"Nếu một người có thể học hỏi từ một cuốn sách có bản quyền, liệu máy móc có thể học được từ cuốn sách đó hay không?", Reben đặt câu hỏi với Engadget. Phần lớn nghệ thuật của Reben, được hỗ trợ bởi tổ chức phi lợi nhuận Stochastic Labs, đều có mục đích đặt ra những vấn đề hóc búa như vậy. Ông nói với Engadget: "Cách tốt nhất để làm một cái gì đó khiêu khích và công khai là khơi mào câu chuyện và đưa chúng đến nơi mà công chúng có thể bắt đầu suy nghĩ về chúng".

Để đạt được mục đích đó, Reben đã khởi xướng các dự án như Let Us Exaggerate, "một thuật toán tạo ra ngôn ngữ vô nghĩa từ các bài viết trên diễn đàn Artforum", Synthetic Penmanship, mô phỏng chính xác chữ viết tay của một người, Korible Bibloran, một thuật toán tạo ra thánh kinh mới dựa trên hiểu biết về Kinh thánh và Kinh Koran, hoặc Algorithmic Collaboration: Fractal Flame, làm mờ ranh giới sáng tạo giữa con người và máy móc.

Reben giải thích: "Tôi bắt đầu với một chương trình tạo ra các cụm từ để tôi phải suy nghĩ, ví dụ như ‘cỏ dại'". Sau đó ông suy nghĩ về cụm từ đó trong khi EEG và các cảm biến khác ghi lại phản ứng của ông. Tiếp đến, dữ liệu được đưa vào một thuật toán nghệ thuật để tạo ra hình ảnh. "Phiên bản kỹ thuật số sử dụng sản sinh phân dạng IFS, nơi bảng màu được máy tính lựa chọn từ cụm từ trong các kết quả tìm kiếm hình ảnh của Google, sau đó hiển thị các phiên bản khác nhau cho tôi lựa chọn bằng cách đo phản ứng của tôi đối với hình ảnh".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Disobedient Strawberry

Công nghệ mới vi phạm luật bản quyền hiện có không phải là mới. Ben Sobel, một hội viên tại Trung tâm Internet và Xã hội Berkman Klein, Đại học Harvard chia sẻ với Intellectual Property Watch vào tháng 8/2017: "Vào những năm 1980, Tòa án Tối cao Mỹ đánh giá ai "là tác giả" hình ảnh của một trò chơi điện tử được tạo ra bởi phần mềm theo dữ liệu đầu vào của người chơi. Các học giả về Sở hữu Trí tuệ vẫn đang tìm cách xử lý sản phẩm được tạo ra bởi một trí tuệ nhân tạo, ít nhất là 30 năm rồi".

Một trong những điểm kết nối giữa AI và luật bản quyền tập trung vào việc các hệ thống này được đào tạo như thế nào, đặc biệt là quá trình học máy. Hầu hết các hệ thống như vậy dựa vào số lượng lớn dữ liệu - hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh - cho phép máy tính tìm kiếm các mẫu trong đó. Amanda Levendowski, giáo viên giảng dạy tại Trường Luật Đại học New York, lập luận trong nghiên cứu trên Washington Law Review: "Hệ thống AI được thiết kế tốt có thể tự động điều chỉnh phân tích mô hình theo dữ liệu mới. Đó là lý do tại sao các hệ thống này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ phụ thuộc vào những nguyên tắc khó giải thích, chẳng hạn như việc tổ chức các trạng từ trong tiếng Anh, hoặc khi viết mã chương trình đặc biệt phức tạp".

Tuy nhiên, vấn đề phát sinh khi các bộ dữ liệu sử dụng để đào tạo AI bao gồm các tác phẩm có bản quyền mà không có sự cho phép của chủ sở hữu bản quyền. Sobel giải thích: "Đây là hành vi xâm phạm bản quyền giả định trừ khi nó được cho phép bằng học thuyết sử dụng hợp lý". Đây chính là vấn đề mà Google đã gặp phải khi đưa ra sáng kiến Google Books vào năm 2005 và ngay lập tức bị khởi kiện vì vi phạm bản quyền.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Unrecoverable Discretionary Trust

Trong vụ kiện giữa tổ chức Authors Guild và Google, nguyên đơn cho rằng bằng cách số hóa và chú thích khoảng 20 triệu đầu sách, công ty tìm kiếm đã vi phạm bản quyền của Guild. Google phản đối bằng cách lập luận rằng hành động của họ đã được học thuyết sử dụng hợp lý bảo vệ. Vụ án được giải quyết vào năm ngoái khi Tòa án tối cao từ chối kháng cáo của Author Guild, để lại phán quyết cho tòa án cấp thấp hơn vốn nghiêng về phía Google. Sobel nói với IPW rằng: "Điều này thường xảy ra vì các mục đích sử dụng là những gì mà một số học giả gọi là không diễn tả được. Họ phân tích sự thật về các tác phẩm thay vì sử dụng các diễn đạt có bản quyền của tác giả".

