超过11,500名来自多元创意领域的艺术家组成的集体发出了强有力的声明，呼吁结束未经授权使用他们作品以训练生成性人工智能系统的行为。 这个团体包括知名音乐人汤姆·约克（Thom Yorke）、著名演员朱丽安·摩尔（Julianne Moore）和凯文·贝肯（Kevin Bacon）、著名作家石黑一雄以及阿巴乐队的比约恩·乌尔维斯（Björn Ulvaeus）。
他们简短的信件强调了一个紧迫的问题：未经授权使用创作材料对创作者的财务稳定构成了重大风险。 艺术家们日益发声，表达这种做法对他们生计的负面影响。
技术公司，包括OpenAI，通过从互联网收集数据来开发生成性人工智能，这些数据包括文本、图像、音频和视频，通常没有获得原始创作者的同意。 这些数据集用于增强算法，使用户能够进行对话、创作视觉艺术，甚至根据简单的提示创作音乐。
尽管他们声明自己的行为符合版权法的“合理使用”条款，但许多创作者认为他们的权利遭到了侵犯。 在过去的一年中，围绕这一有争议问题的法律争议有所增加，迫使像OpenAI这样的公司在法庭上提出辩护。
作为对持续法律挑战的回应，一些公司正在探索与内容拥有者的许可协议，以确保人工智能训练中的伦理做法。 与此同时，监管框架在这个快速发展的技术环境中难以跟上。
艺术家们团结一致反对未经授权的人工智能训练：一场日益增长的运动
在一项重大举措中，来自各个学科的艺术家联盟聚集在一起，反对利用他们的作品进行未经许可的人工智能训练的不断上升的趋势。这一前所未有的行动反映了创意专业人士对人工智能对其知识产权和经济稳定影响的广泛关注。
围绕这一运动的关键问题
最紧迫的问题之一是：**在人工智能训练的背景下，什么构成“合理使用”？** 合理使用的定义正在发展，尤其是随着更多艺术作品被人工智能系统吞噬。艺术家们认为，他们的作品被使用的方式并不符合这一条款，因为算法不仅仅是转化原作品，而是往往复制风格和内容，这可能削弱艺术家的市场价值。
另一个关键问题是：**如果人工智能公司开始获得许可，艺术家将如何获得对其作品的补偿？** 虽然一些公司正在考虑许可协议，但这些安排的细节仍然模糊。艺术家们担心，补偿可能无法充分反映他们作品的价值或在训练人工智能系统中使用的程度。
挑战与争议
当前的争议集中在版权侵犯的认知和人工智能领域的快速发展上。许多创作者对法律系统反应缓慢和缺乏能够充分保护他们权利的明确规定表示沮丧。挑战源于对人工智能若继续不受监管，可能导致人类创造力被低估的恐惧，因为机器变得能够生成与已建立艺术家相似的内容。
此外，关于**谁拥有人工智能生成的输出**的问题变得 contentious。如果人工智能使用了艺术家的作品来生成一件新作品，原艺术家是否仍保留对该输出的权利？这种模糊性使得关于所有权和补偿的讨论变得复杂。
优点与缺点
实施有许可的人工智能训练可能具有显著的优点，包括为艺术家提供潜在的收入来源，并促进科技公司与创意专业人士之间的合作。建立伦理指导方针可以确保人工智能的发展尊重原始创作者的权利，并促进一个更健康的创意环境。
然而，许可可能出现一些缺点。它可能抑制创新，因为公司可能会因为面临繁琐的许可费用或限制而犹豫开发新的人工智能技术。此外，谈判中涉及的官僚主义可能会减缓人工智能进步的步伐。
前进之路
随着越来越多的艺术家团结起来反对未经许可的人工智能训练，潜在的前进之路涉及建立更明确的法律框架和人工智能训练实践的标准。这些法规可以帮助平衡创意专业人士和技术创新者的利益。
总之，艺术家们联合起来反对未经授权的人工智能训练，标志着艺术与技术交汇的关键时刻。这凸显了在不断发展的人工智能领域中，持续对话、法律明确性和伦理做法的必要性。
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