on the use of protected data for training. As a result, the connections between data, training, and the system are often obscured. In our approach, we consider simple image classification techniques to measure a model's ability to imitate specific artists. Specifically, we use Contrastive Language-Image Pretrained (CLIP) encoders to classify images in a zero-shot fashion. Our process first prompts a model to imitate a specific artist. Then, we test whether CLIP can be used to reclassify the artist (or the artist's work) from the imitation. If these tests match the imitation back to the original artist, this suggests the model can imitate that artist's expression. Our approach is simple and quantitative. Furthermore, it uses standard techniques and does not require additional training. We demonstrate our approach with an audit of Stable Diffusion's capacity to imitate 70 professional digital artists with copyrighted work online. When Stable Diffusion is prompted to imitate an artist from this set, we find that the artist can be identified from the imitation with an average accuracy of 81.0%. Finally, we also show that a sample of the artist's work can be matched to these imitation images with a high degree of statistical reliability. Overall, these results suggest that Stable Diffusion is broadly successful at imitating individual human artists.
Autori: Stephen Casper, Zifan Guo, Shreya Mogulothu, Zachary Marinov, Chinmay Deshpande, Rui-Jie Yew, Zheng Dai, Dylan Hadfield-Menell
Ultimo aggiornamento: 2023-07-08 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.04028
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04028
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.
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