В «Т-Технологиях» объяснили, почему посчитать вклад конкретного автора в обучение ИИ по...
В «Т-Технологиях» объяснили, почему посчитать вклад конкретного автора в обучение ИИ пока невозможно Директор по развитию технологий ИИ «Т-Технологий» Алексей Шпильман заявил, что сегодня технически нельзя достоверно определить, на произведениях каких именно авторов обучалась конкретная модель. Причина в самой цепочке обучения. ▫️ Современные модели часто обучаются не только на исходных датасетах, но и на данных, сгенерированных или подготовленных другими моделями. Поэтому происхождение конкретного фрагмента знаний может теряться уже на промежуточных этапах. По словам Шпильмана, разработчик в такой ситуации не всегда знает, на каких именно материалах обучалась модель, которую он использовал как основу. ▫️ Это напрямую осложняет идею индивидуальных выплат правообладателям за обучение ИИ. ▫️ Чтобы платить конкретному автору, нужно доказать, что его произведение действительно использовалось и в какой степени повлияло на модель. Сегодня такой механизм, по оценке «Т-Технологий», технически отсутствует. Шпильман допускает, что в будущем могут появиться новые математические методы атрибуции, но пока это нерешённая задача. И это важный аргумент в споре об авторском праве и ИИ. ▫️ Проблема не только юридическая — даже если государство решит платить авторам за обучение моделей, сначала нужно придумать технический способ доказать сам факт и объём использования конкретного произведения. Пока этого нет, индивидуальная модель компенсаций выглядит гораздо сложнее, чем централизованные реестры, фиксированные отчисления или opt-out. Подписывайтесь на AI для бизнеса