- Искусство, созданное ИИ, также известное как вычислительное или алгоритмическое искусство, — это произведения, созданные с помощью алгоритмов искусственного интеллекта или при их участии.
- Искусство, созданное ИИ, может принимать множество форм, включая картины, рисунки, скульптуры, музыку, поэзию и даже опыты виртуальной реальности.
- Законность продажи искусства, созданного ИИ, — сложный многогранный вопрос, затрагивающий различные аспекты права интеллектуальной собственности, включая авторское право, товарные знаки и патентное право.
С развитием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения у художников появились мощные инструменты для создания впечатляющих произведений искусства. Однако по мере роста популярности искусства, созданного ИИ, возникают вопросы о его правовом статусе — в том числе о продаже таких работ.
Что такое искусство, созданное ИИ?
Искусство, созданное ИИ, также известное как вычислительное или алгоритмическое искусство, — это произведения, созданные с помощью алгоритмов искусственного интеллекта или при их участии. Такие алгоритмы могут быть как простыми системами, работающими по заданным правилам, так и сложными нейронными сетями, обученными на огромных массивах данных. Искусство, созданное ИИ, может принимать множество форм, включая картины, рисунки, скульптуры, музыку, поэзию и даже опыты виртуальной реальности.
Процесс обычно заключается в том, что в систему ИИ подаются исходные данные — изображения, текст или звук, — и она создаёт новые художественные произведения на основе закономерностей и ассоциаций, извлечённых из данных.
В последние годы искусство, созданное ИИ, привлекает значительное внимание благодаря своей новизне, творческому потенциалу и способности ставить под сомнение традиционные представления об авторстве и творчестве.
Как работает искусство, созданное ИИ?
Искусство, созданное ИИ, работает благодаря сочетанию алгоритмов, данных и творческого вклада. Вот общий обзор процесса создания произведений с помощью ИИ:
Сбор и предварительная обработка данных: процесс часто начинается со сбора большого набора данных, релевантного желаемому художественному результату. Например, если цель — генерировать изображения пейзажей, набор данных может включать тысячи фотографий пейзажей. Затем данные предварительно обрабатываются, чтобы извлечь значимые признаки и подготовить их для подачи в модель ИИ.
Выбор алгоритма: для создания искусства можно использовать разные алгоритмы ИИ, у каждого из которых есть свои сильные стороны и ограничения. К распространённым алгоритмам относятся генеративно-состязательные сети (GAN), перенос нейронного стиля, рекуррентные нейронные сети (RNN) и эволюционные алгоритмы. Выбор алгоритма зависит от желаемого художественного стиля и типа доступных исходных данных.
Обучение модели ИИ: выбранный алгоритм обучается на предварительно обработанном наборе данных, чтобы усвоить лежащие в основе закономерности и признаки исходных данных. Во время обучения алгоритм итеративно подстраивает свои параметры, чтобы минимизировать разницу между генерируемыми результатами и реальными данными. Этот процесс обычно требует значительных вычислительных ресурсов и может занимать дни и даже недели.
Создание художественных произведений: после обучения модель ИИ можно использовать для создания новых художественных произведений на основе входных данных, предоставленных пользователем. Форма этих данных зависит от используемого алгоритма: это могут быть текстовые описания, эталонные изображения или заданные пользователем параметры. Затем модель ИИ обрабатывает входные данные и выдаёт результат, отражающий закономерности и эстетику, усвоенные из обучающих данных.
Оценка и доработка: сгенерированные произведения оцениваются пользователем или дополнительными алгоритмами, чтобы определить их качество и соответствие желаемым художественным критериям. На основе этой оценки модель ИИ может быть доработана или скорректирована для повышения качества результатов.
Итеративное совершенствование: создание искусства с помощью ИИ часто является итеративным процессом — модель обучают, тестируют и дорабатывают несколько раз, чтобы добиться желаемых результатов. Художники и разработчики могут экспериментировать с разными входными данными, алгоритмами и параметрами, открывая новые художественные возможности и расширяя границы творчества.
Читайте также:ИИ-инструмент ReelSphere помогает создавать гиперлокальные видео о погоде
Продажа искусства, созданного ИИ
Законность продажи искусства, созданного ИИ, — сложный многогранный вопрос, затрагивающий различные аспекты права интеллектуальной собственности, включая авторское право, товарные знаки и патентное право. В центре дискуссии — вопрос авторства: кому принадлежат права на искусство, созданное алгоритмами?
