Источники
Будь в курсе ИИ-арта
Получай на почту главные истории недели об ИИ и ИИ-арте — отобранные, краткие, бесплатно.

Элиас простым языком объясняет исследования, стоящие за заголовками.
Получай на почту главные истории недели об ИИ и ИИ-арте — отобранные, краткие, бесплатно.
Бесплатно. Отписаться можно в любой момент.
Выбери компаньона и узнай его мнение об этой истории

Meta удалила из своих коммерческих условий использования формулировку, которая, по всей видимости, давала ей широкое разрешение скрейпить контент с сайтов, связанных с бизнес-аккаунтами, и использовать этот контент для обучения своего ИИ — разворот, последовавший после значительной публичной критики.
Удалённый текст, как сообщил The Verge, гласил, что Meta может использовать «любой контент с таких доменов, веб-страниц или URL-адресов для предоставления, разработки и улучшения» своих продуктов. Простыми словами: если ваш сайт был связан с бизнес-аккаунтом Meta — через привязанную страницу Facebook, бизнес-профиль в Instagram или номер WhatsApp Business — условия, по всей видимости, давали Meta лицензию на обход и обучение на всём опубликованном там контенте.
Для авторов ИИ-арта, продающих принты через связанный магазин Shopify, ведущих портфолио, привязанное к бизнес-аккаунту Instagram, или управляющих страницей Patreon с перекрёстными публикациями в Facebook, эта формулировка была непосредственно актуальна. Обучающие данные, извлечённые с этих страниц, могли включать готовые работы, описания стиля, цены и клиентские проекты — именно тот материал, который авторы, как правило, берегут особенно тщательно.
Представитель Meta настаивал на том, что обновление не является изменением практики. Однако компания не опубликовала подробного отчёта о том, что именно она собирает или не собирает со сторонних сайтов через своих краулеров. Этот пробел важен: удаление амбициозной юридической формулировки из страницы условий — это не то же самое, что техническое обязательство прекратить обход сайтов.
«Обновлённые условия не отражают изменений в том, как Meta обходит веб.»
— Представитель Meta, через TechCrunch
Различие между «мы убрали формулировку» и «мы изменили поведение» стоит держать в уме. Веб-краулинг — автоматизированный процесс получения и индексирования страниц в интернете — может происходить независимо от того, что написано в условиях, а Meta управляет одной из крупнейших инфраструктур веб-краулинга в отрасли через свои конвейеры данных для ИИ.

Обновление коммерческих условий Meta привлекло внимание из-за формулировки, которая, по всей видимости, лицензировала широкий веб-скрейпинг, связанный с бизнес-аккаунтами.
Изображение: The Verge / The Verge AI
Это не первый случай, когда крупная компания в сфере ИИ выдвигала широкие формулировки о правах на данные, а затем отступала от них. Цикл — широкие условия, публичный контроль, тихая правка — стал достаточно привычным, чтобы авторы воспринимали его как повод проверить, с какими платформами связаны их сайты, а не только с какими условиями они согласились.
С практической точки зрения, самая безопасная позиция — считать любой домен сайта, указанный в бизнес-аккаунте Meta, потенциально видимым для краулеров Meta, независимо от того, что говорят действующие условия. Это означает осознанный подход к тому, что находится по этим URL-адресам: нанесение водяных знаков на готовые работы, хранение оригиналов в высоком разрешении вне публично индексируемых страниц и проверка того, какие домены фактически привязаны к бизнес-профилям.
Авторы, создающие персонажей и рабочие процессы с изображениями с помощью инструментов ИИ — именно такая работа освещается в руководствах Charmloop — нередко ведут веб-присутствие, стирающее границу между портфолио и витриной магазина. Именно такие страницы и охватывала бы исходная формулировка.
Более широкий вопрос, который поднимает этот эпизод, — останутся ли механизмы отказа, а не согласия, отраслевым стандартом для сбора данных для обучения ИИ. Пока ни одна крупная платформа не перешла к требованию явного согласия перед обучением на связанном стороннем контенте. До тех пор, пока это не изменится, внимательное отслеживание условий и понимание того, на каких данных обучены те или иные модели, остаётся частью работы для всех, кто серьёзно занимается созданием контента с помощью ИИ.