Meta đã yêu cầu tòa án Hoa Kỳ bác bỏ vụ kiện cáo buộc công ty này tải xuống và phân phối bất hợp pháp hàng nghìn video khiêu dâm để đào tạo hệ thống trí tuệ nhân tạo của mình.
Được đệ trình vào thứ Hai tại Tòa án Quận Hoa Kỳ thuộc Quận phía Bắc California, đơn xin bác bỏ lập luận rằng không có bằng chứng nào cho thấy các mô hình AI của Meta chứa hoặc được đào tạo dựa trên tài liệu có bản quyền, đồng thời gọi những cáo buộc này là "vô nghĩa và không có căn cứ".
Động thái này lần đầu tiên được Ars Technica đưa tin vào thứ năm, với việc Meta đưa ra lời phủ nhận trực tiếp rằng những tuyên bố này là "giả mạo".
Nguyên đơn đã "nỗ lực hết sức để ghép nối câu chuyện này lại với nhau bằng cách phỏng đoán và ám chỉ, nhưng những tuyên bố của họ không có sức thuyết phục cũng như không được hỗ trợ bởi các sự kiện được trình bày rõ ràng", theo nội dung đơn.
Khiếu nại ban đầu được Strike 3 Holdings đệ trình vào tháng 7, cáo buộc Meta sử dụng địa chỉ IP của công ty và địa chỉ IP ẩn để tải xuống gần 2.400 bộ phim người lớn kể từ năm 2018 như một phần của nỗ lực rộng lớn hơn nhằm xây dựng các hệ thống AI đa phương thức.
Strike 3 Holdings là một công ty cổ phần phim người lớn có trụ sở tại Miami, phân phối nội dung dưới các thương hiệu như Vixen, Blacked và Tushy, cùng nhiều thương hiệu khác.
Decrypt đã liên hệ với Meta và Strike 3 Holdings cũng như cố vấn pháp lý của họ và sẽ cập nhật bài viết này nếu họ phản hồi.
Tỷ lệ và mẫu
Đề xuất của Meta cho rằng quy mô và mô hình tải xuống bị cáo buộc mâu thuẫn với lý thuyết đào tạo AI của Strike 3.
Trong hơn bảy năm, chỉ có 157 bộ phim Strike 3 được tải xuống bằng địa chỉ IP của công ty Meta, trung bình khoảng 22 bộ phim mỗi năm trên 47 địa chỉ khác nhau.
Luật sư Angela L. Dunning mô tả đây là "hoạt động ít ỏi, không phối hợp" từ "những cá nhân riêng lẻ" thực hiện vì "mục đích cá nhân" và do đó, như Strike 3 cáo buộc, không phải là một phần trong nỗ lực của gã khổng lồ công nghệ nhằm thu thập dữ liệu để đào tạo AI.
Động thái này cũng bác bỏ tuyên bố của Strike 3 rằng Meta đã sử dụng hơn 2.500 địa chỉ IP của bên thứ ba "ẩn" và tuyên bố Strike 3 đã không xác minh ai sở hữu những địa chỉ đó mà thay vào đó chỉ tạo ra "mối tương quan" lỏng lẻo.
Một trong những dải IP được cho là đã được đăng ký cho một tổ chức phi lợi nhuận ở Hawaii mà không LINK (Chainlink) với Meta, trong khi những dải IP khác không có chủ sở hữu xác định.
Meta cũng lập luận rằng không có bằng chứng nào cho thấy họ biết hoặc có thể ngăn chặn các lượt tải xuống bị cáo buộc, đồng thời nói thêm rằng họ không thu được gì từ những lượt tải xuống này và việc giám sát mọi tệp trên mạng toàn cầu của họ sẽ không hề đơn giản và cũng không phải là yêu cầu bắt buộc theo luật.
Đào tạo an toàn
Mặc dù lời biện hộ của Meta thoạt đầu có vẻ "bất thường", nhưng nó vẫn có thể có cơ sở vì tuyên bố cốt lõi dựa trên việc "vật liệu không được sử dụng trong bất kỳ khóa đào tạo mô hình nào", Dermot McGrath, đồng sáng lập công ty Quỹ đầu tư mạo hiểm Ryze Labs, nói với Decrypt .
McGrath cho biết: "Nếu Meta thừa nhận dữ liệu đã được sử dụng trong các mô hình, họ sẽ phải lập luận về việc sử dụng hợp lý, biện minh cho việc đưa nội dung vi phạm bản quyền vào và tự mở đường cho việc phát hiện ra hệ thống đào tạo và kiểm toán nội bộ của họ", đồng thời nói thêm rằng thay vì bảo vệ cách dữ liệu được cho là đã được sử dụng, Meta đã phủ nhận "nó từng được sử dụng".
Nhưng nếu tòa án thừa nhận lời biện hộ như vậy là hợp lệ, nó có thể mở ra "một lỗ hổng lớn", McGrath nói. Nó có thể "làm suy yếu hiệu quả việc bảo vệ bản quyền đối với các vụ kiện dữ liệu đào tạo AI", khiến các vụ kiện trong tương lai sẽ cần "bằng chứng mạnh mẽ hơn về định hướng của công ty, điều mà các công ty sẽ chỉ giỏi che giấu hơn".
Tuy nhiên, vẫn có những lý do chính đáng để xử lý tài liệu nhạy cảm, chẳng hạn như phát triển các công cụ an toàn hoặc kiểm duyệt.
McGrath cho biết: "Hầu hết các công ty AI lớn đều có 'đội đỏ', nhiệm vụ của họ là thăm dò các mô hình để tìm điểm yếu bằng cách sử dụng các gợi ý có hại và cố gắng khiến AI tạo ra nội dung rõ ràng, nguy hiểm hoặc bị cấm. Để xây dựng các bộ lọc an toàn hiệu quả, bạn cần huấn luyện các bộ lọc đó bằng các ví dụ về những gì bạn đang cố gắng Block."
