Дослідники виявили, що масштабні генеративні моделі ШІ демонструють розпад атрибуції, що означає, що окремі зображення з навчальних даних часто не мають вимірюваного впливу на конкретні результати. Це відкриття свідчить про те, що традиційне поняття авторського права може не застосовуватися до моделей, навчених на величезних наборах даних.