Copyright is a type of intellectual property that gives its owner the exclusive right to copy, distribute, adapt, display, and perform creative work, usually for a limited time. It was created as a direct response to the development of the printing press, as the cost of producing new books became so low that there was little incentive for authors to keep writing new pieces, as the competition would copy them almost instantly. While the history of copyright is very interesting and determines many of the laws that we still have today, what I want to address here is how the core values of copyright protection are misguided and how AI can help us redefine it.
One of the problems I had, even before giving any thought to this issue, is how extremely open to interpretation the rules
are, especially when talking about fair use. There is an abundance of examples of people abusing the system one way and another; famously many YouTubers have lost their channels because of copyright strikes by fake companies, and most people incur copyright infringements daily without realizing, be it by sharing photos, music, or trying to consume any content that isn’t licensed in your region.
Copyright is one of the areas of intellectual property, which also includes trademarks and patents. While I have my problems with those, they are nowhere near the level of jank of copyright. Not only is it country-dependent, and very much so, but there also are treaties between countries and another layer of international copyright that makes it a difficult-to-understand mess. And that’s one of the core problems, since it was designed to fight for the rights of the authors to their pieces in traditional media, it never accounted for the amount of sharing and copying that an internet connection gives every person.
I don’t think any copyright law is well-designed if almost everyone is breaking it constantly, and the current state of the web makes it impossible to properly enforce the legislation, that alone should make us want to take another look at it and see what can be improved.
So where does AI fit into this? Well, somewhat recently, some court cases in the US are setting precedents on how AI-generated art fits in relationship to ownership. I firmly believe that AI-generated images and videos are art, and I’ve been planning for a long time to write about what I think art is, but that will come later. In the same way that digital drawing or Photoshop changed the paradigm of visual arts or DAWs in music-making, it’s not the tools you use that define if what you are doing is artistic, but the choices and intention with which you make it.
Unluckily, it doesn’t seem like the judges are convinced of that, and recent rulings
seem to not be granting artificially generated work any copyright protections. It might have to do with the fact that most datasets are made of actual copyrighted material (used illegally in almost all cases), so it seems counterintuitive to let the resulting material be of ownership to another person.
I´d like to believe that my conclusions are logical, and with time they will become even more obvious as more of the art spaces will involve some kind of AI, and the office will be forced to review the rules. What I hope for is that the disruption will be big enough to prompt some more radical moves. Many other interesting arguments are presented in this substack, which originally motivated me to write this post. The discussion section also houses some good criticism. part 1
and part 2 of Jonh Menick’s take on AI and art is one of the best-written articles I’ve read.
With AI out of the way for now, I want to explore what some of those changes might be and possible outcomes. Most of the inspiration for this comes from this video
and this one from Benn Jordan, who you might also know as The Lightbulb
. His main concept is called “Socialized Copyright”, and as he explains (you really should watch the video to understand it properly), the government creates a platform in which all kinds of media can be consumed and creators are paid via taxes. In the video, he does a great breakdown of why this is financially viable (much more than I expected) and how would this affect the creative industries. He also explains how “companies profit from the industry of gatekeeping information” and are supported by the gov (and your tax dollars) while the artists get the crumbs of the pie.
I find this proposal interesting as it is a very pragmatic way of handling the problem, but it can’t apply to everything (software for example, is also under copyright law but wouldnt work well in this context). Also, like most socialized initiatives, it’s no more than a bandage for a problem created by capitalism and the extraction of value along the chain.
My personal view on this topic is a bit more radical and perhaps I need to touch a bit more grass, but for me the only real solution is the destruction of copyright, allowing the free flow of information and forcing companies out of the equation. This last consequence is especially useful since it seems clear to me that the art space will improve once the money incentive is gone. This is not possible to implement in any shape or form nowadays, and maybe never, but I believe that it is the best way to organize ourselves around the question of ownership of information. Having restricted access to something that can be created by chance
is not the way forward. Curiosity can be a much better motivator than money.
While one can easily find a myriad of problems in my approach, I want to point to one of the most successful cases in my opinion, and that is FOSS (Free and open-source software). Without getting into the gritty of the different licenses and what you can do with them, I do not think that anyone will complain with the statement that almost all of our current technology infrastructure is thanks to the open source community. That might not be obvious to a person not versed in computer sciences, but, at least in my case, each layer that you go deeper in a technological process, the more open-source software libraries and code that you will find.