Авторское право, которое предоставляет создателям оригинальных произведений исключительные права, является фундаментом правового регулирования художественного творчества. Однако определить автора в контексте искусства, созданного ИИ, бывает непросто. Традиционное авторское право признаёт авторами людей, но когда произведение автономно генерирует система ИИ, границы размываются.
Один из подходов к решению этой проблемы — учитывать роль человеческого участия в творческом процессе. Хотя алгоритмы ИИ могут создавать искусство самостоятельно, они часто полагаются на программистов или пользователей, которые задают параметры или предоставляют обучающие данные. В таких случаях закон может признать автором или соавтором произведения человека, а ИИ — инструментом, с помощью которого создано произведение.
Однако не всё искусство, созданное ИИ, предполагает значительное участие человека. Генеративно-состязательные сети (GAN), например, способны генерировать изображения полностью самостоятельно, без прямого вмешательства человека. В таких случаях определить автора становится ещё сложнее. Одни утверждают, что автором следует считать сам ИИ, другие — что права должны сохраняться за программистами или владельцами системы ИИ.
При рассмотрении продажи искусства, созданного ИИ, в игру вступает и право на товарные знаки. Товарные знаки используются для идентификации и отличия товаров или услуг одного продавца от товаров и услуг других.
При продаже искусства, созданного ИИ, могут возникнуть проблемы, если произведение включает товарные знаки или логотипы, защищённые законодательством об интеллектуальной собственности. Например, если алгоритм ИИ создал картину с узнаваемым товарным знаком, использование этого логотипа без разрешения может быть признано нарушением прав на товарный знак.
Аналогичным образом с продажей искусства, созданного ИИ, может пересекаться и патентное право, особенно если алгоритмы или методы, использованные для создания произведения, запатентованы. В таких случаях продажа или воспроизведение искусства, созданного ИИ, нарушающее действующие патенты, может повлечь юридические последствия.
Несмотря на эти юридические сложности, продажа искусства, созданного ИИ, становится всё более распространённой: онлайн-площадки и галереи выставляют и продают произведения, созданные алгоритмами. В некоторых случаях художники и коллекционеры принимают уникальную природу ИИ-арта, видя в нём новую форму творческого самовыражения, которая бросает вызов традиционным представлениям об авторстве и собственности.
Чтобы ориентироваться в правовом поле вокруг продажи искусства, созданного ИИ, художникам, коллекционерам и предпринимателям следует обращаться за юридической консультацией и внимательно оценивать потенциальные риски и последствия. Чёткие соглашения и договоры, определяющие права собственности и разрешения, помогут снизить вероятность споров и защитить интересы всех сторон.
По мере дальнейшего развития технологий ИИ и расширения границ творчества правовая база, регулирующая искусство, созданное ИИ, будет, вероятно, меняться. Будь то законодательные инициативы, судебные прецеденты или отраслевые стандарты — закон сыграет решающую роль в формировании будущего этой новой формы искусства.
Читайте также:Виртуальные девушки с ИИ: 10 стран, наиболее интересующихся искусственной романтикой
Некоторые генераторы искусства на основе ИИ
DeepArt: DeepArt позволяет пользователям применять к своим фотографиям различные художественные стили с помощью алгоритмов переноса нейронного стиля. Можно выбрать один из множества готовых стилей, вдохновлённых знаменитыми художниками, такими как Ван Гог, Пикассо и Моне, или создать собственный стиль, загрузив свои изображения.
DALL-E: разработанная OpenAI модель DALL-E обучена генерировать изображения по текстовым описаниям. Пользователи вводят текстовые запросы с описанием желаемого изображения, и DALL-E создаёт соответствующие изображения, отвечающие описанию. Модель привлекла внимание способностью создавать сюрреалистические и образные произведения на основе абстрактных концепций.
Runway ML: Runway ML — это платформа, предоставляющая доступ к различным моделям ИИ для творческих проектов, включая генерацию изображений, перенос стиля и синтез изображений по тексту. Платформа отличается удобным интерфейсом и поддерживает совместную работу в реальном времени, что делает её популярной среди художников, дизайнеров и специалистов творческих профессий.
DeepDream Generator: DeepDream — это техника генерации изображений на основе ИИ, разработанная Google. Она создаёт визуально яркие и сюрреалистичные изображения, усиливая и расширяя закономерности в существующих изображениях. DeepDream Generator предлагает онлайн-платформу, где пользователи могут загружать свои фотографии и применять алгоритм DeepDream для создания уникальных психоделических произведений.