- 我们不赞同目前不道德的 AI 生成工具, 除非通过监管解决数据集的道德和数据隐私问题, 否则我们不会托管 AI 成的内容.
- 如果通过立法明确保护艺术家, 我们认为 AI 生成的内容应始终明确标注, 因为公众应始终能够轻松搜索到人类制作的艺术品和(其他)媒体.
除了倾向于保护人类艺术家的立场和提供为艺术家专门设计的社交媒体软件体验, Cara 还内置自动 AIGC 图像过滤以及专门设计用于破坏 AI 训练生成内容的 Glaze 集成功能, 用户能够为上传的图像同时提交对艺术品 Glaze 化请求.
> https://cara.app/blog/cara-glaze-about
Cara 的态度和做法启发了 Werd I/O 的这篇文章, 作者思考如何在更广泛的 Fediverse 社交网络中主动保护内容不被不道德地用于 AI 训练, 其中就包含了 Meta 的 Threads 平台.
There's no good way to prevent AI models from being trained on art published on the fediverse. But there's work we can do to prevent it and protect the artists who post there. #fediverse https://werd.io/2024/protecting-artists-on-the-fediverse因为 Threads 开始加入 Fediverse 网络, 而就在最近, Meta 更新产品隐私协议, 根据协议内容, 2024 年 6 月 26 日起用户将同意将自己发布的任何内容用于 Meta 的 AI 模型训练.
> https://www.landiannews.com/archives/104233.html
同时, Meta 也提供了一个隐蔽的数据训练 "选择推出" 表单, 其中三个选项是:
- 我希望访问, 下载或更正用于在 Meta 建立和改进 Al 的第三方提供的任何个人信息
- 我希望删除任何来自第三方的个人信息, 这些信息用于 Meta 建立和改进 Al
- 我希望反对或限制第三方处理我的个人信息用于建立和改进 Al at Meta
> https://www.dacs.org.uk/news-events/what-artists-and-their-beneficiaries-need-to-know-about-metas-new-privacy-policy
美国《版权法》保护传统独立博客的 RSS Feed 内容作者权利, 不得将内容未经许可重新发布. 但是 Fediverse 和其他大多数拥有互操作能力的分布式社交网络与 RSS 有不同的地方, 最基本也是最重要的能力就是跨联邦和跨点互联, 用户生成的内容将能够在这些节点网络中自由传播, 这实际上就是在各自节点网络中无数遍 "重新发布", 包括到达 Meta 的 Threads 节点. Werd I/O 的文章对此也给出了一些想法.
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