O Google, gigante dos motores de busca, está enfrentando um processo judicial movido por um grupo de criadores de conteúdo dos Estados Unidos.
De acordo com a Reuters, os artistas alegam que o Google usou suas imagens sem permissão para treinar seu modelo de Inteligência Artificial (IA) chamado Imagen.
O Imagen é um modelo de IA desenvolvido pelo Google que gera imagens a partir de descrições de texto. Para treinar esse modelo, o Google utilizou um vasto conjunto de imagens disponíveis publicamente.
No entanto, os artistas alegam que algumas dessas imagens eram de sua autoria e foram usadas sem o seu consentimento e exigem uma explicação da empresa.
Os artistas envolvidos na ação judicial contra o Google são as cartunistas Sarah Andersen, Hope Larson, Jessica Fink e a fotógrafa Jingna Zhang.
Eles alegam que o Google usou "bilhões" de imagens protegidas por direitos autorais, incluindo as suas, para treinar o modelo Imagen.
O que os artistas estão buscando?
Os artistas estão buscando uma compensação financeira, o valor exato não foi divulgado. Além disso, eles querem que o Google apague todas as cópias das imagens que foram usadas para treinar o modelo Imagen.
Até o momento, o Google não fez nenhum comentário oficial sobre o processo. Este é um processo legal relativamente novo e a decisão do tribunal pode ter implicações significativas para o futuro do treinamento de modelos de IA.
Este processo movido contra o Google não é um caso isolado. Outras empresas de IA, como a Stability AI e a MidJourney, também enfrentam processos semelhantes por supostamente usar imagens sem permissão para treinar seus geradores de imagem.
Esses casos levantam questões importantes sobre direitos autorais e o uso de obras de arte para treinar modelos de IA. O desfecho deste caso pode ter implicações significativas para o campo da IA.
Se os artistas vencerem, isso poderia estabelecer um precedente de que as empresas de IA precisam obter permissão antes de usar imagens protegidas por direitos autorais para treinar seus modelos. Isso poderia mudar a maneira como os modelos de IA são treinados no futuro.
