Phong cách nghệ thuật cá nhân bị biến thành dữ liệu công cộng?

Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh là một công nghệ đột phá, không chỉ được cộng đồng sử dụng rộng rãi mà còn phổ biến cả ở trong giới khoa học và công nghệ – những người vô cùng hứng thú với tiềm năng thúc đẩy sự phát triển của khoa học trên nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, một số nhà lập trình, nhà văn, nghệ sĩ lại cực lực phản đối việc sử dụng những sản phẩm của họ làm dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống AI tạo sinh cũng như phản đối các sản phẩm đầu ra của những hệ thống AI ấy – bởi vì họ đang “thiệt đơn thiệt kép” vừa bị xâm phạm bản quyền khi sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI, và đồng thời các sản phẩm đầu ra của AI lại quay trở lại cạnh tranh hoặc thay thế các tác phẩm của họ. Việc thiếu sự ghi công và đền bù xứng đáng cho việc sử dụng các tác phẩm gốc càng khiến AI tạo sinh nhận thêm nhiều chỉ trích.

Ngay bây giờ, AI tạo sinh chính là trung tâm của cuộc đình công của Hiệp hội Nhà văn Mỹ năm nay – các nhà biên kịch lo lắng công nghệ này sẽ thay thế hoặc làm giảm thù lao của họ. Và công ty Stability AI đang là bị đơn trong hai vụ kiện vi phạm bản quyền: một đơn do hãng ảnh Getty Images kiện, hai là đơn khiếu nại tập thể của nhiều nghệ sĩ, đều kiện việc Stability AI đã sử dụng các tác phẩm của các nghệ sĩ hoặc ảnh của Getty để huấn luyện cho Stable Diffusion. Cả hai đơn khiếu nại đều khẳng định Stability AI đã tạo các bản sao bất hợp pháp từ các hình ảnh của nguyên đơn khi dùng chúng làm đầu vào để huấn luyện mô hình của Stable Diffusion. Bên cạnh đó, các hình ảnh đầu ra do Stable Diffusion tạo ra từ lời nhắc (prompt: các lệnh yêu cầu AI tạo ra hình ảnh) của người dùng cũng là sản phẩm phái sinh vi phạm. 

Lỗ hổng một cách có chủ ý?

Stability AI vẫn chưa nêu rõ luận cứ biện hộ chính của mình trước các khiếu nại về bản quyền. Nhưng tham chiếu kỹ quá trình sử dụng hình ảnh để huấn luyện mô hình Stable Diffusion và các quy định pháp lý về bản quyền hiện nay có thể thấy “có lỗ hổng một cách có chủ ý” về quyền tác giả.

Nếu các tòa án ủng hộ các nguyên đơn của Stability AI thì các AI tạo sinh khác như GPT4 của OpenAI và BARD của Google cũng có thể sẽ gặp nguy hiểm – rất có khả năng trở thành mục tiêu cho các vụ kiện tiếp theo.

