Meta намагається відхилити позов про піратство порнографії, називаючи вимоги щодо навчання ШІ "нелогічними"

Коротко

• Meta звернулася до суду США з проханням відхилити позов Strike 3 Holdings, який стверджує, що компанія використовувала корпоративні та приховані IP-адреси для торенту майже 2,400 дорослих фільмів з 2018 року для розробки штучного інтелекту.
• Meta стверджує, що мала кількість ймовірних завантажень вказує на “особисте використання” індивідуумами, а не на тренування ШІ.
• Компанія заперечує використання будь-якого контенту для дорослих у своїй моделі, називаючи теорію навчання штучного інтелекту “вгадуванням і натяками.”

Декодер: Центр мистецтв, моди та розваг.

Відкрийте SCENE

Meta попросила суд США відхилити позов, який звинувачує її в незаконному завантаженні та розповсюдженні тисяч порнографічних відео для навчання своїх систем штучного інтелекту.

Заява, подана в понеділок до окружного суду США для Північного округу Каліфорнії, стверджує, що немає жодних доказів того, що моделі штучного інтелекту Meta містять або були навчанні на авторському матеріалі, називаючи ці звинувачення “нелогічними та безпідставними.”

Цю інформацію вперше опублікувало Ars Technica в четвер, при цьому Meta випустила пряму відмову, заявивши, що ці твердження є “дешевими”.

Позивачі “доклали великих зусиль, щоб зшити цей наратив за допомогою здогадок і натяків, але їхні вимоги не є ні переконливими, ні підтримуються добре викладеними фактами”, йдеться в клопотанні.

Первісна скарга була подана в липні компанією Strike 3 Holdings і звинуватила Meta у використанні корпоративних та прихованих IP-адрес для торрентування майже 2400 дорослих фільмів з 2018 року в рамках більш широких зусиль зі створення мультимодальних систем штучного інтелекту.

Strike 3 Holdings - це компанія, що базується в Маямі, яка займається випуском дорослого контенту під брендами такими як Vixen, Blacked та Tushy, серед інших.

Decrypt звернувся до Meta та Strike 3 Holdings, а також до їх відповідних юридичних радників, і оновить цю статтю, якщо вони відреагують.

Масштаб і візерунок

Заява Meta стверджує, що масштаб і характер ймовірних завантажень суперечать теорії навчання штучного інтелекту Strike 3.

Протягом семи років лише 157 фільмів Strike 3 нібито були завантажені з використанням корпоративних IP-адрес Meta, що в середньому становить приблизно 22 на рік по 47 різних адресах.

Адвокат Meta Анджела Л. Даннінг охарактеризувала це як “мізерну, некординовану діяльність” з боку “різних осіб”, які роблять це для “особистого користування”, і тому це не було, як стверджує Strike 3, частиною зусиль технологічного гіганта з збору даних для навчання ШІ.

Ця пропозиція також заперечує заяву Strike 3 про те, що Meta використала більше 2,500 “прихованих” IP-адрес третіх осіб, і стверджує, що Strike 3 не перевірив, хто володіє цими адресами, а натомість зробив невизначені “кореляції”.

Один з IP-діапазонів нібито зареєстрований на гавайську неприбуткову організацію, яка не має зв'язку з Meta, в той час як інші не мають виявленого власника.

Meta також стверджує, що немає доказів того, що вона знала про або могла зупинити нібито завантаження, додаючи, що вона нічого не отримала від них і що моніторинг кожного файлу в її глобальній мережі не був би ні простим, ні вимагався б за законом.

Безпечно тренуватися

Хоча захист Meta на перший погляд виглядає “незвично”, він все ще може мати вагу, оскільки основне твердження ґрунтується на тому, як “матеріал не використовувався в жодному навчанні моделей”, сказав Дермот МакГрат, співзасновник венчурної компанії Ryze Labs, в інтерв'ю Decrypt.

“Якщо Meta визнала б, що дані використовувалися в моделях, їм довелося б стверджувати про добросовісне використання, обґрунтувати включення піратського контенту та відкрити себе для розкриття своїх внутрішніх систем навчання та аудиту,” - сказав МакГрат, додавши, що замість захисту того, як дані нібито використовувалися, Meta заперечила, що “вони взагалі коли-небудь використовувалися.”

Але якщо суди визнають таку захист як дійсну, це може відкрити “масштабну лазівку”, сказав МакГрат. Це може “ефективно підривати захист авторських прав у справах про навчальні дані штучного інтелекту”, так що майбутні справи потребували б “сильніших доказів корпоративного управління, які компанії просто стануть краще приховувати.”

Все ж, існують законні причини для обробки явного матеріалу, такі як розробка інструментів безпеки або модерації.

“Більшість великих компаній у сфері штучного інтелекту мають 'червоні команди', чия задача полягає в перевірці моделей на вразливості, використовуючи шкідливі запити та намагаючись змусити ШІ генерувати нецензурний, небезпечний або заборонений контент,” - сказав МакГрат. “Щоб створити ефективні фільтри безпеки, потрібно навчити ці фільтри на прикладах того, що ви намагаєтеся заблокувати.”