“Se noi, come umanità, ci affidassimo esclusivamente a opere generate dall’intelligenza artificiale per fornirci i media che consumiamo, le parole che leggiamo, l’arte che vediamo, ci avvieremmo verso un ouroboros (il serpente che si mangia la coda, ndr) in cui nulla di nuovo viene veramente creato, una stantia perpetuazione del passato“.
Questa citazione proviene dall’AI Art and its Impact on Artists, un documento pubblicato qualche mese fa da un gruppo di artisti e ricercatori canadesi e statunitensi che approfondisce le questioni relative al copyright.
Di cosa parla AI Art and its Impact on Artists: in breve
Negli ultimi 3 anni sono stati realizzati generatori di immagini basati sull’apprendimento automatico (ML) in grado di produrre immagini di qualità sempre più elevata solo grazie a un input in linguaggio naturale.
Come di conseguenza, molti prodotti commerciali popolari di “AI generativa” sono entrati nel mercato, rendendo l’AI generativa un’industria da 48 miliardi di dollari.
Tuttavia, la proliferazione di generatori di immagini su larga scala addestrati su coppie di immagini/testo provenienti da Internet sta causando non pochi danni ad artisti professionisti, come danni alla reputazione, perdite economiche, plagio e violazione del copyright.
Non c’è da allarmarsi però, perché questi problemi possono essere evitati e si possono sfruttare i potenziali vantaggi dei generatori di immagini semplicemente fornendo una regolamentazione che aiuti gli artisti a prevenire l’uso dei loro contenuti senza il loro consenso.
La generazione di immagini oggi
Gli attuali generatori di immagini, principalmente quelli basati sulla Diffusione Stabile, sono preaddestrati su LAION, o sue varianti, che sono sottoinsiemi del dataset originale 5B: il set di dati è costituito da 5,85 miliardi di coppie immagine-testo filtrate da CLIP, di cui 2,32 miliardi contengono testo in lingua inglese.
L’avvento della Diffusione Stabile e dei modelli correlati ha portato a una proliferazione di strumenti di generazione di immagini, commerciali e non, che li utilizzano: Stable Diffusion di Stability AI e il suo prodotto commerciale Dream Studio2, DALL-E 2 e Midjourney sono i sistemi più diffusi basati su modelli di diffusione.
Anche Adobe ha anche rilasciato il suo prodotto di generazione di immagini, Adobe Firefly, addestrato su immagini Adobe Stock, immagini di pubblico dominio e quelle con licenza aperta.
Tuttavia, mentre alcuni pubblicizzano le architetture dei modelli che utilizzano, altri forniscono pochi o nessun dettaglio, come ad esempio Midjourney che menziona solo “una nuovissima architettura AI progettata da Midjourney” nella descrizione dei suoi rilasci dal novembre 2022.
Sta di fatto che, a prescindere dalla tecnologia che ne sta alla base, i generatori di immagini non sono artisti: richiedono infatti sempre l’intervento umano per dirigere la loro “produzione” o “riproduzione” e sono gli individui che modellano la direzione dei loro output.
L’impatto dell’AI generativa sui creativi
Uno degli impatti principali della generazione di immagini tramite Intelligenza Artificiale sui creativi è la perdita economica dovuta alle imprese che mirano ad automatizzarli.
Oggi chiunque può creare centinaia di immagini in pochi minuti, compilare un libro per bambini in un’ora e realizzare un progetto per una campagna Kickstarter di successo in una frazione del tempo che invece impiegherebbe un artista umano.
Il problema è che i generatori di immagini commerciali stanno inondando il mercato di immagini accettabili che possono soppiantare la richiesta di artisti nella pratica.
Alcuni artisti, per non perdere il lavoro, hanno iniziato a utilizzare l’AI generativa di immagini, normalizzandone ulteriormente l’uso commerciale, mentre altri sono stati contattati da aziende produttrici di generatori di immagini per migliorare i risultati dei loro sistemi. E questo riduce il loro potere di guadagno economico.
