生成式人工智能

同意在训练生成人工智能中的作用

生成式人工智能 凭借创造模仿人类智能的内容的能力改变了我们的世界。 想象一下技术,可以随意且毫不费力地创作文章、艺术或音乐; 这真是太棒了。

但这是一个转折点。 这项技术的使用总是合法的吗? 有些人可能会说是的,而另一些人则提出了道德问题。

数据使用是这场辩论的核心。 生成式人工智能需要大量数据,这些数据有助于模型学习和生成新内容。 但这些数据从哪里来呢? 这就是为什么以合乎道德的方式获取这些数据至关重要。

因此,让我们仔细看看这场争议,并讨论人工智能模型如何利用法律在世界各地获取数据,即使我们听到“同意是关键”。

规避法律

根爱技术进步很快,往往比法律更快。 这种速度在人工智能合法性方面造成了灰色地带。 深度学习模型,如 GPT-3 和稳定扩散,需要大量数据。 他们依赖庞大的互联网数据。 但这里有一个问题:大多数互联网内容都来自人类。 只有一小部分是开源或未开源的 知识共享许可.

这就提出了一个大问题。 AI 模型使用的大多数互联网数据都没有创建者权限。 这些创作者不会被记入或支付报酬。 这公平吗?

在美国,有 合理使用法。 它让人们以新的方式使用受版权保护的作品,例如批评或模仿。 人工智能领域的许多人都依赖这一法则,但他们使用这些内容作为训练数据,而不是获得数据许可证。 但合理使用是否适用于人工智能训练数据?

国内生产总值 我们来看看欧洲。 欧盟有一项强有力的隐私法,称为《通用数据保护条例》(GDPR)。 这是关于用户对数据使用的同意。 公司不能仅仅获取数据,因为它们需要用户同意。 那么,人工智能模型使用你的照片或艺术品是否违反了这条法律? 如果是这样,欧盟会做什么?

这些问题悬而未决,它们将决定我们未来如何使用人工智能。

接受或放手

现在行动还来得及吗? 2023 年,美国、英国和欧盟的法律辩论仍在继续。然而,大型语言模型和图像转换器凸显了 海量数据训练的力量。 有人说,精灵已经从瓶子里出来了。 人工智能可能会继续发展,模型被标记为“基础模型“。

需要考虑的一点:人工智能领域的一些人认为宽松的版权法可以推动进步。 一篇题为“公平学习”表明公平使用在线数据至关重要。 没有它,人工智能可能会停滞不前。

资金正在流入生成式人工智能领域,风险投资家看到了它的巨大潜力。 重塑技术使用的承诺引起了人们的兴趣,因为人工智能的未来显然是光明的。

与 Shaip 一起改变

生成式人工智能正在掀起波澜,但由于美国和欧盟等地的法律辩论,其未来充满不确定性。 但很明显,这项技术将继续存在。 社区驱动或开源数据集可以在不久的将来为其提供动力。 欧盟对 GDPR 和 即将出台的人工智能法案.

您的企业如何从这项技术中受益并保持道德和全球化? 看着 夏普,因为我们在这里提供解决方案。

自成立以来,我们一直为人工智能项目选择定制的优质数据集。 我们提供的不仅仅是干净的数据,因为我们消除了开源数据集中经常出现的噪音。 我们的数据集包含深入的人口统计详细信息,以确保不存在偏见。

我们有一个核心信念:人工智能应该公正、公平。

我们的核心信念

我们的首要任务在于数据背后的人员。 我们确保每个贡献者都给予知情同意。 我们将数据视为人工智能的核心,将人视为数据的核心。 他们应该知道自己贡献的目的并获得公平的报酬。

我们有双重方法。 它满足所有法律要求,同时尊重和重视数据贡献者。 许多起诉人工智能公司的人希望得到认可和公平,我们确保他们得到公平的份额。

当全世界都在努力应对人工智能的未来时,Shaip 提供了一条前进的道路。 当您准备好在您的业务中利用人工智能时,请选择符合道德的、全球合规的数据。 这正是 Shaip 所提供的。

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