アーティストと、その作品にAIを訓練する企業との間の法廷闘争は、収まる気配がありません。
アーティストが自身の作品がどのように、そしてどこで使われるかをもっとコントロールできるようにするために、ジョーダン・マイヤーとマシュー・ドライハーストはスタートアップ企業Spawning AIを共同設立しました。Spawningは、今後数ヶ月以内にリリース予定のアート生成AIモデル「Stable Diffusion v3」のトレーニングデータセットをクリエイターがオプトアウトできるウェブサイト「HaveIBeenTrained」を開発しました。
3月の時点で、アーティストたちはHaveIBeenTrainedを使って、Stable Diffusionのトレーニングセットから8000万点の作品を削除しました。4月下旬までに、その数は10億点を超えました。
Spawningのサービス需要が高まるにつれ、それまで完全に自力で運営していた同社は外部からの投資を求め、そしてついに資金調達に成功した。Spawningは本日、True Venturesがリードし、Seed Club Ventures、Abhay Parasnis氏、Charles Songhurst氏、Balaji Srinivisan氏、Jacob.eth氏、Noise DAO氏が参加したシードラウンドで300万ドルを調達したと発表した。
TechCrunchへのメールでのインタビューで、マイヤー氏は、今回の資金調達により、Spawningは「AI時代のIP標準」の開発を継続し、より堅牢なオプトアウトおよびオプトインの標準を確立できるようになると述べた。
「私たちはAIツールの可能性に熱意を持っています 。AIがクリエイターに提供する 新たな機会への情熱から、この分野の専門知識を培ってきました が、これらの開発を誰もが満足できるものにするためには、同意が根本的な要素だと考えています」とマイヤー氏は述べています。
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Spawningの指標はそれを物語っています。アーティストが、自身の作品がどのように利用されるか（場合によってはスクレイピングされるか）について、より多くの発言権を求めていることは明らかです。しかし、ShutterstockやArtStationといったアートプラットフォームとの提携以外に、Spawningは業界全体で共通のオプトアウトや来歴基準を策定することに成功していません。
最近、生成AIツールを発表したAdobeは、独自のオプトアウト機構とツールの開発を進めています。DeviantArtも同様で、11月にはHTMLタグを利用した保護機能を導入し、画像検索のためにページをクロールするソフトウェアロボットがそれらの画像をトレーニングセットとしてダウンロードするのを禁止しています。生成AIの巨人であるOpenAIは、依然としてオプトアウトツールを提供しておらず、近いうちに提供する予定も発表していません。
Spawningは、オプトアウト手続きの不透明さ、そして曖昧さについても批判を受けている。Ars Technicaが最近の記事で指摘したように、このオプトアウト手続きは、欧州一般データ保護規則（GDPR）における個人データ利用に関する同意の定義に当てはまらないようだ。GDPRでは、同意は能動的に与えられなければならないと規定されており、デフォルトで同意と見なされるべきではない。また、Spawningがオプトアウトを希望するアーティストの身元を法的に確認する意図、あるいはそもそも確認を行う意図があるのかどうかも不明瞭だ。
Spawningのソリューションは多角的です。まず、AIモデルトレーナーがオプトアウトのリクエストをより簡単に承認できるようにし、クリエイターのプロセスを合理化する予定です。次に、アーティストの作品を保護したい組織向けに、より多くのサービスを提供していくとマイヤー氏は述べています。
「AIのための同意レイヤーを構築したいと考えています。これは、今後のインフラにおいて根本的に役立つ要素になると考えています」と彼は付け加えた。「AI経済 が関わる様々な領域に対応するために、 Spawningを成長させていく予定です。それぞれの領域には独自のニーズがあるからです。」
この野心的なビジョンへの第一歩として、Spawningは3月に「ドメインオプトアウト」機能を導入しました。これにより、クリエイターやコンテンツパートナーはウェブサイト全体からコンテンツを迅速にオプトアウトできるようになりました。Spawningによると、現在までに3万件のドメインがこのシステムに登録されています。
4月には、Spawningが扱うコンテンツの幅を大幅に拡大するAPIとオープンソースのPythonパッケージがリリースされます。これまで、Spawningを通じたオプトアウトリクエストは、Stable Diffusionのトレーニングに使用されたLAION-5Bデータセットにのみ適用されていました。4月以降、あらゆるウェブサイト、アプリ、サービスがSpawningのAPIを使用して、画像データだけでなく、テキスト、音声、動画など、あらゆるデータに対するオプトアウトに自動的に対応できるようになります。
マイヤー氏は、Spawning は、あらゆる新しいオプトアウト方法 (Adobe や DeviantArt のものなど) をモデル トレーナー向けの Python パッケージに統合し、モデル作成者がオプトアウト要求に応じるために管理しなければならないアカウントの数を減らすことを目指していると述べています。
Spawningは、AIモデルのホスティングと実行のための大規模プラットフォームの一つであるHugging Faceと提携し、Hugging Faceに新たな情報ボックスを追加します。この情報ボックスでは、テキスト画像データセット内の「オプトアウト」データの割合をユーザーに通知します。また、この情報ボックスはSpawning APIのサインアップページへのリンクも提供し、モデルトレーナーがトレーニング時にオプトアウト画像を削除できるようにします。
「企業や開発者がクリエイターの希望を尊重する選択肢があることを知れば、それを尊重しない理由はほとんどなくなるでしょう」とマイヤー氏は述べた。「私たちは生成AIの未来に期待を抱いていますが、クリエイターと組織は共に、データが自分たちに有利に働くようにするための標準を整備する必要があります。」
今後、Spawning は、オプトアウトした画像とプラットフォームがウェブ上で見つけたコピーを照合する「完全重複」検出機能をリリースする予定です。続いて、トリミング、圧縮、またはその他わずかに変更された作品の可能性のあるコピーを Spawning が見つけた場合にアーティストに通知する「準重複」検出機能をリリースする予定です。
さらに、クリエイターがウェブ上のどこに投稿された作品であっても事前にオプトアウトできるChrome拡張機能や、HaveIBeenTrainedのウェブサイトで画像の説明を直接検索できるキャプション検索機能も計画されています。サイトの現在の検索ツールは、テキストと画像の近似値のみを使用し、URL検索も特定のウェブサイトでホストされているコンテンツを検索するために使用しています。
投資家の支援を受けているSpawningは、自社のコンテンツインフラ上にサービスを構築することで収益を上げる計画だが、メイヤー氏は詳細を明かさなかった。コンテンツクリエイターにとってそれがどう受け止められるかは、まだ分からない。
「私たちは多くの組織と話し合いを重ねてきましたが、多くの話はまだ発表するには時期尚早です。今回の資金調達の発表と認知度の向上は、私たちが構築しているものが堅牢で信頼できる標準であるという確証をある程度提供できると考えています」とマイヤー氏は述べた。「これらの機能を完成させた後、音楽、動画、テキストなど、より多くのデータセットをサポートするためのインフラの構築に着手します。」