This comes from the selflessness of thousands of developers that develop not with profit in mind, but from a feeling of community, since there are a lot of shared problems that don’t need to get solved every time. This concept of building upon what is already there allowed us to keep improving our science and computers. I also believe that the same can be done with art. The most immediate example of this is the technique known as sampling in music production, in which you take the “binary” (in this case, the final master available to the public), and use it as an instrument in your new creation.
Many will find my arguments naive, since, at the end of the day, it was thanks to capitalism and the innovation it promoted that I get to live how I do today. I won’t deny that, but I do believe that it gets way more credit than what it deserves. As Chomsky said 1 in an interview (that I cannot find right now) since universities let researchers file patents for their findings and effectively allowed them to make way more money for their work, their incentives became way different, and the quality and importance of the work done went down since then. The same can be applied to art.
Diving a bit deeper into the sampling example, the current way that it works in the music industry represents many of the things I have been saying, as they are used everywhere and rarely giving credit, since doing so would expose you to a lawsuit from the original composer. Most of the time you can release a song that samples illegally with no problem, as with enough processing it becomes virtually impossible to recognize the original piece, but if the song happens to go viral and attract money, a lot of problems will arise since you are not under current law the rightful owner of your creation. The clearing of samples has been an issue for a long time and has ruined many songs and albums.
I believe sampling, like AI, is a completely legitimate art form, best illustrated by producers like Madlib or Dilla, and while this is a problem that the industry has been dealing with since the inception of hip-hop, another conflict arises now as AI gets to a point where “stem separation” is viable and getting to a point that you will be able to run it real-time with few artifacts. This effectively exposes the source code of the music, and it will be one of the major music innovations of this era.
Comparisons between open software and art are not perfect, but they are much more similar than what you might expect at first. One key difference is in the source code. Having the source code available allows us to modify our copies and have assurances over the security and transparency of the software. Generally, the software you obtain will be in the form of a binary file, written in machine code that can’t be properly understood unless you have a very rare set of skills. Many companies add a layer of obfuscation over that so that their code can’t be reverse-engineered, usually sacrificing the performance of the program in the process. Art is different in the way the source code is always out in the open2 (at the end of the day, the only thing that matter is the binary). The laws around it should reflect that.
There are plenty of people living from open software, providing maintenance or specific features, or donations. The same could be achieved in the art space. Another big advantage of the FOSS community is their strength in numbers, and how they build upon each other’s work. Copyleft licenses are a big part of that, but I always found them a bit too patchy. Forcing people to open source their work is not going to create a collaborative community.
Almost all art is building on something else, artists are mostly a matrix multiplication between influences and personal experiences (with few exceptions). The way our culture and law are structured, it’s not generally well-received when your work is too similar to others. Attributions of inspiration and references are few and rare. That is not the case in FOSS, and attributions are almost always given since there is a regulated way in which you can copy someone else.
To clarify, the artist IS the owner of his work, but once it leaves his hands, he has no control over how it is shared, interpreted, or copied. I believe this makes sense in the current state of things. When the only way to share an image was to carry a canvas or have a painter create an imperfect copy, it was easier to enforce, and, since no one could make a painting like a specific artist could, it didn’t matter as much. But that isn’t the case anymore, since byte-perfect copies are available with 2 clicks, and sharing content is effectively instant and free.
I like to imagine how the world could work if capitalism didn’t rule how we interact with each other, and what are some ways in which we can get closer to that. I admit that it is difficult to understand a place in which you aren’t motivated by pay or status, but by intrinsic values (hopefully good); this kind of thought experiment might not be practical, but, if nothing else, it serves to stick your head out of the capistalism realism bubble.
As a side note, another problem that this system might solve is the reality exposed in this post
from DoNotResearch
(one of the most exciting institutions nowadays for me). But I leave the possible consequences to the reader.
Edit: Remembered another thing that makes annoys me in the copyright, (extensions)[https://en.wikipedia.org/wiki/Copyright_Term_Extension_Act] allows companies to hold copyright forever, even if the original artists is long dead. That is wrong in my opinion. Another interesting link
Edit 2: As with most things I do, I no longer like this post and it contains many inaccuracies. The main point still remains that wether training data becomes licensed or not will determine the future of much of this dilemma. If it is ruled that copyright applies to training data it will be the end for open source models and Llama2 will be as far as we go, while companies will struggle much more than they do now. Right now it is unclear wich way it will go, but dont forget that the only reason that we have paradigm-changing applications such as GPT-4 it’s because they broke the licensing agreements on most of it’s data. My intention with this post was to show how this problem might force a shift in the way ownership of information is understood, but that message was diluted in my writing.
