DeAI: la soluzione Web3 alle preoccupazioni sul copyright dell’AI centralizzata

ChatGPT e Gemini di Google sono emersi come forze leader nella corsa per modelli di linguaggio di grandi dimensioni superiori. È evidente che queste piattaforme hanno trasformato l’industria dell’IA. Tuttavia, il modo in cui acquisiscono informazioni e gestiscono i dataset è stato una continua preoccupazione etica.

BeInCrypto ha parlato con progetti emergenti di IA nel Web3, tra cui ChainGPT, Space ID, Sapien.io, Vanar Chain, O.XYZ, AR.IO e Kindred, per discutere delle preoccupazioni contemporanee sui diritti di proprietà intellettuale, copyright e proprietà. Un punto chiave emerso è stato il potenziale dell’intelligenza artificiale decentralizzata (deAI) come valida alternativa.

L’ascesa degli LLM e il dilemma dell’acquisizione dei dati

Dalla loro creazione, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno rapidamente guadagnato un uso diffuso. In molti modi, piattaforme come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google sono stati il primo vero contatto del pubblico con le capacità dell’intelligenza artificiale (IA) e il loro potenziale d’uso non esaustivo. 

Tuttavia, queste aziende sono state anche sottoposte a scrutinio per le loro operazioni. Per rimanere competitive, i modelli di IA necessitano di accesso a un gran numero di dataset. Gli LLM possono generare risposte simili a quelle umane e comprendere query complesse solo elaborando enormi quantità di testo. 

Per realizzare ciò, i giganti della tecnologia come OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Anthropic e Nvidia convogliano in gran parte tutti i dati e le informazioni disponibili su internet per addestrare i loro modelli di IA. Questo approccio ha sollevato serie domande su chi possiede l’input che queste piattaforme ingeriscono e successivamente rigurgitano sotto forma di output.

Nonostante il potenziale dirompente dell’IA, le preoccupazioni sui diritti di proprietà intellettuale sono finite in battaglie legali altamente contestate. 

Le aziende di AI stanno costruendo imperi su contenuti rubati?

‬‭L’adozione rapida dell’IA ha sollevato preoccupazioni riguardo alla proprietà dei dati, alla privacy e a potenziali violazioni del copyright.‬‭ Un punto chiave di contesa è l’uso di materiale protetto da copyright per addestrare modelli di IA centralizzati che le grandi corporazioni controllano esclusivamente.‬

“Le aziende di IA stanno costruendo imperi sulle spalle dei creatori senza chiedere il permesso o condividere i profitti. Autori, artisti e musicisti hanno trascorso anni a perfezionare il loro mestiere, solo per scoprire che il loro lavoro viene ingerito da modelli di IA che generano versioni contraffatte in pochi secondi,” ha detto Jawad Ashraf, CEO di Vanar Chain, a BeInCrypto.

Questa questione ha effettivamente causato un diffuso malcontento. Il CEO di Vanar Chain ha aggiunto che OpenAI e altri hanno apertamente ammesso di aver raschiato materiale protetto da copyright, scatenando cause legali e una più ampia riflessione sull’etica dei dati.

“Il nocciolo della questione è la compensazione: le aziende di IA sostengono che raschiare dati pubblicamente disponibili sia un gioco leale, mentre i creatori lo vedono come un furto in pieno giorno,” ha affermato Ashraf.

Definire i confini del lavoro generato dall’IA

Il New York Times ha intentato una causa contro OpenAI e Microsoft nel dicembre 2023, accusando violazioni del copyright e l’uso non autorizzato della sua proprietà intellettuale.

Il Times ha accusato Microsoft e OpenAI di aver creato un modello di business basato sulla “copia e uso illegale delle opere unicamente preziose del Times.” Il giornale ha anche sostenuto che questi modelli “sfruttano e, in molti casi, trattengono grandi porzioni dell’espressione tutelabile contenuta in quelle opere.”

Quattro mesi dopo, altri otto editori di notizie operanti in sei diversi stati degli Stati Uniti hanno citato in giudizio Microsoft e OpenAI per violazione del copyright. 

Il Chicago Tribune, il Denver Post, il Mercury News in California, il New York Daily News, l’Orange County Register in California, l’Orlando Sentinel, il Pioneer Press del Minnesota e il Sun Sentinel in Florida – tutti hanno affermato che le due aziende tecnologiche hanno utilizzato i loro articoli senza autorizzazione nei prodotti di IA e hanno attribuito loro informazioni inaccurate.