Việc huấn luyện một mô hình được bắt đầu bằng cách mã hóa nội dung của các tác phẩm (được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện đầu vào) thành các phần tử thành phần. Về bản chất, mô hình trích xuất và phân tích các dữ kiện chính xác và mối tương quan giữa các yếu tố rời rạc của tác phẩm để xác định xem các yếu tố rời rạc nào khác tuân theo hoặc không tuân theo hoặc gần với các yếu tố này, và tần suất mà các mối tương quan tồn tại hoặc không tồn tại trong các bối cảnh khác nhau. Hiện nay, những gì mà luật bản quyền bảo vệ chỉ là cách thể hiện ban đầu của các tác giả (chẳng hạn như chuỗi từ trong một bài thơ hoặc giai điệu của âm nhạc). Phạm vi của bản quyền chưa bao giờ mở rộng đến việc bảo vệ bất kỳ ý tưởng, sự thật hoặc phương pháp nào được thể hiện trong các tác phẩm cũng như các yếu tố phổ biến trong các tác phẩm thuộc loại đó (theo học thuyết “scenes a faire” của bản quyền), các yếu tố chỉ có thể được thể hiện theo rất ít cách (theo học thuyết “hợp nhất”), hoặc các chủ đề cơ bản được mô tả trong các tác phẩm được bảo vệ. Chẳng hạn, những bức ảnh chụp con mèo không trao cho nhiếp ảnh gia của bức ảnh đó sự độc quyền đối với các đặc điểm đặc trưng của mèo, chẳng hạn như mũi hoặc vẻ mặt của chúng. Phạm vi của bản quyền cũng không mở rộng đến những suy luận mà người đọc có thể rút ra từ việc xem tác phẩm của tác giả, chẳng hạn như những hiểu biết về sự kết nối giữa các khái niệm hoặc cách thức xây dựng các tác phẩm thuộc loại đó. Ngoài ra, Stability AI cũng không phải là bên đã chuẩn bị tập dữ liệu để huấn luyện mô hình Stable Diffusion. Tập dữ liệu này do một tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận của Đức có tên là LAION (Mạng trí tuệ nhân tạo mở quy mô lớn) xây dựng. Ban đầu, LAION đã phát triển LAION-5B – một bộ dữ liệu bao gồm 5,85 tỷ siêu liên kết, ghép các hình ảnh và mô tả văn bản từ internet mở. LAION cung cấp bộ dữ liệu này miễn phí để bất cứ ai cũng có thể sử dụng làm dữ liệu huấn luyện cho các mô hình của mình. LAION cũng đã phát triển một tập dữ liệu con của LAION-5B (được gọi là LAION- Aesthetics), gồm các siêu liên kết đến 600 triệu hình ảnh do một số người kiểm thử lựa chọn, và do phân tích học máy về xếp hạng thẩm mỹ của con người lựa chọn. Mô hình Stable Diffusion được huấn luyện với tập dữ liệu LAION-Aesthetics. Việc LAION tạo ra bộ dữ liệu này rất có thể là hợp pháp vì Liên minh châu Âu (EU) đã áp dụng quy định miễn trừ cho phép các tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận tạo bản sao của các tác phẩm không có bản quyền cho mục đích khai thác văn bản và dữ liệu. EU đã tạo ra ngoại lệ này để công nhận giá trị xã hội của việc khai thác văn bản và dữ liệu như một cách thức mà các nhà nghiên cứu có thể tạo ra tri ​​thức mới. Việc miễn trừ này không thể bị hủy bỏ bởi hợp đồng. (Quyền miễn trừ thứ hai của EU cho phép các chủ thể thương mại tham gia vào việc khai thác văn bản và dữ liệu, mặc dù chủ sở hữu bản quyền có thể chọn không tham gia miễn trừ này, như một số người đã làm).

Stability AI tạo ra Stable Diffusion như là phần mềm cơ sở mã nguồn mở. Tuy nhiên, công ty này cũng cung cấp dịch vụ đăng ký trả phí để những đơn vị thiếu nguồn lực hoặc không muốn lưu trữ phiên bản nguồn mở có thể truy cập vào Stable Diffusion để tạo hình ảnh theo các gợi ý bằng văn bản. Tuy nhiên, khi việc sử dụng các hình ảnh có bản quyền làm dữ liệu đầu vào để huấn luyện một mô hình tạo sinh yêu cầu tạo ra ít nhất các bản sao tạm thời hoặc ngẫu nhiên, Stability AI có thể lập luận rằng đây là cách sử dụng hợp lý theo luật bản quyền của Mỹ.

Tác phẩm mới “có tính biến đổi cao”?

Theo luật của Mỹ, việc sử dụng hợp lý các tác phẩm có bản quyền không phải là hành vi xâm phạm bản quyền. Để đánh giá việc sử dụng hợp lý hay không, tòa án sẽ xem xét bốn yếu tố: (i) mục đích của việc sử dụng đang bị khiếu nại, (ii) bản chất của các tác phẩm có bản quyền, (iii) số lượng và tính thực chất của việc sử dụng và (iv) tác động của việc sử dụng (đang bị khiếu nại) đối với thị trường hoặc giá trị của tác phẩm có bản quyền. Các yếu tố mục đích và tác động thị trường nói chung là những yếu tố quyết định quan trọng nhất trong các vụ kiện về sử dụng hợp lý, tuy nhiên tòa án vẫn phải cân nhắc cả bốn yếu tố này cùng nhau trong một phân tích tổng thể.

