Исследователи обнаружили, что масштабные генеративные модели ИИ демонстрируют распад атрибуции, что означает, что отдельные изображения из обучающих данных часто не имеют измеримого влияния на конкретные результаты. Это открытие говорит о том, что традиционное понятие авторского права может не применяться к моделям, обученным на огромных наборах данных.