Edit: As of february 2024 there is still no real legislation on the topics, the EU is working hard on it but doesnt seem like licensing is a major issue for them, in EEUU the pending case of NYT vs OpenAI might be the detonator. Analysis
Traducido con un LLM del original en inglés.
El copyright es un tipo de propiedad intelectual que da a su titular el derecho exclusivo a copiar, distribuir, adaptar, exhibir e interpretar una obra creativa, normalmente durante un tiempo limitado. Se creó como respuesta directa al desarrollo de la imprenta, ya que el coste de producir libros nuevos bajó tanto que los autores apenas tenían incentivos para seguir escribiendo obras nuevas, porque la competencia las copiaba casi al instante. Aunque la historia del copyright es muy interesante y determina muchas de las leyes que seguimos teniendo hoy, lo que quiero tratar aquí es cómo los valores fundamentales de la protección del copyright están mal planteados y cómo la IA puede ayudarnos a redefinirlo.
Uno de los problemas que tenía, incluso antes de pararme a pensar en este tema, es lo extremadamente abiertas a interpretación que están las normas, sobre todo cuando hablamos de fair use. Hay ejemplos de sobra de gente abusando del sistema en un sentido y en otro; es famoso que muchos youtubers han perdido sus canales por strikes de copyright de empresas falsas, y la mayoría de la gente infringe el copyright a diario sin darse cuenta, ya sea compartiendo fotos o música, o intentando consumir cualquier contenido que no tenga licencia en tu región.
El copyright es una de las áreas de la propiedad intelectual, que también incluye las marcas y las patentes. Aunque tengo mis problemas con esas, no se acercan ni de lejos al nivel de chapuza del copyright. No solo depende del país, y muchísimo, sino que además hay tratados entre países y otra capa de copyright internacional que lo convierten en un lío difícil de entender. Y ese es uno de los problemas de fondo: como se diseñó para defender los derechos de los autores sobre sus obras en los medios tradicionales, nunca tuvo en cuenta la cantidad de compartir y copiar que una conexión a internet le da a cada persona.
No creo que ninguna ley de copyright esté bien diseñada si casi todo el mundo la está incumpliendo constantemente, y el estado actual de la web hace imposible aplicar la legislación como es debido; solo eso ya debería hacernos querer echarle otro vistazo y ver qué se puede mejorar.
¿Y dónde encaja la IA en todo esto? Pues, hace relativamente poco, algunos juicios en EEUU están sentando precedentes sobre cómo encaja el arte generado por IA en relación con la propiedad. Creo firmemente que las imágenes y los vídeos generados por IA son arte, y llevo mucho tiempo con la idea de escribir sobre lo que creo que es el arte, pero eso vendrá más adelante. Igual que el dibujo digital o Photoshop cambiaron el paradigma de las artes visuales, o los DAWs el de hacer música, no son las herramientas que usas las que definen si lo que haces es artístico, sino las decisiones y la intención con las que lo haces.
Por desgracia, no parece que los jueces estén convencidos de eso, y sentencias recientes parecen no conceder ninguna protección de copyright a las obras generadas artificialmente. Puede que tenga que ver con que la mayoría de datasets están hechos de material con copyright real (usado ilegalmente en casi todos los casos), así que parece contraintuitivo dejar que el material resultante sea propiedad de otra persona.
Me gustaría creer que mis conclusiones son lógicas, y que con el tiempo serán aún más obvias a medida que más espacios artísticos impliquen algún tipo de IA y la oficina se vea obligada a revisar las normas. Lo que espero es que la disrupción sea lo bastante grande como para provocar movimientos más radicales. En este substack, que fue lo que originalmente me motivó a escribir este post, se presentan muchos otros argumentos interesantes. La sección de comentarios también tiene buenas críticas. La parte 1 y la parte 2 de la visión de Jonh Menick sobre la IA y el arte es uno de los artículos mejor escritos que he leído.
Dejando la IA a un lado por ahora, quiero explorar cuáles podrían ser algunos de esos cambios y sus posibles resultados. La mayor parte de la inspiración para esto viene de este vídeo y este otro de Benn Jordan, al que quizá también conozcas como The Lightbulb. Su concepto principal se llama “Socialized Copyright” y, tal como lo explica él (de verdad, deberías ver el vídeo para entenderlo bien), el gobierno crea una plataforma en la que se puede consumir todo tipo de contenido y a los creadores se les paga vía impuestos. En el vídeo hace un desglose genial de por qué esto es económicamente viable (mucho más de lo que esperaba) y de cómo afectaría a las industrias creativas. También explica cómo “companies profit from the industry of gatekeeping information” y cuentan con el apoyo del gobierno (y de tus impuestos) mientras los artistas se llevan las migajas del pastel.