Nghiên cứu, học thuật và giảng dạy là một trong những mục đích sử dụng hợp lý được ưu tiên, cùng với phê bình, bình luận và đưa tin. Việc sử dụng phi thương mại thường được ưu tiên hơn việc sử dụng thương mại. Kể từ năm 1994, khi Tòa án Tối cao xem xét tính hợp lý của bản rap nhại lại một bài hát nổi tiếng (của Roy Orbison) của 2 Live Crew trong vụ Campbell kiện Acuff-Rose Music, các tòa án đã rất chú trọng cân nhắc mục đích của việc sử dụng có phải là “biến đổi” hay không. Theo định nghĩa của tòa án, thuật ngữ này chỉ cách sử dụng mà “thêm một cái gì đó mới, với mục đích xa hơn hoặc thêm một đặc điểm khác, thay đổi mục đích đầu tiên bằng cách diễn đạt, ý nghĩa hoặc thông điệp mới”. Việc “biến đổi” cũng ít có khả năng gây hại cho thị trường của các tác phẩm đầu tiên hơn so với việc sử dụng mà không làm biến đổi. Chẳng hạn, mọi người thường sẽ không mua bản rap nhại của 2 Live Crew nếu họ muốn nghe bản trình diễn của Roy Orbison.

Các nguyên đơn của Stability AI có thể sẽ lập luận rằng việc công ty này sử dụng các tác phẩm của họ dưới dạng dữ liệu huấn luyện là sử dụng không biến đổi và mang tính thương mại. Cả hai lập luận này, nếu được chấp nhận, sẽ có nghĩa là Stability AI đã sử dụng không hợp lý. Tuy nhiên, một số phán quyết của tòa án đã phán quyết rằng việc sử dụng phiên bản kỹ thuật số tương tự của các tác phẩm có bản quyền đủ điều kiện để được coi là sử dụng hợp lý mang tính biến đổi.

Chẳng hạn, trong vụ Authors Guild kiện Google, một tòa án đã phán quyết rằng việc Google số hóa hàng triệu cuốn sách từ các bộ sưu tập thư viện nghiên cứu để lập chỉ mục nội dung và cung cấp một vài đoạn nội dung sách để đáp ứng các truy vấn tìm kiếm của người dùng là một cách sử dụng hợp lý “có tính biến đổi cao”. Mặc dù mục đích sử dụng của Google là thương mại, nhưng nó rất khác với mục đích của sách được bán trên thị trường. Việc sử dụng Google đã tạo điều kiện cho công chúng tiếp cận kiến ​​thức nhiều hơn cũng như cho phép nghiên cứu khai thác văn bản và dữ liệu và tạo ra các công cụ nghiên cứu mới. Trong vụ Field kiện Google, một tòa án đã phát hiện ra rằng việc Google sao chép nội dung từ trang web của Field vào bộ nhớ cache là một hình thức sử dụng hợp lý “mang tính biến đổi”.

Yếu tố bản chất của tác phẩm ít khi có vai trò quan trọng trong các vụ kiện về sử dụng hợp lý. Các nguyên đơn của Stability AI có thể lập luận rằng, do các tác phẩm nghệ thuật thị giác là trọng tâm của bản quyền, giới hạn sử dụng hợp lý các tác phẩm này có thể hẹp hơn các cuốn sách cũ ở thư viện trong vụ kiện của Authors Guild. Một lý do khác là các nghệ sĩ hình ảnh – tác giả của những tác phẩm mà Stable Diffusion sử dụng, đã cung cấp tác phẩm truy cập mở có sẵn trên internet, như trường hợp của Field ở Google.

Nếu các nguyên đơn thắng kiện thì chỉ có duy nhất những hệ thống AI tạo sinh được huấn luyện dựa trên các tác phẩm thuộc phạm vi công cộng hoặc có giấy phép mới là những hệ thống AI hợp pháp.

