Добавить новость
Январь 2010 Февраль 2010 Март 2010 Апрель 2010 Май 2010
Июнь 2010
Июль 2010 Август 2010
Сентябрь 2010
Октябрь 2010
Ноябрь 2010
Декабрь 2010
Январь 2011
Февраль 2011 Март 2011 Апрель 2011 Май 2011 Июнь 2011 Июль 2011 Август 2011
Сентябрь 2011
Октябрь 2011 Ноябрь 2011 Декабрь 2011 Январь 2012 Февраль 2012 Март 2012 Апрель 2012 Май 2012 Июнь 2012 Июль 2012 Август 2012 Сентябрь 2012 Октябрь 2012 Ноябрь 2012 Декабрь 2012 Январь 2013 Февраль 2013 Март 2013 Апрель 2013 Май 2013 Июнь 2013 Июль 2013 Август 2013 Сентябрь 2013 Октябрь 2013 Ноябрь 2013 Декабрь 2013 Январь 2014 Февраль 2014
Март 2014
Апрель 2014 Май 2014 Июнь 2014 Июль 2014 Август 2014 Сентябрь 2014 Октябрь 2014 Ноябрь 2014 Декабрь 2014 Январь 2015 Февраль 2015 Март 2015 Апрель 2015 Май 2015 Июнь 2015 Июль 2015 Август 2015 Сентябрь 2015 Октябрь 2015 Ноябрь 2015 Декабрь 2015 Январь 2016 Февраль 2016 Март 2016 Апрель 2016 Май 2016 Июнь 2016 Июль 2016 Август 2016 Сентябрь 2016 Октябрь 2016 Ноябрь 2016 Декабрь 2016 Январь 2017 Февраль 2017 Март 2017 Апрель 2017 Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017 Сентябрь 2017 Октябрь 2017 Ноябрь 2017 Декабрь 2017 Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018 Апрель 2018 Май 2018 Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019
Февраль 2019
Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020
Февраль 2020
Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024 Июнь 2024 Июль 2024 Август 2024 Сентябрь 2024 Октябрь 2024 Ноябрь 2024 Декабрь 2024 Январь 2025 Февраль 2025 Март 2025 Апрель 2025 Май 2025 Июнь 2025 Июль 2025 Август 2025 Сентябрь 2025 Октябрь 2025 Ноябрь 2025 Декабрь 2025 Январь 2026 Февраль 2026 Март 2026 Апрель 2026
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Game News |

US judge rules that Anthropic's use of copyrighted content to train AI was fair use, but pirating books is step too far

The UK's Data (Use and Access) Bill has now passed, without the amendment that would've required AI tools to declare the use of copyrighted material, or any provision for copyright holders to 'opt-out' of their work being used as training data. The whole thing has left me wondering if there'll ever be something that AI can't gobble up and regurgitate. Well, a legal case in the US against AI firm Anthropic has produced an absolutely perfect punchline to this bleak episode.

A federal judge has ruled that Anthropic didn't break the law when it used copyrighted material to train the large language model Claude, as this counts as "fair use" under US copyright law, reports AP News. What's keeping Anthropic submerged in legal hot water, though, is how the company may have acquired that copyrighted material—in this case, thousands of books not bought but 'found' online. Long legal story short, AI can scrape copyrighted content—it just can't pirate it.

For context, this all began last summer, when authors Andrea Bartz, Charles Graeber, and Kirk Wallace Johnson first brought their lawsuit against Anthropic.

That filing from August last year alleged, "Anthropic downloaded known pirated versions of Plaintiffs’ works." The full complaint goes on to read, "An essential component of Anthropic’s business model—and its flagship 'Claude' family of large language models (or 'LLMs')—is the largescale theft of copyrighted works," and that the company “seeks to profit from strip-mining the human expression and ingenuity behind each one of those works.”

A number of documents disclosed as part of legal proceedings unearthed concerns from Anthropic's own employees about the use of pirated books to train Claude. Though the company pivoted to buying physical books in bulk and painstakingly digitising each page for the AI model to gobble up, the judge ruled that the earlier piracy still needs to be legally addressed. As such, the ruling made by San Francisco federal court Judge William Alsup on Monday means that Claude can keep being trained on the author's works—but Anthropic must return to court in December to be tried based on the whole "largescale theft of copyrighted works" thing.

(Image credit: hapabapa via Getty Images)

Judge Alsup wrote in this week's ruling, “Anthropic had no entitlement to use pirated copies for its central library." I'm no legal professional, but on this point I can agree. However, Alsup also described the output of AI models trained on copyrighted material as “quintessentially transformative," and therefore not a violation of fair use under the law.

He went on to add, "Like any reader aspiring to be a writer, Anthropic’s (AI large language models) trained upon works not to race ahead and replicate or supplant them — but to turn a hard corner and create something different."

Again, I'm not any kind of lawyer, and I'm definitely not offering legal advice, but yeah, I'm not buying this argument. I'd argue that a truly transformative, creative synthesis requires at least some understanding of whatever material you're imbibing. Large language models like Claude don't 'understand' texts as we do, instead playing an extremely complex game of word association.

In other words, Claude isn't creating, it's just trying to string together enough words that its training data say go together in order to fool a human into thinking the AI output they're reading is coherent copy. But what do I know? I'm just a writer—and Large Language Models may now enjoy the legal precedent set by this San Francisco case.



Читайте также

Silent Hill f's director 'didn't have a good night's sleep' the whole way through the game's production

Софт-запуск Monopoly Deal — ещё одна попытка переосмыслить оригинальную «Монополию»

Инструкция по установке китайской версии Honor of Kings World




Game24.pro — паблик игровых новостей в календарном формате на основе технологичной новостной информационно-поисковой системы с элементами искусственного интеллекта, гео-отбора и возможностью мгновенной публикации авторского контента в режиме Free Public. Game24.pro — ваши Game News сегодня и сейчас в Вашем городе.

Опубликовать свою новость, реплику, комментарий, анонс и т.д. можно мгновенно — здесь.