Conteúdo criativo e treinamento de IA: um guia prático

A inteligência artificial está transformando nosso mundo a um ritmo acelerado, impactando tudo, desde nossas vidas diárias até as fronteiras da ciência e da arte. À medida que a IA continua a evoluir rapidamente, é crucial considerar como podemos promover uma abordagem equilibrada para o uso de conteúdo criativo no treinamento de modelos de IA. Não se trata apenas de questões legais; trata-se de moldar o futuro da inovação em IA e da criatividade humana.

Toda nova tecnologia que ajuda a criar ou compartilhar conhecimento e arte — da imprensa ao internet e à TV a cabo — gerou debates sobre como gerar e distribuir valor. Quando se trata de IA, os desenvolvedores podem tomar várias medidas para apoiar as indústrias criativas e construir um ecossistema de IA próspero que beneficie a todos. Então, quais estratégias devemos considerar para os resultados dos modelos de IA, processos de treinamento e as novas formas pelas quais a IA pode criar valor compartilhado?

Avaliação dos Resultados da IA

Seja escrevendo com uma caneta, uma máquina de escrever ou IA, ou criando arte com um pincel, gráficos de computador ou IA, a questão principal é se o novo trabalho infringe o direito autoral de um já existente. Isso pode ser complicado, dependendo de fatores como a semelhança entre o novo trabalho e o antigo, a natureza de ambos os trabalhos e se o novo compete no mesmo mercado que o original. Ferramentas como filtros de saída podem ajudar a prevenir resultados muito semelhantes, mesmo enquanto os modelos aprendem a fazer julgamentos mais sutis sobre esses fatores.

Informações de procedência, como marcas d'água ou metadados, também podem ajudar a reduzir o risco de enganar as pessoas sobre quem criou um conteúdo. Por exemplo, o Google liderou o caminho com sua ferramenta SynthID e faz parte do comitê diretivo da Coalizão para Proveniência e Autenticidade de Conteúdo (C2PA). Esses esforços podem ajudar os consumidores a tomar decisões mais informadas sobre o conteúdo que encontram.

Treinamento Responsável de Modelos de IA

O treinamento de modelos de IA fundamentais com conteúdo da web aberta é considerado um uso justo transformador sob a lei de direitos autorais dos EUA, e muitos outros países têm exceções semelhantes de mineração de texto e dados que incentivam novos usos de informações. No entanto, adotar boas práticas pode ajudar a construir aceitação para novos usos de conteúdo existente pela IA.

É importante adquirir conteúdo de forma responsável e legal, como permitindo que sites optem por não ter seu conteúdo usado para treinamento de IA. Os padrões da indústria para rastreamento da web são uma maneira chave de fazer isso. Esses padrões são diretos e escaláveis, baseando-se em protocolos robot.txt legíveis por máquinas, amplamente utilizados na web para controlar como o conteúdo é acessado por rastreadores. Hoje em dia, milhares de editores da web também estão usando o protocolo Google-Extended e protocolos específicos de IA semelhantes oferecidos por outras empresas. Os desenvolvedores de IA devem estar abertos a evoluir esses padrões à medida que o ecossistema cresce e devem tomar medidas razoáveis para evitar treinar modelos de IA de propósito geral de maneiras que contornem esses padrões ou medidas técnicas semelhantes, como paywalls.

Quando se trata de evitar o uso de vozes e semelhanças de indivíduos, estruturas legislativas podem se basear em sistemas existentes de "notificação e remoção" para direitos autorais, incluindo salvaguardas para prevenir abusos. Novas ferramentas também podem ajudar os criadores a explorar o potencial criativo da IA enquanto mantêm o controle sobre sua voz e semelhança.

Compartilhando Valor, Expandindo Oportunidades

A IA tem o potencial de beneficiar a todos, e a colaboração entre desenvolvedores de IA e editores de conteúdo pode expandir o mercado e gerar nova renda para as indústrias criativas.

Os desenvolvedores de IA estão buscando compartilhar o valor dos resultados, direcionando tráfego relacionado aos provedores de conteúdo. O ecossistema também está trabalhando em conjunto para encontrar novas maneiras de criar valor a partir de aplicações emergentes de IA. Por exemplo, pode haver oportunidades para parcerias comerciais quando serviços de IA "fundamentam" respostas em fatos de sites.

Desenvolvedores de IA e editores de conteúdo também estão colaborando em novos acordos de conteúdo para usar dados especializados ou não públicos para fins de treinamento. Os desenvolvedores de IA estão aprendendo cada vez mais como avaliar a utilidade de conteúdos individuais para diferentes aplicações de IA. Por nossa parte, o Google já firmou acordos com vários editores para direitos amplos de dados e continua a explorar novas oportunidades.

Os desenvolvedores de IA estão trabalhando ativamente com as indústrias de mídia e criativas para projetar novas ferramentas generativas de IA que agreguem valor a essas indústrias. Por exemplo, o Pinpoint, uma ferramenta de IA para jornalistas, ajuda repórteres a pesquisar textos, áudios, imagens e arquivos de vídeo para identificar padrões nos dados, encontrar novos ângulos ou localizar uma citação em um arquivo de vídeo ou áudio.

A IA é uma oportunidade compartilhada com o potencial de expandir os reinos da ciência, comércio e criatividade. Estamos comprometidos em trabalhar com todas as partes interessadas no ecossistema para criar um quadro compartilhado onde os direitos dos criadores e a inovação possam prosperar.