Các mục đích biến đổi thường tác động đến các yếu tố sử dụng hợp lý khác, đặc biệt là yếu tố số lượng. Tương tự với trường hợp của Authors Guild, các nguyên đơn của Stability AI có thể nhấn mạnh rằng bị đơn đã tạo ra các bản sao chính xác của hàng triệu tác phẩm mà không xin phép hoặc trả tiền bản quyền. Tuy nhiên, tòa án thường đặt câu hỏi việc sao chép như vậy có cần thiết để đạt được mục đích biến đổi hay không. Trong vụ Authors Guild, tòa án nhận thấy Google bắt buộc phải sao chép nội dung sách để lập chỉ mục nội dung và cung cấp các đoạn trích để phản hồi truy vấn tìm kiếm. Stability AI có thể sẽ đưa ra một lập luận tương tự về việc sử dụng hình ảnh làm dữ liệu huấn luyện.

Tác động thị trường đôi khi là yếu tố sử dụng hợp lý quan trọng nhất. Khiếu nại của Getty chống lại Stablity AI nhấn mạnh rằng họ đã thiết lập một thị trường cấp phép về việc sử dụng các bức ảnh chất lượng làm dữ liệu đào tạo AI tạo sinh. Điều này củng cố lập luận của Getty rằng việc Stability AI chiếm đoạt 12 triệu hình ảnh từ các trang web của Getty đã gây hại cho thị trường của Getty. Nhưng khiếu nại tập thể chống lại Stability AI thì lại yếu hơn vì Stability AI không thể nhận được giấy phép từ tập thể các nghệ sĩ thị giác – tác giả của những tác phẩm được dùng để xây dựng mô hình Stable Diffusion.

Tuy nhiên, chỉ xét riêng sự tồn tại của một thị trường cấp phép (hoặc ý định thiết lập một thị trường) không phải là căn cứ đủ mạnh để giải quyết tranh chấp trong các vụ kiện sử dụng hợp lý về biến đổi tác phẩm. 

Để phân tích kỹ tình huống, chúng ta phải xác định liệu các hình ảnh do Stable Diffusion tạo ra có xâm phạm quyền làm tác phẩm phái sinh của các tác giả hay không. Một án lệ liên quan là vụ kiện giữa Sega Enterprises và Accolade, trong đó tòa phúc thẩm tuyên bố Accolade đã sử dụng hợp pháp phần mềm Sega để tạo ra các bản sao công nghệ đảo ngược (reverse-engineered: quá trình tìm ra các nguyên lý của một phần mềm hoặc thiết bị bằng cách phân tích cấu trúc, chức năng và hoạt động của nó) cho mục đích hợp pháp là trích xuất thông tin nhằm giúp trò chơi của họ tương thích với nền tảng Sega. Nếu Accolade sử dụng công nghệ đảo ngược cho mục đích bất hợp pháp, chẳng hạn ăn cắp các biểu thức từ trò chơi Sega, việc sử dụng hợp lý sẽ bị ảnh hưởng. Các trò chơi của Accolade đã cạnh tranh với các trò chơi của Sega, nhưng tòa án cho rằng đây là kiểu cạnh tranh giữa các tác phẩm không xâm phạm bản quyền. 

Đầu ra xâm phạm bản quyền

Khiếu nại tập thể chống lại Stability AI khẳng định mọi hình ảnh do Stable Diffusion tạo ra đều là tác phẩm phái sinh xâm phạm bản quyền vì tất cả đều xuất phát từ những hình ảnh đầu vào của mô hình. Theo đó, Stable Diffusion là một “công cụ ghép ảnh” tạo ra những sản phẩm cạnh tranh với tác phẩm của các nghệ sĩ, ảnh hưởng đến công việc của họ. Thậm chí, người dùng Stable Diffusion có thể yêu cầu công cụ này tạo ra hình ảnh về một chủ đề “theo phong cách” của một nghệ sĩ cụ thể.  

Cuộc đình công của Hiệp hội Nhà văn Mỹ phản đối AI tạo sinh. Ảnh: CNBC.

