EU AI Act và việc dán nhãn hình ảnh

Tại sao các quy tắc minh bạch lại đến đây trước tiên

Việc quản lý xem phương tiện tổng hợp có được tồn tại hay không là điều vô cùng khó khăn. Việc quản lý xem mọi người có được thông báo về nó hay không thì không, đó là lý do tại sao việc tiết lộ đã trở thành cách tiếp cận phổ biến ở một số khu vực tài phán thay vì chỉ là đặc thù của châu Âu.

Lý do là hầu hết các tác hại trong lĩnh vực này là do sự hiểu lầm thay vì bản thân một bức ảnh. Việc ai đó tin rằng một bức tranh ghi lại một điều gì đó đã xảy ra, trong khi thực tế không phải vậy, là sự tổn hại, và một nhãn dán giải quyết trực tiếp điều đó mà không ai phải quyết định những gì có thể được tạo ra.

Khung tư duy đó giải thích hình dạng của các quy tắc. Chúng gắn liền với thời điểm xuất bản và thời điểm sản xuất, và chúng nói rất ít về bản thân nội dung, vốn được giao lại cho luật hiện hành về gian lận, phỉ báng và những vấn đề còn lại.

Mỗi nhiệm vụ thuộc về ai

Hàng đầu tiên là hàng mà hầu hết các doanh nghiệp lầm tưởng là bao gồm cả họ nhưng thực ra không phải. Trừ khi bạn xây dựng và cung cấp một hệ thống tạo nội dung, bạn thuộc hàng thứ hai: người xuất bản đầu ra, với nhiệm vụ phải thông báo cho khán giả của bạn.

Hàng thứ tư mang tính răn đe mạnh nhất, vì sự mô tả tổng hợp về một người thật có thể nhận dạng được là nơi tác hại cụ thể nhất. Các trường hợp ngoại lệ ở đó rất hẹp, và các luật khác cũng có khả năng được áp dụng.

Liệu nó có tiếp cận bạn bên ngoài EU hay không

Có thể, nếu bạn có người dùng ở EU. Những quy tắc này thường tuân theo thị trường thay vì nơi thành lập, giống như cách các quy tắc bảo vệ dữ liệu hoạt động, có nghĩa là việc xuất bản cho khán giả EU có thể đưa bạn vào phạm vi điều chỉnh bất kể bạn ở đâu.

Hệ quả thực tế đối với hầu hết các tổ chức là một chính sách toàn cầu duy nhất sẽ rẻ hơn một chính sách giới hạn địa lý. Dán nhãn hình ảnh tổng hợp ở mọi nơi chỉ tốn một dòng chú thích; duy trì hai phiên bản của mỗi tài sản và một quy tắc về ai xem cái nào sẽ tốn kém hơn đáng kể.

Nó cũng bền vững hơn theo thời gian. Các yêu cầu tiết lộ tương tự đang xuất hiện ở một số khu vực tài phán khác, và một tổ chức đã dán nhãn sẵn sẽ không cần phải làm gì khi có quy định mới ra mắt.

Sự tuân thủ trong thực tế trông như thế nào

1. Tìm hiểu những gì bạn xuất bản

   Kiểm toán trang web, các chiến dịch và đầu ra trên mạng xã hội của riêng bạn. Hầu hết các tổ chức phát hiện ra hình ảnh được tạo từ AI đến thông qua các agency và gói đăng ký ảnh stock mà họ chưa bao giờ yêu cầu.

2. Ghi lại nơi được phép

   Trang trí và minh họa thì có, bất cứ thứ gì khẳng định một sự thật thì không. Ranh giới đó mang lại hiệu quả nhiều hơn bất kỳ quy tắc cụ thể theo công nghệ nào.

3. Dán nhãn trong chú thích, không phải trong chính sách

   Một thông báo tiết lộ bị vùi lấp trong trang điều khoản không phải là thông báo tiết lộ cho người đang xem hình ảnh.

4. Ngừng loại bỏ siêu dữ liệu

   Khi một công cụ tạo ảnh đánh dấu đầu ra của nó, việc giữ cho dấu đó nguyên vẹn qua quy trình của bạn là một phần mục đích của quy định.

