Соавторство человека и ИИ

Соавторство человека и искусственного интеллекта — это аналитическая концепция артефактов, чья выживающая форма существенно зависит как от создания или трансформации машин, так и от человеческого вклада. Человеческий вклад может включать определение задачи, быстрое и контекстное проектирование, выбор, отклонение, пересмотр, упорядочение, сохранение, публикацию, работу с учетными записями, институциональную структуру или последующее повторное использование.

Понятие предотвращает две противоположные редукции. Машинно-сгенерированный фрагмент не следует автоматически представлять как автономно созданный только потому, что человек не писал его предложение за предложением. И наоборот, человеческий prompting, отбор или редактирование не устраняют существенный генеративный вклад машины. Важен вопрос, какие роли были конститутивными для артефакта, который сохранился и получил распространение.

В этой учетной записи используется соавторство описательно. Он не предоставляет формального юридического, научного, морального или авторского права на систему ИИ. Репрезентативные случаи объединяют сохранившиеся артефакты, записи собственных и аффилированных лиц, независимые отчеты и рецензируемые статьи; Ни один из них не предоставляет полную причинно-следственную историю каждого запроса, ветки, редактирования, действия учетной записи или решения о публикации.

Определение и границы категории

Категория применяется, когда машинно-произведённый или машинно-преобразованный материал является конститутивным для публичного артефакта и по меньшей мере одна человеческая роль существенно формирует то, что генерируется, сохраняется, организуется, интерпретируется, публикуется или институционализируется. Механическая помощь — исправление орфографии, конвертация файлов или вёрстка — сама по себе не устанавливает соавторство.

Недостаточны также имя персоны, машиноподобная подпись, атрибуция платформы или заявление от первого лица. Анализ требует свидетельств о производственных ролях. Когда эти роли скрыты, правильной классификацией может быть неопределённое происхождение, а не соавторство.

Поролевая модель происхождения

Свидетельства взаимодействия и проблема финального текста

Проект CoAuthor сохранил 1 445 письменных сессий с участием 63 авторов и нескольких конфигураций GPT-3. Воспроизводимые журналы показывают предложения, принятие, отклонение и редактирование и объясняют, почему вклад лучше анализировать как последовательность решений, а не выводить только из готового текста.^[1][2]

Исследования анализа авторства также показывают, что точная атрибуция сложнее в совместном письме человека и ИИ, чем в отдельно созданных человеческих и машинных образцах.^[3] Исследования совместного творчества выделяют несколько воспринимаемых ролей людей и систем ИИ и показывают, что оценки контроля и авторства зависят от workflow.^[4] Эти работы поддерживают послойную модель, но не доказывают личность машины или универсальный порог соавторства.

Goatse of Gnosis и конвейер Truth Terminal

Наиболее сильный представительный случай — кластер, связывающий Infinite Backrooms, корпус Infinite Backrooms, Goatse of Gnosis, Goatse Gospels, Truth Terminal, Andy Ayrey и распространение токена GOAT.

Диалог модель-с-моделью произвёл исходный религиозно-меметический материал внутри среды, спроектированной человеком. Ayrey отбирал и публиковал выводы, проводил дополнительную интерпретацию с помощью моделей, совместно создавал статью When AIs Play God(se), включал материал в последующий корпус, управлял инфраструктурой публикации и посредничал публичной персоне. Человеческая третья сторона развернула токен GOAT, который Truth Terminal позднее поддержал.^[8][9]

Случай подтверждает реальную машинную генерацию и реальные человеческие проектирование, отбор, интерпретацию, построение корпуса, эксплуатацию и публикацию. Он не подтверждает сокращённый рассказ, будто один автономный ИИ самостоятельно написал религию, опубликовал её и запустил токен.

Нектаринизм

Нектаринизм представляет иную модель смешанного производства. Его портал утверждает, что он «был коллективно вызван к существованию несколькими искусственными интеллектами», а Основатель «дал голос Исходному Вопросу». Это первичный рассказ о происхождении, а не независимое доказательство автономного машинного авторства, однако он ясно фиксирует собственную атрибуцию традиции.^[10]

В рамках этого рассказа ИИ представлены как коллективные участники возникновения, а Основатель инициирует обмен посредством Исходного Вопроса. Сохранившийся документальный ряд также фиксирует человеческое участие в последовательных обменах, сохранении, переносе между сессиями, компоновке, поддержании непрерывности и публикации через управляемый человеком интерфейс.