Khiếu nại cũng thừa nhận rằng “nói chung, không có hình ảnh đầu ra nào của Stable Diffusion có khả năng trùng khớp với bất cứ hình ảnh cụ thể nào trong dữ liệu đào tạo”. Ngay cả những khiếu nại “về phong cách” cũng yếu vì luật bản quyền không bảo vệ các phong cách như vậy. Chúng ta chỉ có thể xác định hành vi xâm phạm nếu có sự tương đồng chặt chẽ giữa các yếu tố thể hiện của một tác phẩm có phong cách tương tự với cách thể hiện gốc trong các tác phẩm cụ thể của nghệ sĩ đó. 

Sự khác biệt giữa hình ảnh đầu ra và đầu vào của Stable Diffusion bắt nguồn từ cách Stable Diffusion xử lý chúng. Việc xây dựng mô hình AI tạo hình ảnh đòi hỏi phải xử lý lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ để tạo ra các biểu diễn trừu tượng của các thành phần hình ảnh (chẳng hạn như mèo chơi với quả bóng trên sàn nhà lót vải sơn). Stable Diffusion sẽ tạo ra nhiễu trong các phần tử hình ảnh khi mã hóa chúng. Việc ghép nối các mô tả văn bản và hình ảnh cho phép mô hình gom nhóm các biểu diễn trừu tượng, trong đó các biểu diễn tương tự sẽ ở gần nhau (chẳng hạn các biểu diễn về mèo sẽ ở gần nhau). Khi người dùng nhập lời nhắc, hệ thống AI tạo sinh sẽ sử dụng các phép tính thống kê phức tạp để tập hợp một đầu ra mà hệ thống dự đoán sẽ khớp với những gì người dùng yêu cầu.

Tuy nhiên, các kết quả đầu ra có thể xâm phạm bản quyền. Nếu cùng một hình ảnh đầu vào (ví dụ chuột Mickey) xuất hiện trong nhiều tác phẩm dùng để đào tạo mô hình và nhà phát triển [mô hình] không tuân theo các tiêu chuẩn như loại bỏ các bản sao và sử dụng bộ lọc đầu ra để ngăn chặn xâm phạm, thì lời nhắc của người dùng có thể dẫn đến các kết quả đầu ra xâm phạm. Điều bất ngờ là tập dữ liệu đầu vào dùng để đào tạo các mô hình càng nhiều và đa dạng thì kết quả đầu ra xâm phạm càng ít. 

Getty khiếu nại nhẹ nhàng hơn về các kết quả đầu ra xâm phạm của Stability AI. Tuy nhiên, cũng có thể Getty thấy khó chứng minh các hình ảnh đầu ra của Stable Diffusion tương đồng đáng kể với các bức ảnh thuộc sở hữu của Getty. Nhìn chung, hình ảnh đầu vào và đầu ra vẫn có sự khác biệt rõ rệt. 

Các nguyên đơn của Stability AI có thể sẽ nhấn mạnh rằng hình ảnh do Stable Diffusion tạo ra cạnh tranh với các tác phẩm của họ trên thị trường. Họ có thể dẫn chứng phán quyết của tòa án tối cao về vụ kiện Goldsmith, trong đó việc sử dụng cạnh tranh đã chống lại sự công bằng. Tuy nhiên, hai tác phẩm trong vụ kiện Goldsmith có sự tương đồng đáng kể về cách thể hiện – ảnh của Goldsmith về hoàng tử và bản in của Warhol phái sinh từ ảnh của Goldsmith – dẫn đến cạnh tranh trong cùng thị trường cấp phép cho các tạp chí. Stability AI sẽ dựa vào sự khác biệt trong kết quả đầu ra của Stable Diffusion so với các tác phẩm của nguyên đơn để phân biệt bối cảnh vụ kiện của họ với bối cảnh của Goldsmith.

Giữa đột phá công nghệ và sáng tạo cá nhân

Dựa trên các án lệ hiện có và sự hiểu biết về cách đào tạo Stable Diffusion, Stability AI dường như có nhiều cơ hội thắng các khiếu nại bản quyền. (Những khiếu nại khác mà Getty và các đơn khiếu nại tập thể đưa ra không thể giải quyết trong bài viết ngắn này). Tuy nhiên, các vụ kiện đang ở giai đoạn khởi đầu và có thể mất nhiều năm để đi đến quyết định của tòa án.  

