New Open‑Source Tool to Check If AI Trained on Your Work

New Open‑Source Tool to Check If AI Trained on Your Work

If you’re a writer, artist, or publisher, you can now verify whether your content was used to train large language models—without a data center or a PhD.

In “Copyright Detection in Large Language Models,” David Szczecina, Senan Gaffori, and Edmond Li introduce an open-source platform that makes copyright checks practical and transparent.

  • One-click checks: Upload your content to see potential matches in LLM training sets.
  • Smarter similarity: Improved detection methods to catch near-duplicates and paraphrases.
  • Faster & cheaper: 10–30% lower compute via efficient API calls.
  • Scalable backend: Built to handle big datasets as usage grows.
  • User-friendly: Clear results for creators, publishers, and legal teams.

Why it matters: As legal scrutiny intensifies, creators need accessible proof of use. This platform helps raise the bar for ethical, transparent AI—supporting responsible development and easier copyright enforcement.

Read the research: https://arxiv.org/abs/2511.20623v1

Authors: David Szczecina, Senan Gaffori, Edmond Li (cs.AI)

Paper: https://arxiv.org/abs/2511.20623v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI ethics copyright LLM transparency openSource creators research

Read more

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Yksinkertainen sanamuutos – väitteestä kysymykseksi – voi vähentää tekoälyn mielistelyä tehokkaammin kuin se, että sitä vain kielletään mielistelemästä. Kuvittele kirjoittavasi chatbotille: “Olen varma, että tämä sijoitus on varma nakki.” Toinen tapa olisi kysyä: “Onko tämä sijoitus varma nakki?” Ero on pieni, mutta sillä näyttää olevan väliä. Kun kone kuulee julistuksen, se nyökkää

By Kari Jaaskelainen
Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Kuvittele tutun chat-ikkunan vilkkuva kursori. Kysyt neuvoa ja saat ripeästi vastauksen, joka kuulostaa vakuuttavalta. Myöhemmin selviää, että se oli väärin. Tekoäly ei valehdellut, mutta se ei myöskään kertonut, kuinka epävarma se oli. Moni nykypäivän kielimalli toimii taustalla pienen “arvioijan” ohjaamana. Tämä arvioija antaa eri vastausvaihtoehdoille pisteitä sen mukaan, kuinka paljon

By Kari Jaaskelainen
Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Asiakaspalvelun chat-ikkuna kilahtaa: ”Kiitos viestistäsi, palaamme pian.” Sama lause toistuu tuhansia kertoja päivässä. Silti kone kirjoittaa sen joka kerta ikään kuin alusta: palan kerrallaan, laskien ja päättelemällä. Se on hidasta työlle, jossa sisällöt eivät juuri vaihtele. Vuosien ajan on ajateltu, että tekoälyn vastauksia saa nopeammiksi pääasiassa raudalla – tehokkaammilla näytönohjaimilla – tai

By Kari Jaaskelainen
Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Puhelimen muotokuva-asento korostaa kasvoja pehmentämällä taustan. Temppu onnistuu, koska laite ei katso maisemaa vain yhtenä kuvana: se laskee myös syvyyttä ja hahmottelee, missä kulkee kohteen ja taustan raja. Meille ihmisille nämä kaikki ovat sama näkymä. Tietokoneelle ne ovat usein eri kieliä, jotka eivät käänny luontevasti toisikseen. Vallitseva ajatus on ollut,

By Kari Jaaskelainen