Stable Diffusion, il software basato su AI per la generazione di immagini di cui abbiamo già parlato in due articoli precedenti "Che cos'è Stable Diffusion?" "Come usare Stable Diffusion?", basa il suo funzionamento su una rete neurale, opportunamente "allenata" a rimuovere rumore dalle immagini.
Il frutto dell'allenamento di questa rete è racchiuso in un file, chiamato "checkpoint". Un checkpoint contiene delle funzioni matematiche derivate dalla processazione di un dataset formato in genere da un'enorme quantità di immagini. Questa precisazione tecnica ci serve per far capire che l'utente sul proprio computer non ha fisicamente una copia delle immagini utilizzate durante il training.
In base all'obiettivo del nostro studio su Stable Diffusion ci sorge una domanda: le immagini così generate sono utilizzabili ?
Essendo una tecnologia abbastanza nuova, la questione dei diritti d'autore è ancora aperta. Ciò che è sicuro è che non si possono rivendicare o registrare diritti d'autore su un'immagine AI-generated. Tuttavia, se l'immagine è cosiddetta AI-assisted, ovvero ottenuta con l'assistenza di una AI, ma con un consistente intervento umano, il discorso cambia. Resta però sconosciuta la quantità di intervento umano necessaria a definire un'immagine AI-assisted.
Un altro punto importante da trattare quando si parla di copyright è la questione della creazione dei checkpoint: per farlo, viene effettuato il cosiddetto "scraping", che consiste nell'utilizzare immagini provenienti dal web per "allenare" la rete neurale. Per questo motivo, molti artisti lamentano l'uso delle loro opere (protette da copyright) senza permesso. È attualmente in corso una causa iniziata da Getty e da un gruppo di alcuni artisti contro Stable Diffusion e Midjourney. Bisogna però ricordare che, come detto precedentemente, le immagini usate per il training non sono effettivamente contenute nel checkpoint. In questo senso, un'intelligenza artificiale può essere intesa come un pittore che nel produrre un suo quadro prende spunto dai suoi pittori preferiti e usa le loro tecniche.
Considerazioni finali
Per quanto riguarda l'obiettivo iniziale che ci siamo posti, cioè quello di ottenere immagini per gli articoli del blog, nessuno degli approcci provati è realmente sfruttabile ed utiizzabile abitualmente in azienda, sia per problemi di tempo (possono essere necessarie molte prove prima di ottenere un'immagine accettabile) sia per questioni di diritti d'autore, ancora non del tutto chiari.
I risultati ottenuti dalle nostra prove non sono esattamente quelli sperati agli inizi di questo studio, ma risultano comunque piuttosto soddisfacenti. Un'importante osservazione a cui si è giunti durante i test è che ogni immagine ha bisogno di una personale regolazione dei parametri, un tuning, che deve essere per forza svolto da un umano, non tanto perché la tecnologia non ne sia all'altezza, ma perché è compito dell'utente quello di decidere se l'output generato sia corretto, accettabile, o totalmente discordante dalla propria idea.
Stable Diffusion è sicuramente uno strumento molto interessante, ma forse è ancora troppo poco sviluppato per poter essere utilizzato in azienda come voluto. Probabilmente, con l'avanzamento di questa tecnologia, la IA si affinerà e riuscirà ad essere più precisa nelle generazioni, portando ad un sensibile risparmio di tempo.
Bsogna attendere il risultato delle sentenze attualmente ancora in corso, le quali potrebbero riscrivere le regole sul diritti d'autore e decidere così il futuro per queste tecnologie.