“I tribunali‬‭ sono‬‭ ora‬‭ costretti‬‭ a‬‭ rispondere‬‭ a‬‭ domande‬‭ che‬‭ non‬‭ esistevano‬‭ pochi‬‭ anni‬‭ fa:‬‭ I‬‭ contenuti‬‭ generati‬‭ dall’IA‬‭ costituiscono‬‭ opere‬‭ derivate?‬‭ I‬‭ titolari‬‭ del‬‭ copyright‬‭ possono‬‭ richiedere‬‭ danni‬‭ quando‬‭ i‬‭ loro‬‭ dati‬‭ vengono‬‭ utilizzati‬ ‭senza consenso?‬” ha detto Trevor Koverko, co-fondatore di Sapien.io‬, a BeInCrypto.‭

Oltre alle organizzazioni giornalistiche, editori, autori, musicisti e altri creatori di contenuti hanno avviato azioni legali contro queste aziende tecnologiche per informazioni protette da copyright.

Battaglie legali tra industrie

Proprio la scorsa settimana, tre gruppi commerciali hanno annunciato che citeranno in giudizio Meta in un tribunale di Parigi, accusando Meta di aver “utilizzato massicciamente opere protette da copyright senza autorizzazione” per addestrare i suoi assistenti chatbot generativi alimentati dall’IA, utilizzati su Facebook, Instagram e WhatsApp. 

Nel frattempo, le artiste visive Sarah Andersen, Kelly McKernan e Karla Ortiz hanno citato in giudizio i generatori di arte IA Stability AI, DeviantArt e Midjourney per aver utilizzato il loro lavoro per addestrare i loro modelli di IA.

“Non c’è fine alle preoccupazioni quando si tratta dell’uso non regolamentato di dati e materiale creativo da parte delle aziende di IA centralizzate. Attualmente, qualsiasi artista, autore o musicista con materiale pubblicamente disponibile può vedere il proprio lavoro rastrellato da algoritmi di IA che imparano a creare contenuti quasi identici—e trarne profitto mentre l’artista non riceve nulla,” ha sostenuto Phil Mataras, fondatore di AR.IO.

OpenAI e Google sostengono in particolare che se la legislazione limita il loro accesso al materiale protetto da copyright, gli Stati Uniti perderebbero la corsa all’IA contro la Cina. Secondo loro, le aziende in Cina operano con meno vincoli normativi, dando ai loro rivali un vantaggio chiave.

Questi colossi stanno facendo pressioni aggressive sul governo degli Stati Uniti affinché classifichi l’addestramento dell’IA su dati protetti da copyright come “fair use”. Sostengono che l’elaborazione da parte dell’IA di contenuti protetti da copyright produca risultati nuovi e fondamentalmente diversi dal materiale di origine.

Tuttavia, poiché gli strumenti di IA generativa producono sempre più testo, immagini e voci, molte industrie stanno intraprendendo azioni legali contro queste corporazioni. 

“I creatori di contenuti—che siano autori, musicisti o sviluppatori di software—spesso affermano che la loro [proprietà intellettuale] viene utilizzata in modi che vanno oltre il fair use, specialmente quando i sistemi di IA copiano o replicano aspetti del loro lavoro originale,” ha detto Ahmad Shadid, fondatore e CEO di O.XYZ.

Nel frattempo, nel Web3, gli attori stanno facendo pressioni per un’alternativa all’approccio delle corporazioni tradizionali allo sviluppo di LLM.

DeAI emerge come l’alternativa Web3

L’IA decentralizzata (deAI) è un campo emergente nel Web3 che esplora l’uso della blockchain e della tecnologia del registro distribuito per creare sistemi di IA più democratici e trasparenti.‬‭ 

“La deAI, sfruttando la blockchain e la tecnologia del registro distribuito, mira a risolvere le preoccupazioni sulla proprietà dei dati e sul copyright creando sistemi di IA più trasparenti. Distribuisce lo sviluppo e il controllo dei modelli di IA su una rete globale, stabilendo modelli più equi per l’addestramento dell’IA che rispettano i diritti dei creatori di contenuti. La deAI mira anche a fornire meccanismi per una compensazione equa ai creatori il cui lavoro viene utilizzato nell’addestramento dell’IA, risolvendo potenzialmente molti dei problemi associati ai modelli di IA centralizzati,” ha spiegato Max Giammario, CEO e fondatore di Kindred.

Con la crescente importanza globale dell’IA, la sua fusione con la blockchain promette di trasformare entrambi i settori, creando nuove strade per l’innovazione e l’investimento nel settore crypto.

In risposta, i costruttori del settore hanno già iniziato a sviluppare progetti di successo che uniscono tecnologie di IA e Web3.

A differenza delle corporazioni che producono modelli di IA centralizzati, la deAI mira a essere completamente open-source. 

