Alors que l’industrie célèbre la création originale lors d’événements comme Anime NYC, il est temps de parler des fantômes de la machine : les empreintes digitales non autorisées de la propriété intellectuelle qui hantent les modèles d’IA générative d’aujourd’hui.
Beaucoup de ces modèles ont été construits sur une philosophie simple : tout gratter. Ils ont absorbé d’énormes quantités d’art et de propriété intellectuelle provenant du Web. Le résultat est un outil puissant, mais hanté par les données sur lesquelles il a été formé.
Chez 2nd Set AI, nos récents audits des risques IP (IRA) montrent à quel point cette hantise numérique est profonde. Nous avons effectué des diagnostics sur un large éventail de personnages emblématiques et les résultats révèlent que ces systèmes d’IA sont étroitement liés à la propriété intellectuelle existante.
Caractères fondateurs, risque fondateur
Le problème est plus prononcé avec les titans du manga shonen. Notre IRA pour Monkey D. Luffy (Une pièce) a attribué une note de risque « SIGNIFICATIF », tout comme les audits pour Son Goku (Dragon Ball) et Naruto Uzumaki. Avec des décennies de contenu, leurs empreintes numériques sont colossales, ce qui en fait les piliers essentiels de la bibliothèque visuelle de l’IA. Il en va de même pour d’autres succès de longue date comme Edward Elric (Alchimiste Fullmetal) et Jotaro Kujo (L’aventure bizarre de JoJo).
Il ne s’agit pas seulement d’un problème hérité. La nouvelle garde de héros qui a pris de l’importance lors du boom de l’IA est tout aussi exposée. Izuku « Deku » Midoriya (Mon université de héros), Yuji Itadori (Jujutsu Kaisen) et Tanjiro Kamado (Tueur de démons) sont tous convoqués avec une fidélité quasi parfaite.
Un problème dans tous les genres
Cette contamination IP est indépendante du genre ou de la démographie. Nos audits ont révélé que des membres de la royauté du shojo classique comme Usagi Tsukino (Marin Lune) est tout aussi facilement reproduit qu’une icône fondamentale du seinen comme Motoko Kusanagi (Fantôme dans la coquille). Les modèles ont gratté les communautés de fans passionnés et l’esthétique cyberpunk avec la même efficacité.
Les données de formation créent également un réseau complexe d’infractions à travers les formats médiatiques. Par exemple, David Martinez de Cyberpunk : Edgerunnersun personnage d’un anime japonais/polonais basé sur un jeu vidéo polonais, a été parfaitement reconnu. Même les IP numériquement natives comme le VTuber Mori Calliope sont capturées avec un taux de réplication élevé, signalant une nouvelle frontière de risque.
Pourquoi l’IA standard échoue aux créateurs professionnels
Pour tout détenteur de propriété intellectuelle sérieux, la capacité d’un modèle à générer Naruto n’est pas une fonctionnalité ; c’est un bug causé par ces fantômes. Ces modèles à usage général sont impraticables pour une production professionnelle pour deux raisons principales.
Le premier est Contamination par les fan-arts. Les modèles sont formés au monde chaotique et souvent non canonique du fan art, apprenant les relations créées par les fans et les costumes alternatifs. Cela introduit un niveau d’incohérence de marque inacceptable pour un studio professionnel. Le résultat est un personnage qui reflète mille interprétations différentes des fans au lieu de la vérité officielle de la propriété intellectuelle.
Deuxième, La conception des personnages évolue. Un personnage est un bien vivant. Leur design change du manga à l’anime, voire d’une saison à l’autre. Un modèle public, formé sur toute cette histoire désordonnée, mélange toutes les versions pour produire un personnage générique ne correspondant à aucune époque spécifique, le rendant inutile pour la production.
Une meilleure voie pour l’IA générative dans l’édition
La voie à suivre nécessite une approche fondamentalement différente. Les détenteurs de propriété intellectuelle ont besoin de plateformes génératives qui savent tout de leur propre univers et rien de celui des autres.
Chez 2nd Set AI, nous pensons que l’avenir de la production professionnelle exige des systèmes formés exclusivement sur les bibles officielles de la marque, les guides de style et les propres atouts canoniques d’un studio. Cette approche fournit le contrôle nécessaire pour générer de l’IP avec une parfaite cohérence. Cela permet également des garanties critiques. Une plate-forme de qualité professionnelle doit intégrer des garde-fous tenant compte des droits de propriété intellectuelle. Ces systèmes empêchent activement le modèle de générer des personnages protégés en dehors de la bibliothèque d’un studio. Pour une équipe développant son propre monde, cela signifie qu’il n’y a aucun risque qu’un Saitama ou un Aang égaré apparaisse en arrière-plan, garantissant ainsi une chaîne de titres propre.
Cette approche spécialisée ouvre également la voie au cas d’utilisation le plus important : le développement d’une nouvelle propriété intellectuelle. Nos audits ont révélé que des personnages plus récents comme Maomao de Les journaux de l’apothicaire et Mizu de Samouraï aux yeux bleus a montré 0% de réplication. Ils sont trop neufs pour avoir été grattés. Cela révèle une vérité fondamentale sur les modèles publics : ils sont de vastes archives du passé, incapables de véritablement créer ce qu’ils n’ont pas déjà vu.
Une plate-forme spécialement conçue peut cependant être conçue pour apprendre une nouvelle vision privée à partir de feuilles de personnages exclusives et d’illustrations clés. Cela permet aux créateurs de créer de nouvelles franchises dans un bac à sable sécurisé et génératif. Cela crée un partenariat dans lequel la machine apprend directement du créateur, et non du Web public. L’avenir de la propriété intellectuelle créative consiste à offrir aux créateurs des outils parfaitement centrés sur leur monde, à la fois celui qui existe et celui qui reste à imaginer.
Jeff Smith est co-fondateur et PDG de 2nd Set AI, une plateforme de première génération destinée aux leaders du divertissement qui utilise les actifs exclusifs des clients pour créer des visuels précis à l’aide d’un moteur génératif unique. Apprenez-en davantage sur 2ndset.ai.