Esta propuesta me parece interesante porque es una forma muy pragmática de abordar el problema, pero no se puede aplicar a todo (el software, por ejemplo, también está bajo la ley de copyright pero no funcionaría bien en este contexto). Además, como la mayoría de iniciativas socializadas, no es más que una tirita para un problema creado por el capitalismo y la extracción de valor a lo largo de la cadena.
Mi opinión personal sobre este tema es algo más radical y quizá necesito tocar un poco más de césped, pero para mí la única solución real es la destrucción del copyright, permitiendo el libre flujo de información y sacando a las empresas de la ecuación. Esta última consecuencia es especialmente útil, ya que me parece claro que el espacio artístico mejorará cuando desaparezca el incentivo del dinero. Esto no se puede implementar de ninguna forma hoy en día, y puede que nunca, pero creo que es la mejor manera de organizarnos en torno a la cuestión de la propiedad de la información. Restringir el acceso a algo que se puede crear por azar no es el camino. La curiosidad puede ser una motivación mucho mejor que el dinero.
Aunque es fácil encontrar un montón de problemas en mi planteamiento, quiero señalar uno de los casos de más éxito en mi opinión, que es el FOSS (Free and open-source software). Sin meterme en los detalles de las distintas licencias y lo que puedes hacer con ellas, no creo que nadie se queje de la afirmación de que casi toda nuestra infraestructura tecnológica actual existe gracias a la comunidad open source. Puede que no sea obvio para alguien que no esté versado en informática pero, al menos en mi caso, cada capa que bajas en un proceso tecnológico, más librerías y código de software open source te encuentras.
Esto viene del altruismo de miles de desarrolladores que no desarrollan pensando en el beneficio, sino por un sentimiento de comunidad, ya que hay un montón de problemas compartidos que no hace falta resolver cada vez. Este concepto de construir sobre lo que ya existe nos ha permitido seguir mejorando nuestra ciencia y nuestros ordenadores. También creo que se puede hacer lo mismo con el arte. El ejemplo más inmediato es la técnica conocida como sampling en la producción musical, en la que coges el “binario” (en este caso, el máster final disponible al público) y lo usas como instrumento en tu nueva creación.
Muchos encontrarán mis argumentos ingenuos, ya que, al fin y al cabo, fue gracias al capitalismo y a la innovación que fomentó que puedo vivir como vivo hoy. No lo voy a negar, pero sí creo que se lleva mucho más mérito del que merece. Como dijo Chomsky 1 en una entrevista (que ahora mismo no encuentro), desde que las universidades dejaron que los investigadores patentaran sus descubrimientos y, en la práctica, les permitieron ganar mucho más dinero por su trabajo, sus incentivos pasaron a ser muy distintos, y la calidad e importancia del trabajo que se hacía bajaron desde entonces. Lo mismo se puede aplicar al arte.
Profundizando un poco más en el ejemplo del sampling, la forma en que funciona actualmente en la industria musical representa muchas de las cosas que he ido diciendo, ya que se usan samples por todas partes y rara vez se da crédito, porque hacerlo te expondría a una demanda del compositor original. La mayoría de las veces puedes sacar una canción que samplea ilegalmente sin problema, ya que con suficiente procesado se vuelve prácticamente imposible reconocer la pieza original, pero si la canción se hace viral y empieza a mover dinero, van a surgir un montón de problemas, ya que según la ley actual no eres el propietario legítimo de tu creación. El clearing de samples lleva mucho tiempo siendo un problema y ha arruinado muchas canciones y álbumes.
Creo que el sampling, como la IA, es una forma de arte completamente legítima, como mejor lo ilustran productores como Madlib o Dilla, y aunque es un problema con el que la industria lleva lidiando desde el nacimiento del hip-hop, ahora surge otro conflicto a medida que la IA llega a un punto en el que la “separación de stems” es viable y se acerca a un punto en el que podrás ejecutarla en tiempo real con pocos artefactos. Esto, en la práctica, expone el código fuente de la música, y será una de las grandes innovaciones musicales de esta era.
