Um grupo de pesquisadores do Imperial College London, uma das mais importantes universidades do Reino Unido, desenvolveu um método que pode ajudar a identificar com maior facilidade se modelos de IA (Inteligência Artificial) estão sendo treinados com trabalhos protegidos por direitos autorais.
O método em questão é na verdade um tipo de “armadilha”. Ele possibilita a identificação de trechos de trabalhos acadêmicos e ensaios que foram utilizados no treinamento e aperfeiçoamento de ferramentas de inteligência artificial.
Na prática, a ferramenta — que já está disponível para os interessados no GitHub –, implementa uma série de trechos ocultos de texto em documentos disponibilizados em plataformas online. Caso alguma empresa de tecnologia use o material durante o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem, trechos escondidos funcionam como evidências irrefutáveis do roubo do conteúdo. A partir daí, os detentores dos direitos podem tomar as medidas cabíveis.
O conceito de armadilha de direitos autorais não é uma grande novidade. Isso porque a mesma estratégia já vem sendo utilizada há anos em vários tipos de mídia. No entanto, esta é a primeira vez que uma solução do tipo é desenvolvida para lidar com inteligência artificial.
Ferramenta IA ainda tem imperfeições
Os pesquisadores envolvidos no projeto afirmam que a ferramenta pode ser útil para identificar utilização indevida, mas ainda tem algumas imperfeições. Além disso, os cientistas admitem que pessoas com experiência na identificação das armadilhas do gênero podem detectá-las e removê-las do documento original.
Nos últimos meses, grandes empresas de tecnologias têm enfrentado batalhas judiciais por supostamente utilizar materiais protegidos no treinamento de seus badalados modelos de IA. Porém, isso está acontecendo não apenas com conteúdos do campo acadêmico, mas também em outras áreas.
No fim do ano passado, por exemplo, o jornal norte-americano The New York Times processou a OpenAI e a Microsoft. A empresa acusa as empresas de tecnologia de terem usado os conteúdos jornalísticos sem permissão e sem nenhuma compensação financeira.
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