Modelos de inteligência artificial generativa, como o ChatGPT da OpenAI, são treinados ao serem alimentados com grandes quantidades de dados, mas o que acontece quando esses dados são protegidos por direitos autorais?
Bem, os réus em uma variedade de processos atualmente em andamento nos tribunais alegam que o processo infringe suas proteções de direitos autorais.
Por exemplo, em 3 de fevereiro, o provedor de fotos Getty Images processou a empresa de inteligência artificial Stability AI, alegando que copiou mais de 12 milhões de fotos de suas coleções como parte de um esforço para construir um negócio concorrente. Ele observa no arquivo:
“Com base na propriedade intelectual de propriedade da Getty Images e de outros detentores de direitos autorais, a Stability AI criou um modelo de geração de imagens chamado Stable Diffusion, que usa inteligência artificial para fornecer imagens sintetizadas por computador em resposta a solicitações de texto.”
Enquanto a Comissão Europeia e outras regiões estão se esforçando para desenvolver regulamentos para acompanhar o rápido desenvolvimento da IA, a questão de saber se o treinamento de modelos de IA usando trabalhos protegidos por direitos autorais é classificado como infração pode ser decidida em processos judiciais como este.
A questão é um tema quente e, em uma audiência do Comitê Judiciário do Senado em 16 de maio, a senadora dos Estados Unidos Marsha Blackburn interrogou o CEO da OpenAI, Sam Altman, sobre o assunto.
Enquanto Altman observou que “os criadores merecem controle sobre como suas criações são usadas”, ele se absteve de não treinar o ChatGPT para usar obras protegidas por direitos autorais sem consentimento, sugerindo que sua empresa estava trabalhando com os criadores para garantir que fossem compensados de alguma forma.
Empresas de IA argumentam “uso transformador”
As empresas de IA geralmente argumentam que seus modelos não infringem as leis de direitos autorais porque transformam o trabalho original, portanto, qualificando-se como uso justo – pelo menos sob as leis dos EUA.
“Fair use” é uma doutrina nos EUA que permite o uso limitado de dados protegidos por direitos autorais sem a necessidade de obter permissão do detentor dos direitos autorais.
Alguns dos principais fatores considerados ao determinar se o uso de material protegido por direitos autorais é classificado como uso justo incluem a finalidade do uso - particularmente, se está sendo usado para ganho comercial - e se ameaça a subsistência do criador original ao competir com suas obras .
A opinião de Warhol da Suprema Corte
Em 18 de maio, a Suprema Corte dos Estados Unidos, considerando esses fatores, emitiu uma opinião que pode desempenhar um papel significativo no futuro da IA generativa.
A decisão em Fundação Andy Warhol para Artes Visuais v. Goldsmith descobriu que a obra “Orange Prince” do famoso artista Andy Warhol, de 1984, infringia os direitos da fotógrafa de rock Lynn Goldsmith, já que a obra se destinava a ser usada comercialmente e, portanto, não poderia ser coberta pela isenção de uso justo.
Embora a decisão não mude a lei de direitos autorais, ela esclarece como o uso transformativo é definido.
Mitch Glazier, presidente e CEO da Recording Industry Association of America - uma organização de defesa da música - agradeceu a decisão, notando que “reivindicações de 'uso transformador' não podem minar os direitos básicos concedidos a todos os criadores sob a Lei de Direitos Autorais”.
“Aplaudimos a decisão ponderada e cuidadosa da Suprema Corte de que alegações de “uso transformador” não podem prejudicar os direitos básicos concedidos a todos os criadores sob a Lei de Direitos Autorais”, disse o presidente e CEO da RIAA @mitch_glazier. https://t.co/C5iTLr4Mk4 pic.twitter.com/KMHyyXZTA3
-RIAA (@RIAA) 18 de maio de 2023
Dado que muitas empresas de IA estão vendendo acesso a seus modelos de IA após treiná-los usando as obras dos criadores, o argumento de que elas estão transformando as obras originais e, portanto, se qualificam para a isenção de uso justo pode ter sido ineficaz pela decisão.
Vale a pena notar que não há um consenso claro, no entanto.
Em um artigo de 23 de maio, Jon Baumgarten - um ex-conselheiro geral do US Copyright Office que participou da formação da Lei de Direitos Autorais - disse que o caso destaca que a questão do uso justo depende de muitos fatores e argumentou que o cobertor do atual conselho geral a afirmação de que a IA generativa é de uso justo “é supergeneralizada, simplificada demais e indevidamente conclusiva”.
Um caminho mais seguro?
Os pontos de interrogação legais em torno dos modelos generativos de IA treinados com obras protegidas por direitos autorais levaram algumas empresas a restringir fortemente os dados que entram em seus modelos.
Por exemplo, em 23 de maio, a empresa de software Adobe anunciou o lançamento de um modelo de IA generativo chamado Generative Fill, que permite aos usuários do Photoshop “criar imagens extraordinárias a partir de um simples prompt de texto”.
Embora o produto seja semelhante ao Stability AI's Stable Diffusion, o modelo AI que alimenta o Generative Fill é treinado usando apenas fotos de seu próprio banco de dados, o que - de acordo com a Adobe - ajuda a garantir que "não gere conteúdo com base no trabalho de outras pessoas, marcas , ou propriedade intelectual”.
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Este pode ser o caminho mais seguro do ponto de vista legal, mas os modelos de IA são tão bons quanto os dados alimentados neles, então o ChatGPT e outras ferramentas populares de IA não seriam tão precisas ou úteis como são hoje se não tivessem obtido grandes quantidades de dados da web.
Assim, embora os criadores possam ser encorajados pela recente decisão de Warhol – e não há dúvida de que suas obras devem ser protegidas pela lei de direitos autorais – vale a pena considerar qual pode ser seu efeito mais amplo.
Se os modelos generativos de IA só puderem ser treinados usando dados livres de direitos autorais, que tipo de efeito isso terá na inovação e no crescimento da produtividade?
Afinal, o crescimento da produtividade é considerado por muitos como o fator mais significativo para elevar o padrão de vida dos cidadãos de um país, conforme destacado em uma famosa citação do proeminente economista Paul Krugman em seu livro de 1994 A era das expectativas diminuídas:
“Produtividade não é tudo, mas a longo prazo é quase tudo. A capacidade de um país de melhorar seu padrão de vida ao longo do tempo depende quase inteiramente de sua capacidade de aumentar sua produção por trabalhador”.
Revista: Crypto City: Guia para Osaka, a segunda maior cidade do Japão
Fonte: https://cointelegraph.com/news/what-is-fair-use-us-supreme-court-weighs-in-on-ai-s-copyright-dilemma