Contenido creativo y capacitación de IA: una guía práctica

La inteligencia artificial está transformando nuestro mundo a un ritmo vertiginoso, tocando todo, desde nuestra vida diaria hasta los bordes de corte de la ciencia y el arte. A medida que AI continúa evolucionando rápidamente, es crucial considerar cómo podemos fomentar un enfoque equilibrado para usar contenido creativo en los modelos de IA de capacitación. No se trata solo de legalidades; Se trata de dar forma al futuro de la innovación de la IA y la creatividad humana.

Cada nueva tecnología que ayuda a crear o compartir conocimiento y arte, desde la imprenta de impresión hasta Internet y la televisión por cable, ha provocado debates sobre cómo generar y distribuir valor. Cuando se trata de IA, los desarrolladores pueden tomar varios pasos para apoyar a las industrias creativas y construir un próspero ecosistema de IA que beneficie a todos. Entonces, ¿qué estrategias debemos considerar para los resultados del modelo de IA, los procesos de capacitación y las nuevas formas en que la IA puede crear un valor compartido?

Evaluación de salidas de IA

Ya sea que esté escribiendo con un bolígrafo, una máquina de escribir o una IA, o creando arte con un pincel, gráficos por computadora o IA, la pregunta clave es si el nuevo trabajo infringe los derechos de autor de uno existente. Esto puede ser complicado, dependiendo de factores como lo similar que es el nuevo trabajo para el anterior, la naturaleza de ambos trabajos y si el nuevo compite en el mismo mercado que el original. Herramientas como los filtros de salida pueden ayudar a prevenir salidas que sean demasiado similares, incluso cuando los modelos aprenden a hacer juicios más matizados sobre estos factores.

La información de procedencia, como marcas de agua o metadatos, también puede ayudar a reducir el riesgo de engañar a las personas sobre quién creó un contenido. Por ejemplo, Google ha liderado el camino con su herramienta Synthid y es parte del Comité Directivo de la Coalición de Procedencia y Autenticidad de Contenido (C2PA). Estos esfuerzos pueden ayudar a los consumidores a tomar decisiones mejor informadas sobre el contenido que encuentran.

Entrenamiento de modelos de IA de manera responsable

La capacitación de modelos de IA fundamentales en el contenido de la web abierta se considera un uso justo transformador bajo la ley de derechos de autor de los Estados Unidos, y muchos otros países tienen excepciones similares de minería de texto y datos que fomentan los nuevos usos de la información. Sin embargo, la adopción de buenas prácticas puede ayudar a generar aceptación para los nuevos usos de IA del contenido existente.

Es importante adquirir contenido de manera responsable y legal, como permitir que los sitios web opten por no tener su contenido utilizado para la capacitación de IA. Los estándares de la industria existentes para el rastreo web son una forma clave de hacerlo. Estos estándares son sencillos y escalables, basándose en protocolos Robot.txt bien establecidos de máquina bien establecidos que se usan ampliamente en la web para controlar cómo los rastreadores web acceden el contenido. Hoy en día, miles de editores web también están utilizando el protocolo extendido de Google y protocolos similares específicos de IA ofrecidos por otras compañías. Los desarrolladores de IA deben estar abiertos a la evolución de estos estándares a medida que el ecosistema crece y debe tomar medidas razonables para evitar capacitar incorrectamente modelos de IA de uso general de manera que eviten estos estándares o medidas técnicas similares como los paredes de pago.

Cuando se trata de evitar el uso de voces y semejanzas de individuos, los marcos legislativos pueden aprovechar los sistemas existentes de "notificación y recuerdo" para derechos de autor, incluidas salvaguardas para evitar el abuso. Las nuevas herramientas también pueden ayudar a los creadores a aprovechar el potencial creativo de la IA mientras mantienen el control sobre su voz y semejanza.

Compartir valor, expansión de oportunidades

La IA tiene el potencial de beneficiar a todos, y la colaboración entre los desarrolladores de IA y los editores de contenido puede expandir el mercado y generar nuevos ingresos para las industrias creativas.

Los desarrolladores de IA buscan compartir el valor de los resultados impulsando el tráfico relacionado con los proveedores de contenido. El ecosistema también está trabajando juntos para encontrar nuevas formas de crear valor a partir de aplicaciones de IA emergentes. Por ejemplo, puede haber oportunidades para asociaciones comerciales cuando la IA sirviera a las respuestas "terrestres" en los hechos de los sitios web.

Los desarrolladores de IA y los editores de contenido también están colaborando en nuevos acuerdos de contenido para usar datos especializados o no públicos para fines de capacitación. Los desarrolladores de IA están aprendiendo cada vez más cómo evaluar la utilidad del contenido individual para diferentes aplicaciones de IA. Por nuestra parte, Google ya ha celebrado acuerdos con varios editores para los derechos de datos amplios y continúa explorando nuevas oportunidades.

Los desarrolladores de IA están trabajando activamente con las industrias de los medios y creativos para diseñar nuevas herramientas generativas de IA que agregan valor a estas industrias. Por ejemplo, Pinpoint, una herramienta de IA para periodistas, ayuda a los periodistas a buscar a través de archivos de texto, audio, imagen y video para detectar patrones en datos, identificar nuevos ángulos o encontrar una cita en un video o archivo de audio.

La IA es una oportunidad compartida con el potencial de expandir los reinos de la ciencia, el comercio y la creatividad. Estamos comprometidos a trabajar con todas las partes interesadas en el ecosistema para crear un marco compartido donde los derechos de los creadores y la innovación puedan prosperar.