กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป (EU AI Act) และการติดป้ายกำกับภาพ

ทำไมกฎความโปร่งใสจึงมาก่อน

การควบคุมว่าจะให้สื่อสังเคราะห์มีอยู่หรือไม่นั้นเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก แต่การควบคุมว่าจะให้ผู้คนได้รับทราบเกี่ยวกับสื่อสังเคราะห์หรือไม่นั้นทำได้ง่ายกว่า นี่คือเหตุผลว่าทำไมการเปิดเผยข้อมูลจึงกลายเป็นแนวทางทั่วไปในหลายเขตอำนาจศาล มากกว่าจะเป็นเรื่องเฉพาะในยุโรป

เหตุผลก็คือความเสียหายส่วนใหญ่ในด้านนี้เกิดจากความเข้าใจผิดมากกว่าตัวภาพ การที่ใครบางคนเชื่อว่าภาพบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในขณะที่มันไม่ใช่ นั่นคือความเสียหาย และป้ายกำกับจะช่วยจัดการเรื่องนี้ได้โดยตรงโดยไม่ต้องมีใครมาตัดสินว่าอะไรที่สามารถสร้างขึ้นได้บ้าง

การวางกรอบดังกล่าวอธิบายถึงรูปแบบของกฎระเบียบ พวกมันยึดโยงกับช่วงเวลาของการเผยแพร่และช่วงเวลาของการผลิต และพูดถึงตัวเนื้อหาน้อยมาก ซึ่งปล่อยให้เป็นไปตามกฎหมายที่มีอยู่เดิมว่าด้วยการฉ้อโกง การหมิ่นประมาท และอื่นๆ

หน้าที่ที่แต่ละฝ่ายต้องรับผิดชอบ

แถวแรกคือส่วนที่ธุรกิจส่วนใหญ่สันนิษฐานว่าครอบคลุมพวกเขาแต่จริงๆ แล้วไม่ใช่ เว้นแต่คุณจะสร้างและจัดหาระบบ Generative คุณคือแถวที่สอง: ผู้ที่เผยแพร่ผลลัพธ์ พร้อมหน้าที่ในการแจ้งให้ผู้ชมของคุณทราบ

แถวที่สี่มีผลบังคับที่รุนแรงที่สุด เพราะการนำเสนอภาพบุคคลจริงที่ระบุตัวตนได้ด้วย AI คือจุดที่ความเสียหายชัดเจนที่สุด ข้อยกเว้นในกรณีนี้มีจำกัด และกฎหมายอื่นก็น่าจะนำมาปรับใช้ด้วยเช่นกัน

ว่ากฎหมายมีผลถึงคุณนอกสหภาพยุโรปหรือไม่

เป็นไปได้หากคุณมีผู้ใช้ในสหภาพยุโรป กฎเหล่านี้มักติดตามตลาดมากกว่าสถานประกอบการ เช่นเดียวกับกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูล ซึ่งหมายความว่าการเผยแพร่เนื้อหาไปยังผู้ชมในสหภาพยุโรปอาจทำให้คุณอยู่ภายใต้ขอบเขตของกฎหมายนี้โดยไม่คำนึงว่าคุณอยู่ที่ไหน

ผลลัพธ์ในทางปฏิบัติสำหรับองค์กรส่วนใหญ่คือกำหนดนโยบายระดับโลกชุดเดียวประหยัดกว่าการกำหนดตามพื้นที่ การติดป้ายกำกับภาพสังเคราะห์ทุกที่ใช้งบเพียงการใส่คำบรรยาย แต่การดูแลสินทรัพย์สองเวอร์ชันและกฎเกณฑ์ว่าใครจะเห็นเวอร์ชันไหนนั้นมีค่าใช้จ่ายมากกว่ามาก