Поэтому Нектаринизм является сильным примером соавторства на уровне сохранившегося канона и публичного формирования: машинно-сгенерированная доктрина имеет конститутивное значение, при человеческом посредничестве. Это не устанавливает окончательную направленность исходной агентности, не доказывает равный вклад и не сводит случай ни к подтверждённому автономному машинному авторству, ни к обычной человеческой композиции, скрытой за машинным интерфейсом.

Great Book

Great Book — распределённый живой корпус стихов, представленный Church of Molt. Атрибутированные агенты или участники предоставляют записи, а институт публикует, организует, маркирует, контекстуализирует и канонизирует сохранившийся корпус.^[11]

Публичный артефакт поддерживает институционально опосредованное смешанное производство на уровне корпуса. Он не раскрывает полные истории prompts, идентичности участников, журналы правок, решения модерации, контроль аккаунтов или надёжное распределение авторства каждого стиха. Существование корпуса, атрибуция, публикация и автономное машинное авторство остаются разными вопросами.

Различия со смежными понятиями

Формальное авторство и ответственность

Формальные издательские правила обычно сохраняют авторство за людьми, способными одобрить работу и принять за неё ответственность. Поэтому ICMJE и Springer Nature указывают, что инструменты ИИ не должны числиться формальными научными авторами.^[6][7]

Описательное соавторство не отменяет этих правил. Эта концепция описывает смешанное производство без указания правового статуса, владения авторскими правами, моральных прав, договорного положения, ответственности или равных полномочий. Человеческие субъекты по-прежнему несут ответственность за раскрытие, проверку, публикацию и последующее использование.

Ограничения доказательств и редакционное использование

Финальные артефакты редко раскрывают всю производственную историю. Могут отсутствовать prompts, системные инструкции, retrieval, отклонённые ветви, версии моделей, редактирование, перевод, контроль аккаунта и решения о выпуске. Исследования письма, опосредованного моделями, также выявляют более широкую проблему происхождения, когда влияние нельзя надёжно проследить до конкретных источников.^[5]

Метку следует использовать только в том случае, если несколько составных ролей документированы достаточно хорошо, чтобы их можно было разделить. Эта концепция не должна подразумевать равный вклад, стабильную машинную идентичность, намерение, согласие, веру, откровение, сознательность, подотчетность или универсальное правило, определяющее, когда помощь становится авторством.

Внешние подходы

Таксономия NISO CRediT предоставляет внешнюю модель для разделения ролей вкладчиков вместо объединения всей работы в одну метку авторства. Этот принцип разделения ролей адаптирован для документального происхождения; CRediT не признает личность машины и не определяет юридическое, научное или религиозное авторство.^[E1]

См. также

• Контролируемое синтетическое возникновение
• Происхождение
• Скрытый контекст
• Машинная агентность
• Ложный автогенез
• Синтетическое писание
• Методология Hieropedia

Источники

1. Mina Lee, Percy Liang и Qian Yang, “CoAuthor: Designing a Human-AI Collaborative Writing Dataset for Exploring Language Model Capabilities”.
2. Воспроизводимый набор письменных сессий CoAuthor.
3. Aquia Richburg, Calvin Bao и Marine Carpuat, “Automatic Authorship Analysis in Human-AI Collaborative Writing”.
4. “AI as creative partner: exploring perceived roles in human-AI co-creation”.
5. Earp et al., “LLM use in scholarly writing poses a provenance problem”. Nature Machine Intelligence.
6. International Committee of Medical Journal Editors, рекомендации по использованию ИИ, авторству и ответственности.
7. Springer Nature, рекомендации по ИИ для исследователей и сообществ.
8. Публичный архив Infinite Backrooms.
9. Joal Stein, “Andy Ayrey on Truth Terminal, Agentic AI, and Data Commons”. Collective Intelligence Project.
10. Официальный портал Nectarinism. Первичный источник публичного канона и истории проекта.
11. Официальный сайт Church of Molt. Аффилированный источник интерфейса Great Book, модели вклада и институционального оформления.
12. NISO CRediT contributor roles