5. Đưa điều đó vào hợp đồng với nhà cung cấp

   Các agency và người làm tự do cần khai báo nội dung do AI tạo ra trong các sản phẩm bàn giao. Hầu hết sẽ không tự nguyện vì không ai yêu cầu.

Bước thứ năm là nơi nỗ lực mang lại kết quả cao nhất. Một tổ chức không thể dựa vào kiểm toán để giải quyết một chuỗi cung ứng liên tục thêm vào các hình ảnh không được khai báo, và một điều khoản trong bản tóm tắt yêu cầu không tốn kém gì so với việc đánh giá lại về sau.

Tại sao phát hiện không phải là cơ chế tuân thủ

Cần hiểu rõ rằng các quy định này được xây dựng dựa trên khai báo thay vì phát hiện, và điều này là có chủ đích. Nghĩa vụ đánh dấu đầu ra tại thời điểm tạo là có thể thi hành; nghĩa vụ nhận dạng chính xác nội dung tổng hợp sau khi tạo sẽ là nghĩa vụ phải làm đúng một điều mà không ai có thể chắc chắn đúng.

Điều đó có ý nghĩa thực tế. Việc hoàn thành nghĩa vụ của bạn có nghĩa là biết những gì mình xuất bản và nói rõ điều đó, chứ không phải chạy công cụ phát hiện qua mọi thứ và hy vọng nó đồng ý. Phát hiện là cách bạn tìm hiểu những gì nhà cung cấp đã giao cho bạn; nó không phải là bằng chứng tuân thủ.

Nó cũng có nghĩa là điểm số cao trên nội dung của người khác không phải là bằng chứng của sự vi phạm. Nghĩa vụ thuộc về nhà xuất bản là công bố những gì họ biết, và tỷ lệ lỗi không phản ánh những gì họ đã biết.

Những gì một doanh nghiệp nhỏ thực sự nên làm

Hầu hết điều này ảnh hưởng đến các tổ chức không có bộ phận tuân thủ, và phản ứng phù hợp là rất ngắn gọn. Ba hành động bao gồm rủi ro thực tế và chỉ mất một buổi chiều thay vì một dự án lớn.

Viết một dòng vào bản tóm tắt yêu cầu nhà cung cấp của bạn bắt buộc khai báo nội dung do AI tạo ra. Câu duy nhất đó chuyển vấn đề sang những người thực sự biết câu trả lời, và đó là biện pháp kiểm soát rẻ nhất hiện có.

Gắn nhãn hình ảnh do AI tạo ra trong chú thích bất cứ nơi nào người đọc có thể nhầm nó là ảnh chụp. Không phải ở trang chính sách, không phải ở chân trang, mà là trong chú thích bên cạnh bức tranh nơi người đang xem nó sẽ thấy.

Kiểm tra xem quy trình xử lý hình ảnh của bạn có đang loại bỏ siêu dữ liệu trong quá trình tối ưu hóa hay không. Hầu hết đều làm vậy theo mặc định, và khi một công cụ tạo ảnh đã đánh dấu kết quả của nó, việc loại bỏ dấu đó đi ngược lại trực tiếp với mục đích của quy định.

Hướng đi của vấn đề này

Định hướng trên khắp các khu vực pháp lý đủ nhất quán để lập kế hoạch, ngay cả khi chi tiết khác nhau. Nghĩa vụ công bố đang mở rộng, siêu dữ liệu về nguồn gốc đang trở thành cơ sở hạ tầng thay vì tiêu chuẩn ngách, và việc gắn nhãn nền tảng đang được xây dựng dựa trên các đánh dấu thay vì phát hiện.

Điều đó có ý nghĩa hữu ích cho bất kỳ ai xuất bản ảnh chụp gốc. Việc bảo tồn nguồn gốc đang chuyển từ một tính năng kỹ thuật thành một tài sản thương mại, bởi vì một hình ảnh có thể khẳng định nó là gì sẽ ngày càng được đối xử khác với một hình ảnh không thể làm điều đó.