มันยังใช้งานได้ยาวนานกว่าด้วย ข้อกำหนดการเปิดเผยข้อมูลที่คล้ายกันกำลังปรากฏในหลายเขตอำนาจศาล และองค์กรที่ติดป้ายกำกับไว้อยู่แล้วก็ไม่มีอะไรต้องทำเพิ่มเติมเมื่อกฎใหม่มาถึง

การปฏิบัติตามกฎระเบียบในทางปฏิบัติเป็นอย่างไร

1. ค้นหาว่าคุณเผยแพร่อะไร

   ตรวจสอบเว็บไซต์ แคมเปญ และผลงานทางโซเชียลของคุณเอง องค์กรส่วนใหญ่ค้นพบว่ามีภาพที่สร้างด้วย AI เข้ามาผ่านเอเจนซี่และคลังภาพสต็อกโดยที่พวกเขาไม่ได้ร้องขอ

2. จดบันทึกว่าอนุญาตให้ใช้ที่ใดบ้าง

   การตกแต่งและภาพประกอบได้ แต่สิ่งที่ยืนยันว่าเป็นข้อเท็จจริงไม่ได้ เส้นแบ่งนี้สำคัญกว่ากฎเฉพาะทางเทคโนโลยีใดๆ

3. ติดป้ายกำกับในคำบรรยาย ไม่ใช่ในนโยบาย

   การเปิดเผยที่ฝังอยู่ในหน้าข้อกำหนดไม่ใช่การเปิดเผยต่อผู้คนที่ดูภาพนั้นจริงๆ

4. เลิกการลบข้อมูลเมตา

   ในกรณีที่ผู้สร้างระบบระบุว่าเอาต์พุตนั้นมาจาก AI การรักษาข้อมูลการระบุตัวตนนั้นให้คงเดิมตลอดขั้นตอนการทำงานของคุณถือเป็นส่วนหนึ่งของหัวใจสำคัญของกฎข้อนี้

5. ระบุไว้ในสัญญาจ้างซัพพลายเออร์

   เอเจนซี่และฟรีแลนซ์จำเป็นต้องแจ้งให้ทราบเมื่อมีเนื้อหาที่สร้างโดย AI ในงานที่ส่งมอบ ส่วนใหญ่จะไม่แจ้งล่วงหน้าเพราะไม่มีใครถาม

ขั้นตอนที่ห้าคือจุดที่ความพยายามเห็นผลคุ้มค่าที่สุด องค์กรไม่สามารถตรวจสอบเพื่อแก้ไขห่วงโซ่อุปทานที่มีการเพิ่มรูปภาพที่ไม่ได้แจ้งที่มาเข้ามาเรื่อยๆ ได้ และการใส่ข้อกำหนดไว้ในบรีฟงานนั้นไม่มีต้นทุนอะไรเลยเมื่อเทียบกับการต้องมาทบทวนย้อนหลัง

เหตุใดการตรวจจับจึงไม่ใช่กลไกสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ควรทำความเข้าใจให้ชัดเจนว่ากฎเหล่านี้สร้างขึ้นจากการแจ้งที่มา (declaration) ไม่ใช่จากการตรวจจับ (detection) และทำเช่นนั้นโดยเจตนา หน้าที่ในการระบุที่มาของเอาต์พุต ณ จุดที่มีการสร้างขึ้นนั้นเป็นสิ่งที่บังคับได้ แต่หน้าที่ในการระบุเนื้อหาที่สร้างโดย AI ได้อย่างถูกต้องหลังจากที่เกิดขึ้นแล้วนั้น เป็นหน้าที่ในการทำให้ถูกต้องในสิ่งที่ไม่มีใครสามารถการันตีความถูกต้องได้อย่างแท้จริง