OpenAI ha precedentemente sostenuto di rispettare la dottrina del fair use degli Stati Uniti nonostante utilizzi materiale protetto da copyright per addestrare i suoi modelli di IA. Inoltre, ChatGPT, la sua applicazione più popolare, è completamente gratuita da usare. 

Harrison Seletsky, Direttore dello Sviluppo Commerciale presso Space ID, ha evidenziato una contraddizione nell’argomentazione di OpenAI.

“La chiara questione etica è che i materiali vengono utilizzati senza il permesso esplicito dei loro creatori. Se sono protetti da copyright, deve essere concesso il permesso e tipicamente pagata una tassa. Ma oltre a ciò, anche se gli LLM come ChatGPT utilizzano dati open-source, i modelli di OpenAI non sono open-source. Fanno uso di materiale disponibile pubblicamente senza ‘restituire’ completamente alle fonti da cui attingono.

C’è una domanda generale qui su se l’IA debba essere open-source. ChatGPT di OpenAI non lo è, mentre modelli come DeepSeek della Cina lo sono, così come l’IA decentralizzata. Dal punto di vista dell’etica e dei diritti di proprietà intellettuale, quest’ultima è certamente una scelta migliore,” ha detto Seletsky.

Il controllo centralizzato di questi colossi tecnologici solleva anche altre preoccupazioni riguardo all’implementazione e alla supervisione dei modelli di IA.

Centralizzato vs. Decentralizzato: differenze etiche e operative

In contrasto con la natura guidata dalla comunità della deAI, i modelli di IA centralizzati sono costruiti da un numero ristretto di persone, portando a potenziali bias.

“L’IA centralizzata opera solitamente sotto un unico ombrello aziendale, dove le decisioni sono guidate da un motivo di profitto dall’alto verso il basso. È essenzialmente una scatola nera posseduta e gestita da un’unica entità. Al contrario, la deAI si basa su un approccio guidato dalla comunità. L’IA è progettata per analizzare il feedback della comunità e ottimizzare per gli interessi collettivi invece che solo per quelli aziendali,” ha spiegato Ahmad Shadid, fondatore e CEO di O.XYZ.

Nel frattempo, la tecnologia blockchain fornisce un percorso chiaro per la monetizzazione. 

“I creatori possono tokenizzare i loro asset creativi—come articoli, musica o anche idee—e stabilire i propri prezzi. Questo crea un ambiente più equo sia per i creatori che per gli utenti della proprietà intellettuale, formando essenzialmente un libero mercato per la PI. Rende anche facile dimostrare la proprietà, poiché tutto sulla blockchain è trasparente e immutabile, rendendo molto più difficile per altri sfruttare il lavoro di qualcuno senza allineare correttamente gli incentivi,” ha detto Seletsky a BeInCrypto.

Diversi costruttori del Web3 hanno già sviluppato progetti che decentralizzano i contenuti utilizzati per l’IA generativa. Piattaforme come Story, Inflectiv e Arweave sfruttano vari aspetti della tecnologia blockchain per garantire che i dataset utilizzati per i modelli di IA siano curati eticamente.

Ilan Rakhmanov, fondatore di ChainGPT, vede la deAI come una forza contraria vitale all’IA centralizzata. Afferma che affrontare le pratiche non etiche dei monopoli di IA esistenti sarà essenziale per coltivare un’industria più sana in futuro.

“Questo stabilisce un precedente pericoloso in cui le aziende di AI possono utilizzare liberamente contenuti protetti da copyright senza la corretta attribuzione o pagamento. Legalmente, questo invita a un controllo normativo; eticamente, priva i creatori del controllo. ChainGPT crede nell’attribuzione e monetizzazione on-chain, garantendo uno scambio di valore equo tra utenti di AI, contributori e formatori di modelli,” ha detto Rakhmanov.

Tuttavia, affinché DeAI possa prendere il centro della scena, deve prima superare diversi ostacoli.

Quali ostacoli affronta deAI?

Sebbene deAI abbia un potenziale in crescita, è anche nelle sue fasi iniziali. In tal senso, aziende come OpenAI e Google hanno il vantaggio in termini di potenza economica e infrastruttura. Hanno i mezzi per gestire le vaste risorse necessarie per acquisire tali grandi quantità di dati.

“Le aziende di AI centralizzate hanno accesso a una potenza di calcolo massiccia, mentre deAI ha bisogno di reti distribuite ed efficienti per scalare. Poi c’è il problema dei dati: i modelli centralizzati prosperano su dataset accumulati, mentre deAI deve costruire pipeline affidabili per l’approvvigionamento, la verifica e la compensazione equa dei contributori,” ha detto Koverko a BeInCrypto.