Las comparaciones entre el software libre y el arte no son perfectas, pero se parecen mucho más de lo que podrías esperar a primera vista. Una diferencia clave está en el código fuente. Tener el código fuente disponible nos permite modificar nuestras copias y tener garantías sobre la seguridad y la transparencia del software. Por lo general, el software que obtienes viene en forma de archivo binario, escrito en código máquina que no se puede entender bien a menos que tengas un conjunto de habilidades muy poco común. Muchas empresas añaden una capa de ofuscación encima para que su código no se pueda someter a ingeniería inversa, normalmente sacrificando el rendimiento del programa por el camino. El arte es distinto en que el código fuente siempre está a la vista2 (al fin y al cabo, lo único que importa es el binario). Las leyes que lo rodean deberían reflejarlo.
Hay mucha gente que vive del software libre, dando mantenimiento o desarrollando funcionalidades concretas, o de donaciones. Lo mismo se podría conseguir en el espacio artístico. Otra gran ventaja de la comunidad FOSS es la fuerza que le dan los números, y cómo construyen unos sobre el trabajo de otros. Las licencias copyleft son una parte importante de eso, pero siempre me han parecido un poco demasiado parcheadas. Obligar a la gente a hacer open source su trabajo no va a crear una comunidad colaborativa.
Casi todo el arte se construye sobre otra cosa; los artistas son, en su mayoría, una multiplicación de matrices entre influencias y experiencias personales (con pocas excepciones). Tal como están estructuradas nuestra cultura y nuestras leyes, en general no está bien visto que tu obra se parezca demasiado a la de otros. Las atribuciones de inspiración y las referencias son pocas y raras. Ese no es el caso en el FOSS, donde casi siempre se dan atribuciones, ya que hay una forma regulada de copiar a otro.
Para que quede claro, el artista ES el propietario de su obra, pero una vez sale de sus manos, no tiene ningún control sobre cómo se comparte, se interpreta o se copia. Creo que esto tiene sentido en el estado actual de las cosas. Cuando la única forma de compartir una imagen era llevar un lienzo o que un pintor hiciera una copia imperfecta, era más fácil hacerlo cumplir y, como nadie podía hacer un cuadro como lo hacía un artista concreto, no importaba tanto. Pero ya no es el caso, ya que hay copias idénticas byte a byte a 2 clics, y compartir contenido es, en la práctica, instantáneo y gratis.
Me gusta imaginar cómo podría funcionar el mundo si el capitalismo no dictara cómo nos relacionamos entre nosotros, y cuáles son algunas formas de acercarnos a eso. Admito que es difícil entender un lugar en el que no te mueve el sueldo ni el estatus, sino valores intrínsecos (buenos, con suerte); este tipo de experimento mental puede que no sea práctico pero, como mínimo, sirve para asomar la cabeza fuera de la burbuja del capistalism realism.
Como nota al margen, otro problema que este sistema podría resolver es la realidad que expone este post de DoNotResearch(una de las instituciones que más me emocionan hoy en día). Pero dejo las posibles consecuencias al lector.
Edit: Me he acordado de otra cosa que me molesta del copyright, las (extensiones)[https://en.wikipedia.org/wiki/Copyright_Term_Extension_Act] permiten a las empresas mantener el copyright para siempre, aunque los artistas originales lleven mucho tiempo muertos. Eso está mal en mi opinión. Otro enlace interesante
Edit 2: Como con la mayoría de cosas que hago, este post ya no me gusta y contiene muchas inexactitudes. La idea principal sigue en pie: que los datos de entrenamiento pasen a requerir licencia o no determinará el futuro de gran parte de este dilema. Si se dictamina que el copyright se aplica a los datos de entrenamiento, será el fin de los modelos open source y Llama2 será hasta donde lleguemos, mientras que a las empresas les costará mucho más que ahora. Ahora mismo no está claro hacia qué lado irá, pero no olvides que la única razón por la que tenemos aplicaciones que cambian el paradigma como GPT-4 es que se saltaron los acuerdos de licencia de la mayoría de sus datos. Mi intención con este post era mostrar cómo este problema podría forzar un cambio en la forma de entender la propiedad de la información, pero ese mensaje quedó diluido en lo que escribí.
Edit: A febrero de 2024 sigue sin haber legislación real sobre estos temas; la UE está trabajando duro en ello pero no parece que las licencias sean un tema importante para ellos, y en EEUU el caso pendiente de NYT vs OpenAI podría ser el detonante. Análisis