Ma non solo: con la sostituzione dei creativi con i generatori di immagini, la ricerca dell’arte potrebbe essere relegata ai ricchi indipendenti e a coloro che possono permettersi di sviluppare le proprie capacità artistiche pur svolgendo un lavoro a tempo pieno.
Questo danneggerà lo sviluppo di artisti provenienti da comunità emarginate, come gli artisti disabili e quelli con persone a carico.
Falsificazione di opere d’arte digitali
I modelli di generatori di immagini attuali si basano su dataset che spesso hanno al loro interno opere di artisti prese senza il loro consenso o senza attribuzione.
La maggior parte dei set di dati, infatti, non condivide informazioni su quanto i dati di addestramento contengano immagini protette da copyright.
Artisti come Karen Hallion, ad esempio, hanno scoperto che le loro immagini protette da copyright sono state utilizzate come dati di addestramento senza il loro consenso, e questo è successo perché i generatori di immagini hanno dimostrato di memorizzare le immagini, producendo repliche di fotografie e dipinti iconici di artisti.
L’utilizzo delle opere degli artisti senza compenso si aggiunge alle posizioni già precarie in cui la maggioranza degli artisti professionisti si trova. Ma oltre alla mancanza di risarcimento, l’utilizzo delle opere degli artisti senza il loro consenso e l’imitazione superficiale del loro stile può causare anche danni alla reputazione.
Questo tipo di imitazione stilistica invasiva può avere conseguenze più gravi se lo stile viene imitato per scopi nefasti, come le molestie, l’incitamento all’odio e la negazione del genocidio.
In un articolo sul New York Times, l’artista Sarah Andersen ha scritto su come il suo lavoro sia stato modificato online in modo da riflettere messaggi razzisti, che sostenevano il genocidio e la negazione dell’Olocausto, con tanto di svastiche e introduzione di persone spinte nei forni.
“L’idea che qualcuno possa digitare il mio nome in un generatore e possa produrre immediatamente un’immagine nel mio stile mi ha disturbato… Mi sono sentito violata”.
Come trattare il tema dell’AI generativa in relazione al copyright?
Data la velocità con cui sono stati adottati i generatori di immagini e il loro impatto sul mercato e sulla comunicazione, i Paesi di tutto il mondo sono alle prese con quali politiche attuare in risposta.
In particolare, c’è incertezza sul fatto che utilizzare materiali protetti da copyright per la formazione di AI generativa sia o meno una violazione del copyright.
L’Europa, ad esempio, nel suo EU AI Act, ha dichiarato che richiederà alle aziende di documentare e rendere disponibile al pubblico una sintesi dell’utilizzo dei dati di formazione protetti da copyright. Ma è solo una sintesi.
Quindi al momento non c’è una regolamentazione che determina le modalità con cui il copyright si può applicare agli input e agli output che contribuiscono alla generazione di immagini. E questa incertezza permette alle aziende che producono questi strumenti di farlo in gran parte senza responsabilità.
Ovviamente la conseguenza immediata è che se un artista dovesse rendersi conto che una sua opera è stata usata senza consenso, non riuscirebbe a fare nemmeno ricorso.
Come si possono proteggere le opere dei creativi?
L’associazione Arte es Ética ha affrontato il problema del diritti d’autore raccomandando una legislazione che richiede il consenso esplicito dei creators prima che i loro contenuti vengano utilizzati per modelli di AI generativa.
Per farlo, suggeriscono ad esempio di disporre di algoritmi di filtraggio al fine di garantire che i contenuti caricati abbiano il consenso da parte di chi li ha creati, che vengano concessi in licenza o che abbiano aderito all’uso come formazione dati.
Inoltre, suggeriscono anche che ogni immagine porti una sorta di “firma digitale” nei suoi metadati, che vengono divulgati insieme all’immagine generata.
Concludendo, con questo articolo non si è voluto demonizzare l’AI generativa di immagini, perché può essere considerato un mezzo di espressione artistica, ma solo se i dati di formazione non vengono creati sfruttando il lavoro di artisti che non hanno dato il loro consenso.
