Voilà comment je vois le naufrage moral de l’aiart.
Est-ce que les boîtes d’IA auraient dû s’entraîner sur des quantités massives d’œuvres sous copyright sans permission ?
Non.
Est-ce la faute des artistes expérimentaux et des artistes nouveaux médias ?
Non. Sauf s’ils font activement du fine tuning en utilisant les mêmes techniques de collecte de données, ou des techniques similaires. L’argument selon lequel le fine tuning constitue une violation du copyright est bien plus solide que pour les modèles de fondation.
Du moins, isolément, sans prendre en compte d’autres problèmes et en supposant un processus simple basé uniquement sur des prompts.
Est-ce que les modèles de fondation créent, généralement, dans le cadre d’usages standards connus (sans utiliser de techniques pour contourner les systèmes de modération ou provoquer des fuites), des choses qui relèveraient de la définition traditionnelle d'« œuvre dérivée » ?
Là encore, non. Ça a été étudié plusieurs fois, et aussi récemment qu’en 2024.
Est-ce que ce même raisonnement s’applique à la musique par IA ?
Possiblement. Personne ne l’a encore étudié de manière productive. Les jeux de données sont théoriquement assez vastes pour rendre ce genre de généralisation possible. Mais plusieurs facteurs pourraient casser cette généralisation, comme la duplication.
La duplication dans le jeu de données est insignifiante quand on a cinq milliards de sources. Par contre, quand on a moins d’un million de données uniques... c’est beaucoup plus problématique.
Est-ce que les fichiers audio ont des propriétés différentes des fichiers images, et est-ce que cela pourrait modifier les métriques dans un sens ou dans l’autre ?
Oui. Absolument.
Mais personne ne le sait encore.
J’y travaille.