Sử dụng và sử dụng hợp lý: Tuyên bố về hình ảnh được chia sẻ trong AI nhận diện khuôn mặt

 

Use and Fair Use: Statement on shared images in facial recognition AI

Posted 13 March 2019 by Ryan Merkley

Theo: https://creativecommons.org/2019/03/13/statement-on-shared-images-in-facial-recognition-ai/

Bài được đưa lên Internet ngày: 13/03/2019

Hôm qua, NBC News đã đăng một bài viết về nỗ lực của IBM nhằm cải thiện tính đa dạng trong công nghệ nhận diện khuôn mặt, cũng như về bộ dữ liệu mà họ đã thu thập để phục vụ công việc này. Bộ dữ liệu bao gồm các liên kết dẫn đến một triệu bức ảnh từ Flickr; phần lớn hoặc toàn bộ số ảnh này dường như đã được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons. Một số người dùng Flickr cảm thấy bất bình khi biết IBM sử dụng ảnh của họ để huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời đặt ra các câu hỏi về đạo đức, vấn đề quyền riêng tư và tính hợp lý (theo nguyên tắc "sử dụng hợp lý" - fair use) khi dùng một bộ dữ liệu như vậy để huấn luyện thuật toán. Chúng tôi đang liên hệ với IBM để tìm hiểu cách họ sử dụng các hình ảnh này và để chia sẻ những lo ngại từ cộng đồng của mình.

CC (Creative Commons) luôn cam kết thúc đẩy sự cởi mở vì lợi ích chung. Nhìn chung, chúng tôi tin rằng việc sử dụng dữ liệu công khai trên Internet đã mang lại nhiều đổi mới, sự hợp tác và tính sáng tạo hơn. Tuy nhiên, cũng tồn tại những lo ngại thực tế rằng dữ liệu có thể bị lợi dụng cho các hoạt động hoặc dẫn đến những hệ quả tiêu cực.

Mặc dù chưa nắm rõ mọi chi tiết về bộ dữ liệu của IBM, chúng tôi hiểu rằng nguyên tắc "sử dụng hợp lý" cho phép khai thác tự do nhiều loại nội dung khác nhau, và thực tế là đủ loại nội dung vẫn đang được thu thập, sử dụng hàng ngày để huấn luyện và phát triển AI. Các giấy phép CC được thiết kế để giải quyết một hạn chế cụ thể và đã làm rất tốt vai trò đó: gỡ bỏ những rào cản khắt khe của luật bản quyền. Tuy nhiên, bản quyền không phải là công cụ hiệu quả để bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, giải quyết các vấn đề đạo đức nghiên cứu trong phát triển AI, hay quản lý việc sử dụng các công cụ giám sát trực tuyến. Những vấn đề này thuộc phạm vi chính sách công; các giải pháp thỏa đáng cần cân nhắc cả khía cạnh pháp lý lẫn các chuẩn mực cộng đồng liên quan đến giấy phép CC và việc chia sẻ nội dung trực tuyến nói chung.

Tôi hy vọng chúng ta sẽ tận dụng thời điểm này để phát huy những nguyên tắc và giá trị quan trọng của tinh thần chia sẻ, đồng thời đối thoại với những bên đang sử dụng nội dung của chúng ta theo cách gây tranh cãi. Chúng ta cũng cần lên tiếng và góp phần định hình những kết quả tích cực xoay quanh các vấn đề quan trọng như quyền riêng tư, hoạt động giám sát và AI – những yếu tố đang tác động trực tiếp đến việc chia sẻ các tác phẩm trên môi trường mạng.

Chúng tôi tận dụng cơ hội này để đề cập đến một hình thức tái sử dụng cụ thể – đó là việc cải thiện các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhận diện khuôn mặt thông qua việc tái sử dụng nội dung có trên web (không chỉ giới hạn ở nội dung có giấy phép CC) – nhằm làm rõ cách thức hoạt động của các giấy phép trong bối cảnh này. Chúng tôi đã đăng tải bộ câu hỏi thường gặp (FAQ) mới tại đây và sẽ tiếp tục cập nhật thông tin này.

Nếu có ý kiến ​​đóng góp hoặc thắc mắc, vui lòng gửi thư cho CC theo địa chỉ info@creativecommons.org. Chúng tôi cũng sẽ tạo thêm các cơ hội để thảo luận công khai trong thời gian tới. Chúng tôi rất mong được tham gia vào các cuộc thảo luận này để cùng cộng đồng tìm giải pháp cho những vấn đề đạo đức và chính sách công liên quan đến dữ liệu, AI và máy học.

Yesterday, NBC News published a story about IBM’s work on improving diversity in facial recognition technology and the dataset that they gathered to further this work. The dataset includes links to one million photos from Flickr, many or all of which were apparently shared under a Creative Commons license. Some Flickr users were dismayed to learn that IBM had used their photos to train the AI, and had questions about the ethics, privacy implications, and fair use of such a dataset being used for algorithmic training. We are reaching out to IBM to understand their use of the images, and to share the concerns of our community.

CC is dedicated to facilitating greater openness for the common good. In general, we believe that the use of publicly available data on the Internet has led to greater innovation, collaboration, and creativity. But there are also real concerns that data can be used for negative activities or negative outcomes.

While we do not have all the facts regarding the IBM dataset, we are aware that fair use allows all types of content to be used freely, and that all types of content are collected and used every day to train and develop AI. CC licenses were designed to address a specific constraint, which they do very well: unlocking restrictive copyright. But copyright is not a good tool to protect individual privacy, to address research ethics in AI development, or to regulate the use of surveillance tools employed online. Those issues rightly belong in the public policy space, and good solutions will consider both the law and the community norms of CC licenses and content shared online in general.

I hope we will use this moment to build on the important principles and values of sharing, and engage in discussion with those using our content in objectionable ways, and to speak out on and help shape positive outcomes on the important issues of privacy, surveillance, and AI that impact the sharing of works on the web.

We are taking this opportunity to speak to this particular type of reuse – improving artificial intelligence tools designed for facial recognition through the reuse of content found on the web (not just CC-licensed content) – to help clarify how the licenses work in this context. We have published new FAQs here that we will continue to update.

If you have comments or questions, please write CC at info@creativecommons.org. We will also be creating other opportunities to engage in public discussion in the coming weeks and months. We look forward to joining these discussions as we look for ways to resolve ethical public policy issues around data, AI, and machine learning as a community.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com