Согласно исследованию MIT, у диффузионных моделей с ростом объёма обучающих данных снижается способность соотносить результаты с исходными материалами, что затрудняет прослеживаемость и создаёт юридические и репутационные риски для интеграторов.
Мнение эксперта
- В России отсутствие чёткого регулирования ИИ и ограниченный доступ к западным моделям могут усугубить проблемы атрибуции, особенно при использовании локальных данных.
- Системным интеграторам следует закладывать в проекты требования к аудиту и документированию источников обучающих выборок.
- Рост моделей усилит спрос на решения по верификации контента и защите от копирайт-претензий.