นั่นนำไปสู่ผลกระทบในทางปฏิบัติ การทำตามภาระผูกพันของคุณหมายถึงการรู้ว่าคุณเผยแพร่อะไรออกไปและแจ้งให้ทราบ ไม่ใช่การนำทุกอย่างไปผ่านตัวตรวจจับแล้วหวังว่าผลจะออกมาตรงกัน การตรวจจับคือวิธีที่คุณค้นหาว่าซัพพลายเออร์ให้สิ่งใดกับคุณมา ไม่ใช่เอกสารยืนยันการปฏิบัติตามกฎ

นอกจากนี้ยังหมายความว่าคะแนนที่สูงจากเนื้อหาของผู้อื่นไม่ใช่หลักฐานของการละเมิดกฎ ภาระหน้าที่ตกอยู่ที่ผู้เผยแพร่ในการเปิดเผยสิ่งที่พวกเขารู้ และอัตราความผิดพลาดไม่ใช่ข้อสรุปว่าพวกเขารู้อะไร

สิ่งที่ธุรกิจขนาดเล็กควรทำจริงๆ

เรื่องส่วนใหญ่ตกไปอยู่ที่องค์กรที่ไม่มีหน่วยงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการตอบสนองที่เหมาะสมนั้นสั้นกระชับ การดำเนินการสามอย่างนี้ครอบคลุมความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจริงและใช้เวลาเพียงช่วงบ่ายแทนที่จะเป็นโปรเจกต์ใหญ่

เขียนข้อความบรรทัดเดียวลงในบรีฟงานสำหรับซัพพลายเออร์ของคุณ โดยกำหนดให้ต้องแจ้งเมื่อมีการใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI ประโยคเดียวนั้นจะเปลี่ยนปัญหาไปให้คนที่รู้คำตอบจริงๆ เป็นผู้รับผิดชอบ และเป็นวิธีควบคุมที่ถูกที่สุด

ติดป้ายกำกับรูปภาพที่สร้างโดย AI ในคำบรรยายภาพ (caption) ทุกที่ที่ผู้อ่านอาจเข้าใจผิดว่าเป็นรูปถ่าย ไม่ใช่ในหน้านโยบาย ไม่ใช่ในส่วนท้ายหน้า แต่ให้ติดไว้ในคำบรรยายภาพข้างรูปภาพที่ใครก็ตามที่มองดูจะเห็นได้ชัดเจน

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขั้นตอนการจัดการรูปภาพของคุณไม่ได้ลบข้อมูลเมตา (metadata) ออกระหว่างการปรับแต่ง รูปภาพส่วนใหญ่จะลบออกโดยค่าเริ่มต้น และเมื่อผู้สร้างระบบได้ทำเครื่องหมายเอาต์พุตไว้ การลบเครื่องหมายนั้นทิ้งจะส่งผลเสียโดยตรงต่อวัตถุประสงค์ของกฎข้อนี้

สิ่งนี้กำลังมุ่งไปทางไหน

ทิศทางในเขตอำนาจศาลต่างๆ มีความสอดคล้องกันมากพอที่จะวางแผนรองรับได้ แม้ว่ารายละเอียดจะแตกต่างกันไป ภาระหน้าที่ในการเปิดเผยข้อมูลกำลังขยายตัว ข้อมูลเมตาที่ระบุที่มา (provenance metadata) กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานแทนที่จะเป็นมาตรฐานเฉพาะกลุ่ม และการติดป้ายกำกับบนแพลตฟอร์มก็กำลังถูกสร้างขึ้นบนตัวระบุ (markers) แทนที่จะเป็นการตรวจจับ

นั่นมีนัยสำคัญที่เป็นประโยชน์สำหรับทุกคนที่เผยแพร่ผลงานถ่ายภาพต้นฉบับ การรักษาข้อมูลที่มา (provenance) กำลังเปลี่ยนจากเรื่องทางเทคนิคทั่วไปไปเป็นสินทรัพย์ทางการค้า เพราะรูปภาพที่สามารถยืนยันตัวเองได้จะได้รับการปฏิบัติที่แตกต่างจากรูปภาพที่ไม่สามารถยืนยันได้