Вчера спорил с коллегой: он доказывал, что нейросеть — просто шредер, который жуёт чужи...
Вчера спорил с коллегой: он доказывал, что нейросеть — просто шредер, который жуёт чужие картинки и выплёвывает «новые». Я почти согласился. А вчера вышло исследование MIT в Nature Communications, которое переворачивает этот аргумент. 💡 Исследователи из Массачусетского технологического института (Чжэн Дай и Дэвид Гиффорд) показали: чем больше данных в обучении, тем слабее результат привязан к конкретной картинке. На каком-то этапе вывод вообще перестаёт отслеживаться до какого-либо источника — эффект назвали «затуханием атрибуции». Проверяли хитро: вместо полного переобучения модели (это стоило бы бешеных денег) собрали ансамбль частичных моделей на пересекающихся срезах данных. Для копирайт-исков это бомба: истцу всё сложнее доказать «вот моя картинка в ответе». Один из авторов даже считает: если вывод не зависит ни от одного примера — это не копирование, а творчество. Спор я выиграл. Но что-то подсказывает: суды ещё долго будут это пережёвывать. А вы как считаете — творчество или производная работа? 👇 #ИИ #копирайт #технологии