Mọi thứ trở nên khó khăn hơn khi AI được đào tạo để tạo ra các tác phẩm biểu cảm, như cách Google đã đưa vào hệ thống của mình 11.000 cuốn tiểu thuyết lãng mạn để cải thiện giọng đàm thoại của AI. Sobel giải thích, điều đáng sợ là tác phẩm do AI tạo ra sẽ thay thế cho thị trường bản gốc. "Chúng tôi quan tâm đến cách các tác phẩm cụ thể được sử dụng, nó sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu của tác phẩm đó như thế nào".

Synthetic Penmanship

"Không thể tưởng tượng được rằng chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự gia tăng của công nghệ có thể đe dọa không chỉ tác phẩm cá nhân mà nó được đào tạo, mà còn, trong tương lai, có thể tạo ra những thứ đe dọa tác giả của những tác phẩm đó". Vì vậy, Sobel đã lập luận với IPW, "Nếu việc học máy biểu cảm đe doạ thay thế các tác giả là con người, thì có vẻ như không công bằng để đào tạo AI về các tác phẩm có bản quyền mà không bồi thường cho tác giả của những tác phẩm đó".

Đó là một phần của những gì mà Sobel gọi là "tình thế tiến thoái lưỡng nan của học thuyết sử dụng hợp lý". Một mặt, nếu việc sử dụng biểu cảm của học máy không được bảo vệ bởi học thuyết sử dụng hợp lý, bất kỳ tác giả nào có tác phẩm được sử dụng như là một phần của bộ dữ liệu huấn luyện sẽ có thể khởi kiện. Điều này sẽ tạo ra trở ngại lớn cho sự phát triển của công nghệ AI. Mặt khác, Sobel khẳng định với IPW, "một siêu AI sẽ có xu hướng thay thế con người trong các công việc sáng tạo, và điều đó có thể làm trầm trọng thêm bất bình đẳng thu nhập mà nhiều người lo sợ trong thời đại AI".

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame – Magnified Reassignment

Những phân nhánh pháp lý có ý nghĩa khác hơn là lá chắn của người bị khởi kiện. Các quy tắc về bản quyền tác động đến AI. Nếu bạn không thể đào tạo AI bản quyền của bạn về các tài liệu có bản quyền, bạn phải tìm các tài liệu khác: như khu vực công cộng. Vấn đề với điều đó là nhiều tác phẩm trong đó - được viết trước những năm 1920 chủ yếu bởi các tác giả nam da trắng phương Tây - tự bản thân họ đã có thành kiến.

Một ví dụ là các email của Enron, được Ủy ban điều tiết năng lượng liên bang phát hành cho khu vực công cộng vào năm 2003. Bộ dữ liệu này chứa 1,6 triệu email và có nguy cơ pháp lý rất thấp khi sử dụng vì Enron và nhân viên cũ không còn sống để kiện bất kỳ ai. Tuy nhiên, tập dữ liệu thường chỉ được sử dụng để đào tạo các bộ lọc thư rác. Cụ thể là vì các email này chứa đầy những điều dối trá.

"Nếu bạn nghĩ có thể có những thành kiến ​​đáng kể trong các email gửi đến cho nhân viên của công ty dầu khí Texas, công ty đã sụp đổ dưới sự điều tra của liên bang về gian lận bắt nguồn từ nền văn hoá phi đạo đức có tổ chức, bạn đã đúng", Levendowski viết. "Các nhà nghiên cứu đã sử dụng email của Enron đặc biệt để phân tích thành kiến giới tính và quyền lực".

