AI藝術與擁有權
目錄:
- 簡介 🌟
- 人工智慧創作的崛起
2.1 摳寫與生成藝術
2.2 音樂的轉變
2.3 文字生成的革新
- 人機作品歸屬問題
3.1 人工智慧創作的擁有權
3.2 法律與道德議題
- 人工智慧創作的技術
4.1 了解自然語言處理
4.2 生成對抗網路的應用
4.3 AI的限制與缺點
- 創作的擁有權歸屬
5.1 創作原始性的問題
5.2 創作過程中的權益
5.3 由AI生成的作品擁有者
- 音樂創作的問題與挑戰
6.1 錄音公司和授權的複雜性
6.2 AI創作中的倫理考量
6.3 文化的轉變與數位音樂
- 打擊侵權的金錘子
7.1 DMCA的自動化審查
7.2 DMCA對創作者的影響
7.3 應用更為精準的處理方式
- 與AI共存的未來
8.1 AI作為創作工具
8.2 維護正確的期望值
8.3 法律及社會的發展需求
結論 🌟
2. 人工智慧創作的崛起
人工智慧(AI)的出現改變了我們對藝術、音樂和文字創作的看法。擁有生成藝術、音樂和文字的能力的算法,讓我們看到了創作的新思維。然而,與此同時,機器和人創作的界線也變得模糊不清,因此也引發了關於這些創作的擁有權歸屬和獲益權的問題。本視頻將探索AI創作與擁有權之間的關係,從創作過程中使用的尖端技術到其使用所引發的法律和道德問題。
3. 人機作品歸屬問題
在探討AI創作的擁有權問題之前,我們必須先了解人類和機器之間的關係。1950年,阿蘭·圖靈通過對機器的心智進行比較研究來探討機器的新興智慧。他提出了後來被稱為圖靈測試的概念,試圖判斷機器是否能夠思考。如果要進行一個遊戲,有三個角色:一個被隔離的提問者和另外兩個玩家,其中一個是人類,另一個是機器。提問者的任務是通過向兩者提問來判斷誰是人,誰是機器。機器則試圖使提問者誤以為它是人類,即模仿人類的能力。因此,人工智慧的科學目標是更好地了解和模仿人類的思維能力,最終模擬出人類智慧。
AI創作的核心在於理解生成對抗網絡(GANs)的概念,這是一種由生成器和鑑別器組成的神經網絡。生成器創建基於數據集模式的內容,鑑別器則通過判斷原始樣本和新樣本之間的差異來提供評價。這種生成器和鑑別器之間的迴圈不斷改進生成的結果,使其更接近原始樣本的質量。然而,這些AI生成的作品是在相對現有作品的基礎上創作的,因此已經被其他人擁有。
4. 人工智慧創作的技術
為了更好地了解AI是如何創作與人類類似的內容的,我們需要了解自然語言處理(NLP)和其應用。NLP是一種生成文本的軟件,可以包括預測文本、消息軟件以及前面提到的聊天CPT等功能。NLP使用鏈式生成模型來模仿人類的語言模式,基於先前的單詞生成一個句子。這種預測性的基於鏈式鏈表的模型是AI生成內容類似於人類的方式,但同時也忽略了人類可能考慮到的其他因素。AI可以被形容為被困在博物館中的你,只能透過博物館中的圖片和小牌子來學習。AI只能依靠博物館中的其他圖片來更好地理解蘋果的內涵。
5. 創作的擁有權歸屬
在想要確定AI生成作品的擁有權時,我們需要考慮生成內容的來源。這可能涉及到創作內容的創作者、指派機器創作內容的人、程式設計師、機器本身等。如果版權和擁有權需要原創想法和固定有形媒介,那麼以上問題解釋了為什麼圖靈對機器心理測試的研究仍然具有重要意義。
6. 音樂創作的問題與挑戰
對於音樂創作而言,問題更加複雜,這是因為錄音公司和授權的複雜性。舉個例子,我們來談談現在在TikTok上瘋傳的歌曲《Heart On My Sleeve》。雖然這首歌的創作是原創的,但其中的人聲是從Drake和The Weeknd的歌曲中提取的,甚至包含了Metro Boominus的標語。這是一個更加複雜的案例,因為雖然Drake的唱片公司Universal Music Group能夠迅速撤下大多數與該歌曲相關的軌跡,並且在技術上沒有侵犯任何版權法律,但在作品中使用先前歌曲的片段卻更像是對歌曲的取樣,具體適用於如何創作及如何使用原始作品。
7. 打擊侵權的金錘子
為了打擊數位盜版,DMCA(數位千禧年版權法案)成為大規模打擊數位盜版的最有效方式之一。然而,DMCA的自動化審查與生成的內容產生了實質影響,可能對創作者的收入來源造成損害。此外,DMCA的迅速執行缺乏主觀性和推理能力,更像是一種破壞性的手段,而不是細緻的解決方案。在AI成為生成內容的對手而非輔助工具的情況下,它到底能為我們的創作提供什麼樣的價值?
8. 與AI共存的未來
毫無疑問,AI是創作內容並推動界限的一種強大工具,但如果AI成為創作的對手而非輔助工具,那麼它的真正價值是什麼?隨著對AI的更深入理解以及生成原創內容的更高效能,人們對於法律和社會的期望也需要隨之發展。
結論:
隨著AI技術的快速發展,人工智慧創作已經成為一個引人注目的領域。在探索AI創作的潛力和挑戰的同時,我們也不能忽視擁有權歸屬和相關的法律和道德問題。隨著科技的進步和社會的變革,我們需要共同努力追求一個讓AI和人類創作者共存的未來。