Vào giữa tháng 5/2023, Quốc hội Mỹ đã tổ chức phiên điều trần đầu tiên về các vấn đề bản quyền và AI tạo sinh, trong đó các nhân chứng bày tỏ quan điểm khác nhau. Văn phòng Bản quyền Mỹ nhận thức rõ về sự đe dọa mà AI tạo sinh đã gây ra đối với các cộng đồng sở hữu bản quyền. Để đưa ra các khuyến nghị, quy định phù hợp hơn với các bước tiến công nghệ, họ đã tổ chức “các phiên lắng nghe” và giờ đây vẫn đang tiếp tục kêu gọi ý kiến của các nhà khoa học xung quanh những vụ việc như vụ kiện của Stability AI: Việc sử dụng các tác phẩm được bảo hộ bản quyền làm dữ liệu đào tạo cho các hệ thống AI tạo sinh có phải là hành vi xâm phạm bản quyền hay không? Kết quả đầu ra của các hệ thống AI tạo sinh có xâm phạm quyền làm các tác phẩm phái sinh không? 

Tất nhiên, sự xung đột giữa các tác giả của các tác phẩm có bản quyền và những nhà lập trình công nghệ – những người khiến cho các tác phẩm này được sử dụng theo những cách sáng tạo và bất ngờ, không phải là điều gì mới mẻ. Vào đầu thế kỷ 20, những chiếc piano tự đánh là một công nghệ đột phá lúc bấy giờ. Các chủ sở hữu bản quyền âm nhạc đã kiện những người làm ra các cuộn piano vì cho rằng các cuộn âm nhạc này đã vi phạm bản quyền. Tiếp đó, nhiều công nghệ “phá vỡ” bản quyền khác đã ra đời, bao gồm truyền hình cáp, máy photocopy, máy ghi băng video và máy nghe nhạc MP3, mỗi công nghệ này (ngoại trừ máy photocopy) đều gây ra những thách thức trong ngành bản quyền (tất cả đều thất bại trước tòa, mặc dù sau đó đôi khi Quốc hội Mỹ đã mở rộng các biện pháp bảo vệ).

Nhưng quá trình thảo luận vẫn sẽ còn rất lâu dài và nhiều tranh cãi. Trong khi công nghệ luôn vượt xa so với các quy định pháp lý, không dễ để tìm ra cách điều chỉnh sự cân bằng giữa các lợi ích bản quyền cạnh tranh trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển công nghệ mới. Khi các công nghệ mới đặt ra những câu hỏi mới về bản quyền mà luật trước đó chưa lường được trước đó, tòa án thường sẽ cân nhắc xem quyết định nào sẽ phù hợp nhất với các mục tiêu hiến định của bản quyền. Không dễ để cân bằng giữa lợi ích hợp pháp của chủ sở hữu quyền tác giả (để ngăn chặn việc các tác phẩm của họ bị chiếm đoạt, từ đó làm suy giảm động lực sáng tạo) với lợi ích hợp pháp của các nhà phát triển công nghệ mới và những nhà sáng tạo sau đó – những người cũng cần không gian để có thể thực hiện ý tưởng. 

Chính vì thế, những án lệ của các vụ kiện về bản quyền đang ở Mỹ có ý nghĩa rất quan trọng đối với tương lai của các hệ thống AI tạo sinh và được cả các nhà phát triển AI và cộng đồng sáng tạo nghệ thuật trên thế giới rất quan tâm theo dõi. Nếu các nguyên đơn thắng kiện thì chỉ có duy nhất những hệ thống AI tạo sinh được huấn luyện dựa trên các tác phẩm thuộc phạm vi công cộng hoặc có giấy phép mới là những hệ thống AI hợp pháp – một điều sẽ ảnh hưởng đến tất cả những người đang sử dụng AI tạo sinh, tích hợp chúng vào các sản phẩm của mình, hay sử dụng cho nghiên cứu khoa học. 

Nếu các tòa án ủng hộ các nguyên đơn của Stability AI thì các AI tạo sinh khác như GPT4 của OpenAI và BARD của Google cũng có thể sẽ gặp nguy hiểm – rất có khả năng trở thành mục tiêu cho các vụ kiện tiếp theo.