Ngay cả những nguồn gần đây như dữ liệu được chia sẻ bởi tổ chức Creative Commons (tài sản sáng tạo công cộng) không phải là không có chút thiên vị. Ví dụ, Wikipedia là một nguồn thông tin rất lớn, tất cả đều có thể được sử dụng lại vì được Creative Commons cấp phép, điều này làm cho nó trở thành một tập dữ liệu dồi dào cho việc học máy. Tuy nhiên, như Levendowski chỉ ra 91,5% biên tập viên của trang web này là nam giới, và điều này – dù có chủ ý hay không - có thể ảnh hưởng đến cách thức trình bày các thông tin liên quan đến phụ nữ và các vấn đề của phụ nữ. Và điều này có thể ảnh hưởng đến thuật toán đầu ra của AI.

Algorithmic Collaboration: Fractal Flame - Fair and Square

Tuy nhiên, giải pháp cho những vấn đề này là khá khó. Cũng giống như các vấn đề về sử dụng hợp lý trong trường hợp của DVRs hay khỉ mào đen Naruto, mỗi nền tảng mới cho thấy những xu hướng công nghệ độc đáo và những phân nhánh pháp lý phải chậm chạp luồn lách qua hệ thống tòa án để theo kịp những xu hướng mới.

Sobel có chỉ ra một số đề xuất. "Có lẽ sẽ không có bản quyền nào cả", ông nói, đó là trường hợp các bức ảnh tự sướng của Naruto. "Các đề xuất rộng hơn bao gồm việc cấp quyền cho máy tính, điều mà tôi nghĩ sẽ đòi hỏi cải cách sâu hơn để công nhận một thuật toán là một thực thể có quyền. Tôi cho rằng điều đó thật xa vời. Nhưng thật lòng mà nói, không có giải pháp tuyệt đối nào cả".

Theo Engadget

Chemtech Tryndamere

2/ CÂN BẰNG SỨC MẠNH TƯỚNG VÀ TRANG BỊ

  Đồng Nguyên Ấn (Nội tại)

• Không còn tăng sát thương theo % máu hiện tại ở đòn đánh thường của Cừu.
• Mỗi 4 dấu ấn sẽ tăng tầm của đòn đánh thường, Vũ Điệu Xạ Tiễn (Q) và Sợ Hãi Dâng Trào (E). 4 dấu ấn đầu tiên tăng 75 đơn vị, trong khi tất cả 4 dấu ấn sau đó gia tăng thêm 25.
• Giờ dấu ấn sẽ khuếch đại thêm kỹ năng của Kindred theo phần mô tả:
  • Vũ Điệu Xạ Tiễn (Q): tăng thêm tốc độ đánh – 5% mỗi điểm cộng dồn.
  • Sói Cuồng Loạn (W): gây thêm sát thương theo % máu hiện tại – 0.5% mỗi điểm cộng dồn.
  • Sợ Hãi Dâng Trào (E): gây thêm lượng sát thương theo % máu đã mất – 0.5% mỗi điểm cộng dồn.

  Vũ Điệu Xạ Tiễn (Q)

• Không còn tăng sát thương cơ bản theo mỗi điểm cộng dồn từ Đồng Nguyên Ấn (Nội tại).
• (Mới) Giờ tăng 10/15/20/25/30% tốc độ đánh trong vòng 4 giây kể từ khi kích hoạt, gia tăng 5% mỗi điểm cộng dồn từ Đồng Nguyên Ấn (Nội tại).
• STVL cộng thêm thay đổi từ 20% tổng STVL thành 75% STVL cộng thêm.
• Tốc độ nhào lộn tăng từ 400 lên 500.

  Sói Cuồng Loạn (W)

• Giờ có thể điều hướng Sói tới một vị trí trong vòng 500 đơn vị của Cừu trước khi trước khi tạo ra vùng lãnh thổ săn bắn. Sói có thể vượt qua các bức tường trong khi di chuyển. Phạm vi không tăng tiến theo điểm cộng dồn Đồng Nguyên Ấn (Nội tại).
• Sói giờ gây sát thương phép thay vì STVL.
• Sói giờ gây thêm 1.5% lượng máu hiện tại của mục tiêu thành sát thương trên mỗi đòn tấn công, gia tăng 0.5% mỗi điểm cộng dồn của Đồng Nguyên Ấn (Nội tại).
• STVL cộng thêm thay đổi từ 40% tổng STVL thành 20% STVL cộng thêm.

