前言

自網際網路誕生以來，網站創建者使用 robots.txt 文件 來指定哪些網絡爬蟲可以訪問他們的網站。隨著對 AI 領域類似控制需求的增長，Adobe 旨在為圖像使用建立一個類似的標準。通過利用內容憑證，Adobe 提供了一定程度的控制，來決定圖像如何在 AI 模型訓練中被使用。然而，要說服 AI 開發者遵守這些準則仍然是一個重大挑戰。

懶人包

Adobe 推出了一種工具來附加內容憑證 到圖像上，標示對 AI 訓練使用的限制。此成敗依靠業界合作。

正文

使用元數據來定義數字文件允許使用的概念並不新鮮。作為內容出處與真實性聯盟 (C2PA) 的成員，Adobe 正通過其最新的計劃來擴展這一理念。Adobe 希望實施一種自願標準，以控制圖像在人工智能模型訓練中的使用。此戰略的主要組成部分是一個新的網絡工具，允許創作者將內容憑證嵌入到圖像文件中，即使它們不是使用 Adobe 軟件生成的。

Adobe 內容真實性應用程式促進了這一過程，使用戶可將姓名和社交媒體賬戶憑證附加到最多50張圖像中。值得注意的是，Adobe 與 LinkedIn 合作，簡化了個人檔案驗證以提高這些標識的可信度。儘管缺乏與 Instagram 和 Twitter 等平台的驗證系統整合，該應用仍可讓用戶添加相關的社交媒體細節。一個複選框功能清楚地表示創作者禁止其圖像被用於 AI 模型訓練的意圖。

然而，前方的道路仍然充滿重大障礙。Adobe 尚未獲得主要 AI 開發商的正式同意來遵守所提議的標準。不過，與主要公司的持續討論表明對更廣泛接受持謹慎樂觀的態度。最近發生的關於 Meta 有爭議地標籤編輯圖片的情況突出了協調跨平台標準的複雜性。雖然 Adobe 的倡議與 C2PA 原則相符，但不同的解釋和實施仍然存在，這可從 Meta 自己的標籤政策調整中看出。

Adobe 通過計劃中的 Chrome 擴展，進一步體現了對創作者權利的承諾，讓用戶可以直接通過 Instagram 等熱門平台驗證內容憑證。儘管有這些努力，Adobe 認識到普遍遵從需要業界的認可。該倡議浮現於更廣泛的 AI 和創意作品交集的討論中。隨著對話的繼續，Adobe 對內容創作者在他們的藝術作品上擁有歸屬權和聲稱作者身份的強調重申了它作為擁有權識別的堅定倡導者的角色。

未來的願景與拓寬工具應用範圍至涵蓋視頻和音頻內容相符，這表明 Adobe 致力於全面的數字權利管理。儘管實施這些標準充滿挑戰，Adobe 提供透明、標準化的方法的努力具有顯著影響 AI 訓練數據規則的潛力。

關鍵見解表