Su questo punto, Ahmad Shadid ha aggiunto:

“Costruire e gestire sistemi di AI su registri distribuiti può essere complicato, specialmente se si cerca di gestire enormi quantità di dati su larga scala. Richiede anche un’attenta supervisione per mantenere i processi di apprendimento dell’AI allineati con l’etica e gli obiettivi della comunità.”

Questi colossi tecnologici possono anche utilizzare le loro risorse e connessioni per fare pressione contro concorrenti come deAI.

“Potrebbero farlo promuovendo regolamenti che favoriscono i modelli centralizzati, sfruttando la loro dominanza di mercato per limitare la concorrenza o controllando risorse chiave necessarie per lo sviluppo dell’AI,” ha detto Giammario.

Per Ashraf, la probabilità che ciò accada dovrebbe essere data per scontata.

“Quando l’intero modello di business è costruito sull’accumulo di dati e la loro monetizzazione in segreto, l’ultima cosa che si desidera è un’alternativa aperta e trasparente. Aspettatevi che i giganti dell’AI facciano pressione contro DeAI, spingano per regolamenti restrittivi e utilizzino le loro vaste risorse per screditare le alternative decentralizzate. Ma Internet stesso è iniziato come un sistema decentralizzato prima che le corporazioni prendessero il sopravvento, e le persone si stanno svegliando agli svantaggi del controllo centralizzato. La lotta per un’AI aperta è appena iniziata,” ha anticipato Jawad Ashraf, CEO di Vanar Chain.

Tuttavia, per portare avanti la sua missione, deAI deve aumentare la consapevolezza pubblica, raggiungendo sia gli utenti Web3 che quelli al di fuori dello spazio.

Colmare il divario di conoscenza

Quando è stato chiesto quali siano i principali ostacoli che deAI attualmente affronta, Seletsky di Space ID ha detto che le persone devono essere consapevoli del problema della violazione del copyright nei modelli di AI per risolverlo.

“Il principale ostacolo è la mancanza di educazione. La maggior parte degli utenti non sa da dove provengano i dati, come vengano analizzati e chi li controlli. Molti non si rendono nemmeno conto che l’AI ha bias, proprio come gli esseri umani. C’è bisogno di educare la persona media su questo prima che possano comprendere i vantaggi dei modelli di AI decentralizzati,” ha detto.

Una volta che il pubblico comprende i problemi di copyright all’interno dei modelli di AI centralizzati, i sostenitori di deAI devono dimostrare attivamente i meriti di deAI come una forte alternativa. Tuttavia, nonostante una maggiore consapevolezza, deAI affronta ancora sfide di adozione.

“L’adozione è un’altra sfida. Le imprese sono abituate a soluzioni AI chiavi in mano, e deAI deve eguagliare quel livello di accessibilità dimostrando i suoi vantaggi in termini di sicurezza, trasparenza e innovazione,” ha detto Koverko.

La strada da percorrere: chiarezza normativa e fiducia pubblica

Con le sfide dell’educazione e dell’accessibilità affrontate, il percorso verso una più ampia adozione di deAI dipende dall’instaurare chiarezza normativa e costruire fiducia pubblica. Trevor Koverko, co-fondatore di Sapien.io, ha anche aggiunto che deAI ha bisogno di chiarezza normativa per raggiungere questi obiettivi.

“Senza quadri chiari, i progetti deAI rischiano di essere messi da parte dall’incertezza legale mentre i giocatori centralizzati spingono per politiche che avvantaggiano la loro dominanza. Superare queste sfide significa affinare la nostra tecnologia, dimostrare il valore nel mondo reale e costruire un movimento che spinga per un’AI aperta e democratizzata,” ha affermato.

Shadid ha concordato sulla necessità di un maggiore supporto istituzionale, aggiungendo che dovrebbe essere accompagnato dalla costruzione di una maggiore fiducia pubblica.

“La trasparenza può essere destabilizzante se hai passato decenni a perfezionare metodi proprietari, quindi DeAI deve dimostrare la sua superiorità in termini di fiducia e innovazione. Un altro ostacolo è costruire abbastanza fiducia degli utenti e chiarezza normativa affinché le persone—e persino i governi—si sentano a proprio agio con il modo in cui i dati vengono gestiti. Il modo migliore per guadagnare terreno è dimostrare casi d’uso nel mondo reale in cui l’AI decentralizzata supera chiaramente le sue controparti centralizzate o almeno dimostra di poterle eguagliare in velocità, costo e qualità, essendo al contempo molto più aperta e equa,” ha spiegato Ahmad Shadid.

In definitiva, le preoccupazioni sul copyright che circondano i modelli di AI richiedono un cambiamento di paradigma, concentrandosi sul rispetto della proprietà intellettuale e promuovendo un ecosistema di AI più democratico, indipendentemente dall’impatto finale di deAI.