  Sợ Hãi Dâng Trào (E)

• Dạng sát thương của Sói thay đổi từ STVL thành SMPT.
• Sát thương cơ bản giảm từ 40/75/110/145/180 xuống 40/60/80/100/120.
• Tốc độ bay của Sói tăng từ 1600 lên 2000.
• STVL cộng thêm thay đổi từ 20% tổng STVL thành 80% STVL cộng thêm. 
• Sát thương theo % máu thay đổi từ 5% lượng máu tối đa thành (8% lượng máu đã mất, gia tăng thêm 0.5% với mỗi điểm cộng dồn từ Đồng Nguyên Ấn (Nội tại). 
• (Mới) Hàm Tử Thần: Đòn tấn công chí mạng của Sói gây thêm 50% sát thương lên những mục tiêu còn dưới 15% máu. Tỉ lệ đòn đánh chí mạng gia tăng khi lượng máu mục tiêu xuống thấp hơn so với mốc này, 0.5% với mỗi 1%.

  Ma Pháp Nhựa Cây (Nội tại)

• Thời gian hồi chiêu và lượng máu hồi lại được điều chỉnh:
  • Thời gian hồi chiêu thay đổi từ (30/25/20 tại các cấp độ 1/9/15) thành (30/25/20 tại các cấp độ 1/6/11).
  • Lượng máu hồi lại thay đổi từ [10-130 + (4.5-10.5% lượng máu tối đa)] thành [10-70 + (5-13.1% lượng máu tối đa)].
    • Cũ: 10/30/50/70/90/110/130 + [4.5/5.5/6.5/7.5/8.5/9.5/10.5% lượng máu tối đa] ở các cấp độ 1/6/9/11/13/15/17.
    • Mới: 10/20/30/40/50/60/70 + [5/6.35/7.7/9.05/10.4/11.75/13.1% lượng máu tối đa]  ở các cấp độ 1/6/9/11/13/15/17.

  Ném Chồi Non (E)

• Sát thương giảm từ (25/50/75/100/125 + 2% mỗi 100 SMPT) thành (25/45/65/85/105 + 1% mỗi 100 SMPT).
• Tốc độ ném được điều chỉnh.
• Thời gian tồn tại trong bụi cỏ thay đổi từ 30/40/50/60/70 thành (30 giây + 2.5 giây mỗi 100 máu cộng thêm).

• Lượng máu gia tăng mỗi cấp độ giảm từ 90 xuống 85.

  Cơn Thịnh Nộ Của Xer’Sai (Nội tại)

• Gia tăng Nộ thay đổi từ (5 mỗi đòn đánh thường, 10 mỗi kỹ năng khi chưa Độn Thổ và 2.5 mỗi đòn tấn công đặc biệt lên kẻ địch) thành (25 Nộ với tất cả các đòn tấn công và kỹ năng khi chưa Độn Thổ).
• Thời gian hồi máu giảm từ 5 xuống 3 giây.
• Lượng máu hồi lại thay đổi (25 mỗi cấp) thành (5 + 10 mỗi cấp).
  • Cũ: 25-450
  • Mới: 15-185

  Nữ Hoàng Phẫn Nộ/  Săn Mồi (Q)

• Nữ Hoàng Phẫn Nộ:
  • Sát thương gia tăng từ [15/25/35/45/55 (+ 20% STVL cộng thêm)] thành [15/20/25/30/35 + (40% STVL cộng thêm)].
• Săn Mồi:
  • (Mới) Giờ có thêm 40% STVL cộng thêm.
  • Sát thương thay đổi từ SMPT thành STVL.

  Trồi Lên (W)

• Hất tung trên diện rộng thay đổi thành khóa đơn mục tiêu.
• (Mới) Giờ hất ngược các mục tiêu khác 250 đơn vị ra xa khỏi Rek’Sai.
• Thời gian hất tung thay đổi từ [0.5-1 giây dựa trên khoảng cách] thành 1 giây.
• Thời gian duy trì hiệu ứng hất tung Trồi Lên thay đổi từ 10/9.5/9/8.5/8 lên 10 giây mọi cấp.

  Ngồm Ngoàm Ngấu Nghiến/  Đường Hầm (E)

• Ngồm Ngoàm Ngấu Nghiến:
  • Sát thương thay đổi từ (80/90/100/110/120% STVL) thành (50/60/70/80/90 + 85% STVL cộng thêm).
  • Loại bỏ mối liên kết với điểm Nộ.
• Đường Hầm:
  • Thời gian hồi chiêu giảm từ 26/24/22/20/18 xuống 26/23/20/17/14 giây.
  • Thời gian hồi chiêu sau khi sử dụng thay đổi từ 10/9/8/7/6 xuống 10/8/6/4/2 giây.

  Tốc Hành Hư Không (R – Làm lại)