生成式人工智能以其模仿人类智能创造内容的能力改变了我们的世界。想想看，这项技术可以随心所欲地毫不费力地创作文章、艺术或音乐；这真是太神奇了。
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。
数据的使用是这场争论的核心。 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。但这些数据从何而来？这就是为什么以合乎道德的方式获取这些数据至关重要。
- ArtStation 等平台上的数字艺术家正在抗议。 他们的艺术作品被用作人工智能模型的训练数据，并出现了 Midjourney 和 Stable Diffusion 等名称。
- 微软、GitHub 和 OpenAI 据称，他们窃取了艺术家的作品和程序员的代码来训练他们的人工智能模型。
- 英国巨头Getty Images挑战Stability AI 过度使用他们的库存图像。
- 最近的新闻凸显了更多争议。 《权力的游戏》创作者是 17 个参与其中的一方 提起诉讼。 他们声称 OpenAI 实施了大规模的系统性盗窃。
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
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？
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。
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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.
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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。
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