ChatGPT नकली न्यू यॉर्कर कार्टूनों में असली कार्टूनिस्टों के हस्ताक्षर जोड़ रहा है
ChatGPT का इमेज जनरेटर न्यू यॉर्कर-शैली के ऐसे कार्टून बना रहा है जिनमें वास्तविक कार्टूनिस्टों के हस्ताक्षर जैसे प्रतीत होने वाले चिह्न शामिल हैं, जिससे कॉपीराइट, ट्रेडमार्क उल्लंघन और सीधे जालसाजी को लेकर चिंताएँ बढ़ गई हैं। टिप्पणीकार इस पर बहस करते हैं कि जिम्मेदारी उपयोगकर्ताओं पर होनी चाहिए या AI कंपनियों पर, और क्या बौद्धिक संपदा, प्रतिरूपण और “right of publicity” से जुड़े मौजूदा कानून ऐसे मामलों से निपटने के लिए पर्याप्त हैं। यह घटना जनरेटिव AI की बिना लाइसेंस वाले प्रशिक्षण डेटा पर निर्भरता, रचनात्मक पेशों पर इसके प्रभाव, और मौजूदा सुरक्षा उपायों की सीमाओं को लेकर व्यापक चिंताओं को भी उजागर करती है.
हस्ताक्षर समस्या की प्रकृति
- कई टिप्पणीकार कहते हैं कि मॉडल बस सामान्य पिक्सेल पैटर्न दोहरा रहा है: प्रशिक्षण सेट में न्यू यॉर्कर-शैली के कार्टूनों में लगभग हमेशा कलाकार के हस्ताक्षर होते हैं, इसलिए मॉडल सांख्यिकीय रूप से उस कोने में एक हस्ताक्षर की “उम्मीद” करता है।
- इसी तरह के आर्टिफैक्ट्स (Getty वॉटरमार्क, लोगो, जापानी hanko सील) को समान उदाहरणों के रूप में उद्धृत किया गया है।
- कई लोग तर्क देते हैं कि यह एक स्पष्ट उत्पाद बग है और इसे प्रशिक्षित या फ़िल्टर किया जाना चाहिए; अन्य कहते हैं कि यह diffusion-शैली के जनरेटरों की बस एक पूर्वानुमेय विशेषता है।
कानूनी वर्गीकरण और दायित्व
- इस पर बहस है कि क्या यह मुख्यतः कॉपीराइट उल्लंघन है, ट्रेडमार्क उल्लंघन है, जालसाजी है, या “right of publicity” / प्रतिरूपण है।
- कुछ लोगों का तर्क है कि स्टाइल की नकल करने से अधिक गंभीर एक शैलीबद्ध हस्ताक्षर को दोहराना है, क्योंकि यह लेखकत्व को झूठा श्रेय देता है और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने का जोखिम पैदा करता है।
- इस बात पर असहमति है कि जिम्मेदार कौन है:
- एक पक्ष कहता है कि जो उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट देता है और प्रकाशित करता है, वही जिम्मेदार है, जैसे Photoshop का दुरुपयोग करना।
- दूसरा पक्ष कहता है कि AI प्रदाता बड़े पैमाने पर हस्ताक्षर जालसाजी करने वाली सेवा बेच रहा है और उसे मुकदमों या नियामकीय कार्रवाई का सामना करना चाहिए।
- कुछ लोगों को लगता है कि यह मुकदमे के लिए मजबूत सामग्री है और शायद यही आखिरकार कानूनी स्पष्टता के लिए मजबूर करेगा।
प्रशिक्षण डेटा की नैतिकता और “सेवा के रूप में प्लेज़रिज़्म”
- कई लोग इसे इस बात का प्रमाण मानते हैं कि मॉडल प्रभावी रूप से “चोरी” किए गए कार्टूनों और अन्य कॉपीराइटेड कार्यों पर प्रशिक्षित किए गए हैं, और फिर ऐसे नकली काम बनाने में इस्तेमाल किए जा रहे हैं जो बाजार में उनका स्थान ले सकते हैं।
- “plagiarism as a service” / “copyright laundering” / “forgery as a service” बार-बार आने वाले वर्णन हैं।
- अन्य लोग जवाब देते हैं कि हर चीज़ व्युत्पन्न होती है, इंसान भी नकल करके सीखते हैं, और खोज/सैंपलिंग के लिए मौजूदा fair-use केस लॉ प्रशिक्षण को उचित ठहरा सकती है।
व्यापक AI चिंताएँ (नौकरियाँ, नुकसान, बाह्यताएँ)
- चर्चा व्यापक आलोचनाओं की ओर मुड़ जाती है: बड़े पैमाने पर कॉपीराइट उल्लंघन, नौकरी विस्थापन (विशेषकर रचनात्मक काम और जूनियर कोडर), ऊर्जा उपयोग, और संपत्ति का संकेंद्रण।
- कुछ प्रतिभागी तर्क देते हैं कि AI श्रम की ऐतिहासिक “चोरी” है; अन्य लोग कोडिंग, गणित और शोध में वास्तविक उत्पादकता लाभों पर जोर देते हैं और “व्यावहारिक” और “कलात्मक” अनुप्रयोगों के बीच विभाजन चाहते हैं।
प्रस्तावित उपाय
- सुझावों में शामिल हैं:
- पूर्व-प्रसंस्करण या दूसरे AI पास के जरिए हस्ताक्षरों/वॉटरमार्क्स को डिफ़ॉल्ट रूप से हटाना।
- मजबूत आउटपुट फ़िल्टर और negative prompts।
- AI आउटपुट को वॉटरमार्क करना (दृश्यमान “AI हस्ताक्षर” के बजाय अदृश्य)।
- नैतिक रूप से स्रोतित या opt-in डेटासेट, हालांकि इसकी व्यवहार्यता पर विवाद है।
- रचनाकारों द्वारा हस्ताक्षरों को ट्रेडमार्क के रूप में पंजीकृत करना और सामूहिक कानूनी कार्रवाई करना।