KI-Unternehmen navigieren in rechtlichen Grauzonen für Trainingsdaten

Wenn man über die jüngste Debatte darüber spricht, wie Open und Google ihre Daten sammeln, um sie als Modell zu verwenden, wird man feststellen, dass zwei Begriffe die Debatte dominieren: offen und Google. Die kürzlich in der Wall Street Journal und der NY Times veröffentlichten Artikel veranschaulichen, dass die Art und Weise, wie KI-bezogene Unternehmen Daten sammeln, nicht den Standards entsprach und Kopfschmerzen darüber verursachte, welche Daten wahr sind und welcher ethische Ansatz bei der Erstellung der KI-bezogenen Systeme verwendet wurde.

Zweifelhafte Taktiken von OpenAI

Allerdings betonte die New York Times auf ihrem Höhepunkt die größeren Auswirkungen von Open AI, die mit Whisper gesetzt wurden. Dieses Audio-zu-Text-Transkriptionsmodell wird als Ergänzung zu Open AIs Language Processor, LP-4-Technologie, vorgestellt. Tatsächlich ist das selbstfahrende Auto von OpenAI nicht durch die Informationssammlung, die eine herausfordernde Angelegenheit ist, mit der das Unternehmen konfrontiert ist; vielmehr spielt das Letztere unter solchen Bedingungen eine Rolle. 

Obwohl die anfängliche Popularität der Datensammlungsgesetze mit fairen Urheberrechtsbetrachtungen zusammenhing, wurde das Letztere auch zu einer rechtlichen Grundlage für diese Gesetze. Wie Brockman sagte, einer der Gründungsmitglieder und CEO von OpenAI, stellte einige für die Transkription notwendige Informationen bereit. Er fährt jedoch fort zu sagen, dass auch der Historiker zur Transkription beitrug.

Allerdings rückt die Google Corporation selbst für diese kleinen Probleme bis hin zu größeren Unternehmungen wie dieser in den Mittelpunkt, das heißt, eine Datensammlungsfunktion wie OpenAI ist eine kleinere Organisation und engagiert sich in Projekten, die auf den Branchenriesen gerichtet sind, und der Benutzer wurde nur gewarnt und nicht gesagt, wer von YouTube für die Schuld verantwortlich gemacht werden sollte. 

Neben diesem Ansatz deckte Facebook auch die Compliance-Grundlagen in den Nutzungsbedingungen (TOS) ab und untersagte unbefugte Aktionen, insbesondere das sogenannte Data Scraping. Im Fall von John Conly (Sprecher von YouTube) antwortete er auf die Frage, ob die Modelle für die inhaltsbasierte KI-Training verwendet wurden, nachdem Daten von Content-Erstellern gesammelt wurden.

Im Gegenteil. Ebenso wie das Training von Maschinen, auf welcher Seite Meta ein aktuelles Problem darstellt, das zu seiner Undurchführbarkeit führt. Die KI-Gruppe im Unternehmen, die mit dem OpenAI-Wettbewerb erfolgreich war, betrachtete, dass beide Teams alle verfügbaren Mittel nutzten, um ein besseres Ergebnis für ihre Unternehmen zu erzielen, einschließlich originellen Denkens, ohne auf Angelegenheiten zu achten, die zugunsten der abgelehnten Partei sprechen.

Meta scheint Arten von Fragen vorbereitet zu haben, auf die sie in der delegierten Arbeit Antworten erwarteten: Welche Aufgaben werden ausgeführt, wer ist für den Kauf von Büchern bei Verlagen zuständig, die auf bestimmte Fachgebiete spezialisiert sind. Obwohl die Benutzererfahrung des Netzwerks extrem beeindruckend ist, hat die etablierte Regierungspolitik die Initiative ergriffen, in die individuelle Privatsphäre einzugreifen, was 2018 durch die Cambridge-Analytica-Affäre hervorgehoben wurde.

Die breitere Landschaft des KI-Trainings steht vor einem drängenden Dilemma: Einerseits ist die Frage nach dem Datenmangel in den letzten Jahren akuter geworden, andererseits bestehen weiterhin Bedenken. Während die Verbindung zwischen beiden besteht, bestehen Forscher stets darauf, über ausreichende Daten für verbesserte Genauigkeit und Leistungssteigerung zu verfügen. 

Auch die Prognose des Wall Street Journal weckt Enthusiasmus, die Steigerungen über alle Ziele hinaus für das frühere Jahr 2020 projiziert und das Jahresende mit dem höchsten Marktpunkt überschreitet. Diese Methode basiert auf zwei Faktoren: der Verlass auf Modelle, die synthetisch sein können, um externe Matrizen darzustellen, und einem Entscheidungsfindungsprozess-Lehrplan, in dem die Modelle aus ihren Entscheidungen lernen. Erwarten Sie nicht, dass sie Ergebnisse produzieren, aber lassen Sie sie beobachtbar sein.

Rechtliche und ethische Implikationen

Das Fehlen der Piraterieregelung kann Probleme verursachen, da nichts den Nutzern den Zugriff auf urheberrechtlich geschützte Inhalte erlaubt, und Missverständnisse bezüglich Gesetz, Ethik usw. könnten entstehen. Wird Daten zu einem immateriellen Eigentum und zur Grundlage dafür, zu wissen und zu behaupten, was Ihnen gehört und was nicht, wobei Daten und Nutzer als Quelle des Geschäfts bekannt sind, wenn die Nutzung dieser Daten unbegründet ist? Dieses Risiko würde dazu führen, dass die Programmleiter des F&E-Teams sich darauf konzentrieren, diese zu überprüfen und Antworten zu erarbeiten. 

Die Beziehung im Zweck der Sammelklagen würde bedeuten, dass Datenschutz und Datenverwendung Antworten sind, die die Organisation nicht ausreichend kennt, um ihre Operationen zu legitimieren. Tatsächlich werden die Herausforderungen (wie die ethischen Fragen bezüglich des Prozesses des Data Mining für KI-Forschung und -Entwicklung) komplizierter, weil wir die regulatorischen Einschränkungen und die Privatsphäre der Daten berücksichtigen müssen (da die Natur der Daten im Kontext davon liegt, wie die Daten verarbeitet und verwendet werden).

Der härteste KI-Wettbewerb der Zukunft liegt in der Identifizierung der besten Daten für das Training der KI-Systeme, und noch wichtiger ist die Frage, ob solche Daten gemeinsamen ethischen oder gesetzlichen regulatorischen Rahmenbedingungen unterliegen. Alles rund um die KI betont und erweitert in ihrer Natur Konzepte wie Innovation und Implementierung durch Datensatzfilter für Unternehmen. 

Künstliche Intelligenz ist nie statisch, daher wird das Hauptproblem immer die Datennutzung sein, und sie wird weiterhin eine der Prioritäten der Gemeinschaftsmitglieder bleiben, die durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz die Beste formen.

Ursprüngliche Geschichte von: https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html?smid=nytcore-ios-share&sgrp=c-cb