Jusqu'où l'IA générative est-elle "originale" : le point critique du droit d'auteur à travers les empreintes digitales - Une nouvelle technique de négociation des droits pour transformer le "semblable" en valeur

1. Ce qui s'est passé : Visualisation du "degré de similarité"

Le journal britannique The Guardian a présenté le 18 octobre (heure de l'Est des États-Unis) Vermillio, une plateforme qui visualise "dans quelle mesure les outils d'IA générative dépendent des œuvres protégées par le droit d'auteur". Vermillio crée une "empreinte neurale" pour chaque œuvre et la compare aux sorties de l'IA pour calculer le taux de similarité. Une vidéo de Google Veo3 générée avec un prompt évoquant Doctor Who a montré un taux de correspondance d'environ 80 %, tandis qu'une vidéo d'OpenAI Sora a atteint environ 87 %. Des correspondances élevées ont également été observées avec Bond (James Bond), Jurassic Park et Frozen.The Guardian

Vermillio propose une plateforme de gestion des droits appelée "TraceID", qui englobe la protection des droits IP/NIL (nom et image), le suivi des utilisations abusives et les propositions de licences. En d'autres termes, elle se distingue par son slogan "ne pas s'arrêter à la détection, mais aller vers la monétisation".vermill.io

2. La position des IA génératives : Distance par rapport au fair use et à la "mesure tierce"

Selon l'article, Google a déclaré qu'il ne commenterait pas les résultats des outils tiers, tout en soulignant sa politique d'interdiction des violations de la propriété intellectuelle. OpenAI a expliqué que l'apprentissage à partir de données publiquement accessibles est conforme au fair use aux États-Unis. YouTube indique dans ses conditions d'utilisation que le contenu peut être utilisé pour l'apprentissage automatique. Bien que ces pratiques soient critiquées pour leur "manque de transparence", elles représentent également une stratégie de survie dans des systèmes de droits d'auteur qui varient selon les juridictions.The Guardian

3. L'atmosphère judiciaire : Le règlement de 1,5 milliard de dollars d'Anthropic reflète une "perception du marché"

Presque simultanément, Anthropic a obtenu une approbation préliminaire pour un règlement de 1,5 milliard de dollars dans un recours collectif concernant l'apprentissage à partir de livres piratés. Il est prévu de payer environ 3 000 dollars par ouvrage, et la destruction des données concernées a été rapportée. Les détenteurs de droits considèrent cela comme une avancée majeure, et la pression s'accroît sur les entreprises d'IA pour qu'elles créent un "marché des licences".AP News

4. Frictions industrielles : Réactions des acteurs et créateurs

Le syndicat britannique des acteurs, Equity, a déclaré qu'il n'hésiterait pas à mener des "actions directes de grande envergure" contre l'utilisation non autorisée de l'apparence et de la voix par l'IA. La situation actuelle, où la synthèse "de niveau réaliste" de l'IA érode la confiance sur le terrain, est palpable.The Guardian

5. Réactions sur les réseaux sociaux : Accueil, prudence et scepticisme

• Partisans (organisations de droits) : L'Association des éditeurs américains (AAP) a salué positivement le règlement d'Anthropic, le considérant comme une étape vers la formation d'un marché des licences. La Guilde des écrivains a également multiplié les fils d'information et les guides de procédure pour encourager l'exercice des droits.AAP

• Inquiétude sur le terrain (performers) : Les déclarations et comptes d'Equity ont reçu un soutien massif, rendant visible la colère autour de la "duplication numérique" des acteurs. Les critiques de cas spécifiques et les mouvements de hashtags se sont multipliés.Equity

• Sceptiques (communauté technologique) : "Que signifie le 'pourcentage de correspondance' ?", "Quelle est la reproductibilité et le taux de faux positifs des empreintes digitales ?" sont des questions soulevées sur la validité des métriques. L'estimation de la similarité des images et vidéos coexiste avec divers indicateurs académiques, et les conclusions peuvent varier selon la conception, comme avec les empreintes digitales de modèles ou les réseaux Siamese pour une "similarité explicable".Proceedings of Machine Learning Research
  
  

6. Comment lire le "pourcentage de correspondance" technique : Trois points d'attention

(1) Que compare-t-on ?
Est-ce les caractéristiques par cadre, la composition, la texture ou le style des personnages ? Académiquement, les couches diffèrent entre "empreintes latentes des modèles génératifs", "détection de copie de matériau" et "similarité sémantique". Différentes métriques impliquent des significations différentes pour les pourcentages.Proceedings of Machine Learning Research

(2) Transparence de la détection
Les scores en boîte noire sont faibles dans les contextes de litige et de négociation. La traçabilité vérifiable par blockchain et les allers-retours avec des benchmarks publics deviennent cruciaux.SpringerLink

(3) Faux positifs et "signes culturels"
Une cabine téléphonique bleue→le "style Doctor Who" est un exemple où les signes culturels peuvent facilement se mélanger avec des œuvres spécifiques et des tropes abstraits. Une explication accompagnée de visualisations du processus (comme des cartes thermiques) est indispensable.MDPI

7. Pourtant, la "visualisation" fonctionne : Réduire les coûts de négociation

Vermillio ne se contente pas de "dénoncer", mais intègredétection → preuve → proposition de licenceen un seul processus. Cela s'adapte à l'exercice des droits à l'ère numérique, où "faire prendre conscience de son existence à l'autre" est crucial. Cela peut servir de base pour créer un "lieu de consentement" entre détenteurs de droits, plateformes et entreprises d'IA.vermill.io

8. Pratiques futures : Trois actions

• Contrats et régulation des prompts : Inclure dans les contrats de production et de distribution l'obligation de "vérification, suppression et régénération des produits générés par l'IA" et interdire les prompts de type "style IP célèbre".

• Obligation de journaux d'audit : Exiger des fournisseurs d'IA la traçabilité des données (provenance), l'intégration de listes de blocage et l'acceptation d'audits tiers.

• "Stratégies offensives" des détenteurs de droits : Ne pas se contenter d'outils de détection, mais aussi organiser des menus de licences ettarificationclaire pour réaliser "si vous voulez utiliser, payez".

9. État actuel de la création de règles

Au Royaume-Uni, les mouvements d'artistes s'opposant à l'examen d'une "exception IA" dans la loi sur le droit d'auteur se poursuivent. Les normes volontaires des entreprises ont leurs limites, tandis qu'une réglementation excessive pourrait nuire à l'innovation. C'est pourquoi il est essentiel de progresser sur les deux fronts dela transparence(traçabilité des données, explicabilité des méthodes de détection) et dela juste rémunération(formation d'une norme pour les règlements et les licences globales).The Guardian

Note : Faits clés de cette fois

• Dans la vérification de Vermillio, la vidéo Veo3 de style Doctor Who a une correspondance d'environ 80 %, et la vidéo Sora d'environ 87 %. Des exemples de haute correspondance ont également été trouvés avec Bond, etc.The Guardian

• Google s'abstient de commenter les mesures tierces, tandis qu'OpenAI affirme la conformité avec le fair use.The Guardian

• Le règlement de 1,5 milliard de dollars d'Anthropic a été approuvé provisoirement, avec un niveau rapporté d'environ 3 000 dollars par œuvre.AP News

• Le syndicat des acteurs Equity avertit d'une "action directe de grande envergure".The Guardian

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