Ein Shapley-Werte-basierter Rahmen für eine faire Aufteilung der Vergütung bei von KI-Systemen erstellten Inhalten

Core Concepts

Wir schlagen eine Methode vor, um die Beiträge von Künstlern bei der Erstellung von Bildern durch das Stable Diffusion-v1.5-Modell zu quantifizieren und die Vergütung fair zwischen dem Modell und den Künstlern aufzuteilen.

Abstract

In dieser Studie stellen wir eine Methode vor, um die Vergütung für von KI-Systemen generierte Kunst zwischen dem Stable Diffusion-v1.5-Modell und den Künstlern, deren Stil verwendet wurde, fair aufzuteilen. Unser Ansatz basiert auf Shapley-Werten und Einbettungen des CLIP-Modells. Wir haben eine Methode entwickelt, um den Beitrag eines Künstlers zum Endergebnis zu bewerten, indem wir berücksichtigen, ob das Modell auf den Werken des Künstlers trainiert wurde und wie genau es deren einzigartigen Stil reproduzieren kann. Darüber hinaus untersuchen wir Fälle, in denen die Stile mehrerer Künstler bei der Bildgenerierung gemischt werden, und schlagen eine Methode vor, um den Beitrag jedes Künstlers zu berechnen. Unser Lösungsansatz hat vielfältige praktische Anwendungen. Er ermöglicht es Künstlern, deren Daten bei der Modellausbildung verwendet wurden und deren Stil vom Modell nachgeahmt werden kann, den Umfang ihres Beitrags zur Endgenerierung zu bewerten und eine angemessene Vergütung vom Modellentwickler zu fordern. Darüber hinaus kann diese Berechnung vollständig lokal durchgeführt werden, ohne dass private Daten an externe Stellen weitergegeben werden müssen. Wir sind der Ansicht, dass dieser Ansatz dazu beitragen wird, einen Konsens über die Verwendung von Daten, die durch automatisiertes Web-Scraping bei der Ausbildung generativer KI-Modelle gewonnen wurden, zu erreichen und so potenzielle soziale Umwälzungen zu verhindern. Durch die Übernahme eines solchen Ansatzes kann ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Datennutzung und fairer Vergütung erreicht werden, das die individuellen Rechte schützt und eine verantwortungsvolle Weiterentwicklung im Bereich der generativen KI fördert.

Stats

Das Training von CLIP erforderte Millionen von Bild-Beschriftungs-Paaren. Das Stable Diffusion-Modell erreichte ein Qualitätsniveau, bei dem die damit erstellten Werke (mit gewissen Vorbehalten) auf dem Niveau echter digitaler Künstler verkauft werden könnten. Eine Liste von 1789 Künstlernamen wurde zusammengestellt, deren Stil das Stable Diffusion-Modell reproduzieren kann.

Quotes

"Hinter dem Wissen und den Fähigkeiten, die generative KI besitzt, stehen die Erfahrung und die Bemühungen echter Menschen, die sich ihrer Arbeit verschrieben haben." "KI hat gelernt, ihre Erfahrung zu absorbieren und zu transformieren, hat aber gleichzeitig das Potenzial, diese Menschen selbst auf dem Arbeitsmarkt überflüssig zu machen."

Key Insights Distilled From

Shapley Values-Powered Framework for Fair Reward Split in Content Produced by GenAI

by Alex Glinsky... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09700.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte ein Vergütungsmodell aussehen, das die Rechte und Interessen aller Beteiligten (Künstler, KI-Entwickler, Plattformen) in Einklang bringt?

Um die Rechte und Interessen aller Beteiligten in Einklang zu bringen, könnte ein Vergütungsmodell implementiert werden, das auf dem Konzept der Shapley Values basiert. Dieses Modell würde die individuellen Beiträge der Künstler und KI-Entwickler bei der Generierung von Kunstwerken quantifizieren und gerecht aufteilen. Die Vergütung könnte basierend auf der Qualität und Einzigartigkeit des Beitrags jedes Beteiligten erfolgen. Künstler, deren Stil maßgeblich zur Endgenerierung beiträgt, könnten einen höheren Anteil erhalten, während KI-Entwickler für die technische Umsetzung und Plattformen für die Bereitstellung der Infrastruktur angemessen entlohnt werden.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Entwicklung und Nutzung generativer KI-Systeme berücksichtigt werden, um negative Auswirkungen auf Künstler und andere Kreative zu vermeiden?

Bei der Entwicklung und Nutzung generativer KI-Systeme müssen verschiedene ethische Überlegungen berücksichtigt werden, um negative Auswirkungen auf Künstler und andere Kreative zu vermeiden. Dazu gehören die Transparenz in Bezug auf die Verwendung von Daten und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien, die Anerkennung und Respektierung des geistigen Eigentums der Künstler, die Förderung von Fairness und Gerechtigkeit bei der Vergütung, die Vermeidung von Bias und Diskriminierung in den generierten Inhalten sowie die Schaffung von Mechanismen zur Mitbestimmung und Partizipation der Künstler an der Entwicklung und Nutzung der KI-Systeme.

Wie könnte eine Zusammenarbeit zwischen Künstlern und KI-Entwicklern aussehen, von der beide Seiten profitieren?

Eine erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Künstlern und KI-Entwicklern könnte auf einer partnerschaftlichen Basis beruhen, bei der beide Seiten von den jeweiligen Stärken und Fähigkeiten profitieren. Künstler könnten ihre kreativen Ideen und künstlerischen Fertigkeiten einbringen, um die Generierung von Kunstwerken durch KI-Systeme zu inspirieren und zu lenken. KI-Entwickler könnten ihre technische Expertise nutzen, um die Umsetzung dieser Ideen in hochwertige und einzigartige Kunstwerke zu ermöglichen. Durch eine enge Zusammenarbeit und offene Kommunikation könnten beide Seiten voneinander lernen und innovative Kunstwerke schaffen, die das Beste aus menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz vereinen.