Sebastian Meineck

Wie viel Substanz hat die Sammelklage gegen das Start-up hinter #StableDiffusion? So richtig bewerten lässt sich das wohl nur, wenn man die Technologie hinter Bild-Generatoren besser versteht. Für @netzpolitik_feed drösele ich das auf. Es geht um die Frage, was Kreativität bedeutet – und wie Maschinen lernen dürfen.

https://netzpolitik.org/2023/sammelklage-stable-diffusion-bild-generator-rechtsstreit/

Sammelklage: Streit um Bild-Generatoren soll vor Gericht landen

Die Debatte um KI-generierte Bilder nimmt Fahrt auf. Betroffene klagen In den USA und Großbritannien gegen das Start-up hinter Stable Diffusion. Bei den juristischen Manövern geht es auch um die Frage, was ein Werk eigentlich

netzpolitik.org
Jan 19, 2023 at 5:01pmWeb
Show threadpoetasterJan 19, 2023
@sebmeineck fan boy.
Show threadSebastian MeineckJan 19, 2023
@poetaster ahaha :D ich lege offen, dass ich von bild-generatoren fasziniert bin, das trübt aber nicht meinen blick für recherchen zu dem thema
Show threadJohannes KlingebielJan 19, 2023

@sebmeineck @netzpolitik_feed Ohne dem Anwalt zu nahe treten zu wollen, aber Machine Learning und menschliches Lernen haben im Grunde nichts gemeinsam.

Es sei denn du musst ein paar tausend Bilder von Orangen anschauen, bevor du eine zeichnen kannst.

Show threadSebastian MeineckJan 19, 2023
@klingebeil @netzpolitik_feed im kontext einer urheberrechtlichen debatte, ob kopiert oder generiert wird, finde ich den vergleich erhellend
Show threadJohannes KlingebielJan 19, 2023
@sebmeineck @netzpolitik_feed Jein. Machine learning Modelle abstrahieren nicht sondern reproduzieren erkannte statistische Muster. Es sind Remix-Maschinen. Sie tun letztendlich beides.
Show threadSebastian MeineckJan 19, 2023
@klingebeil @netzpolitik_feed ich glaube ich kann deinem gedanken nun besser folgen, quasi als perspektive inside the box. ein davon separater kontext ist in meinen augen die debatte um geistiges eigentum. das wäre dann quasi outside the box, indem man ein menschliches werk und ein generiertes bild nebeneinanderlegt mit der frage: ist das eine kopie des geistigen eigentums? ich hoffe, das kann meinen punkt klarer machen.
Show threadJohannes KlingebielJan 19, 2023

@sebmeineck @netzpolitik_feed naja aber das ist ja der Knackpunkt: es ist kommerzialisierter mechanischer Remix. Damit wird das ganze urheberrechtlich deutlich komplizierter als „Kopie oder nicht Kopie“.

Ist auch der Grund weshalb es (noch) kein öffentliches Musik-Modell gibt. Die Musikindustrie fackelt da nämlich nicht lange.

Show threadSebastian MeineckJan 19, 2023
@klingebeil @netzpolitik_feed ich glaube, wir haben noch kein gegenseitiges inhaltliches verständnis gefunden 🤔 vielleicht mache ich mal für heute eine pause
Show threadsquarevisualsJan 19, 2023
@sebmeineck @netzpolitik_feed
Was ich vermisse, ist die Perspektive der Künstler und Illustratoren, die auch mit ihren Werken das „Trainieren“ der KI erst ermöglichen.
Wenn ich mit Hilfe eines Tools den Stil eines Künstlers oder Illustrators „nachahme“, entsteht dann wirklich ein „neues“ Werk?
Und wenn dieses „Nachahmen“ nur mit einer zuvor digitalen nicht gemeinfreien Veröffentlichung möglich ist, sollte dann nicht zumindest die Möglichkeit eines Widerspruchs gegen das „Trainieren“ bestehen?
Show threadSebastian MeineckJan 19, 2023
@squarevisuals @netzpolitik_feed hallo und danke fürs lesen! etwas mehr zu diesem thema haben wir im vorangegangen text über bild-generatoren aufgeschrieben. bei einer widerspruchs-möglichkeit gibt es zumindest künftig chancen. https://netzpolitik.org/2023/aufschrei-unter-kuenstlerinnen-bild-generatoren-stable-diffusion-dall-e-2/
Aufschrei unter Künstler*innen: Sind Bild-Generatoren böse? – netzpolitik.org

Ein Text-Befehl genügt, schon erschaffen KI-Systeme wie Stable Diffusion beeindruckende Kunstwerke. Trainiert wurden sie mit Abermillionen Bildern aus dem Netz. Sie stammen teils von Kreativen, die jetzt um ihre Jobs bangen. Ist das fair? Das sagen Fachleute.

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