A Adobe Lança Aplicativo de Autenticidade de Conteúdo para Proteger Criadores de Uso Não Autorizado de IA
Com pressa? Aqui estão os fatos rápidos!
- A Adobe lançou um aplicativo web gratuito para ajudar os criadores a protegerem seu trabalho digital.
- O aplicativo aplica Credenciais de Conteúdo, atuando como um “rótulo nutricional” para o conteúdo digital.
- O aplicativo permite aos criadores sinalizar a exclusão do uso em treinamento de IA gerativa.
A Adobe anunciou na terça-feira o lançamento de um novo aplicativo web projetado para ajudar os criadores a protegerem seus trabalhos digitais com Content Credentials. O aplicativo web Adobe Content Authenticity oferece uma solução gratuita para a aplicação dessas credenciais, que agem como um “rótulo de nutrição” para o conteúdo digital, garantindo a atribuição correta e a transparência.
O aplicativo se baseia na Iniciativa de Autenticidade de Conteúdo (CAI) da Adobe, que começou em 2019, e aborda as crescentes preocupações sobre o uso indevido de conteúdo, desinformação e treinamento de IA não autorizado.
Content Credentials, já disponíveis em populares aplicativos do Adobe Creative Cloud como Photoshop, Lightroom e Firefly, fornecem metadados seguros para que os criadores possam incluir informações sobre si mesmos e seus trabalhos.
Com o novo aplicativo web, os criadores podem aplicar essas credenciais a imagens, vídeos e arquivos de áudio em massa, dando-lhes controle sobre como seu trabalho é usado e garantindo o devido reconhecimento. Uma característica-chave do aplicativo permite que os criadores apliquem Content Credentials em massa para seus trabalhos digitais, como imagens, áudio e arquivos de vídeo.
Os criadores podem controlar quais informações são incluídas, como seu nome, site e contas de mídia social, com mais opções de personalização planejadas. Isso ajuda a garantir que recebam a atribuição correta e proteção contra uso não autorizado ou atribuição incorreta.
O aplicativo também dá aos criadores a opção de sinalizar se desejam que seu conteúdo seja excluído do treinamento de IA gerativo. Enquanto o Firefly da Adobe só usa conteúdo licenciado para treinamento, outros modelos de IA podem não seguir essa prática.
Com o aplicativo web, os criadores podem definir preferências para evitar que seu conteúdo seja usado por outros modelos de IA. Esse recurso também garante que o conteúdo não autorizado para treinamento de IA não seja elegível para o Adobe Stock.
Além disso, a Adobe introduziu ferramentas para visualizar e recuperar Credenciais de Conteúdo, mesmo quando algumas plataformas não exibem informações de proveniência.
A extensão de Autenticidade de Conteúdo para o Google Chrome e uma ferramenta de inspeção dentro do aplicativo permitem que os usuários recuperem as credenciais associadas e editem o histórico.
As Credenciais de Conteúdo são projetadas para permanecerem seguramente anexadas ao trabalho digital ao longo de seu ciclo de vida, utilizando uma combinação de impressões digitais digitais, marca d’água invisível e metadados criptográficos para garantir sua durabilidade e verificabilidade.
No entanto, a empresa admite que a ferramenta não é infalível. “Qualquer pessoa que lhe diga que sua marca d’água é 100% defensável está mentindo”, diz Ely Greenfield, CTO de mídia digital da Adobe, conforme relatado pelo MIT Review.
“Isso é para defender contra a remoção acidental ou não intencional, ao invés de algum ator mal-intencionado”, acrescentou ela.
A Adobe afirma que não usa (e não usará) o conteúdo do usuário para treinar sua IA, conforme observado pelo MIT.
No entanto, muitos artistas, incluindo Neil Turkewitz, um ativista dos direitos dos artistas e ex-vice-presidente executivo da Recording Industry Association of America, argumentam que a empresa não consegue obter consentimento ou possuir adequadamente os direitos das imagens dos contribuintes individuais, conforme relatado pelo MIT.
“Não seria preciso uma grande mudança para a Adobe se tornar realmente um ator ético neste espaço e demonstrar liderança”, diz ele. “Mas é ótimo que as empresas estejam lidando com a proveniência e melhorando as ferramentas para metadados, que são todas parte de uma solução definitiva para resolver esses problemas”, acrescentou Nail, conforme relatado pelo MIT.
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