- OpenAI と Google は、トレーニングデータの収集を批判されています。OpenAI は YouTube の動画を文字起こししており、Google は許可を得たコンテンツを利用しています。
- Meta はプライバシーへの懸念を背景に、AI のためのデータ収集のために大手出版社の買収を検討しています。
- AI 業界はデータの不足に直面しており、合成データなどの解決策を探っていますが、法的・倫理的な懸念は残っています。
OpenとGoogleがモデルに適合させるためのデータをどのように取得するかという最近の議論について話す際、議論を支配している2つの用語が目立つでしょう。最近ウォール・ストリート・ジャーナルやニューヨーク・タイムズに掲載された記事は、AI関連企業がデータを収集する方法が基準に達しておらず、どのデータが真実で、AI関連システムの作成にどの倫理的な角度が使用されたかという頭痛の種を生み出したことを示しています。
OpenAIの疑問符付きの戦術
AI企業がトレーニングデータの法的グレーゾーンを航行する
OpenAIの疑問符付きの戦術
しかし、そのピーク時、ニューヨークタイムズはWhisperによって設定されたOpen AIのより大きな結果を強調しました。この音声からテキストへの変換モデルは、Open AIの言語プロセッサ、LP-4技術の補完として高度に開発されています。確かに、Open AIの自動運転車は、企業が直面している収集という難しい問題に関する情報ではなく、後者がそのような条件下で役割を果たすことです。
データ収集行為の初期の人気は公平な使用著作権の考慮事項に関連していましたが、後者はこれらの行為の法的根拠にもなりました。Brockmanが述べたように、OpenAIの創設者の一人でありCEOである彼は、変換に必要ないくつかの情報を提供しました。しかし、彼は歴史家も変換に貢献したと付け加えています。
それとは逆に。Metaがどの側で機械を訓練するかという現在の問題も、その実現不可能性につながっています。OpenAIとの競争で成功した同社のAI部門は、両チームが拒否された側の問題に注意を払わずに、自社のより良い結果のために利用可能なすべての手段を使用したと考えました。
しかし、Google Corporationは、OpenAIのような小さな組織がデータ収集機能のような小さな問題から、業界の巨人に向けたプロジェクトに従事しているような、より大きな事業に至るまで、中心舞台を取っています。ユーザーはYouTubeによって警告されただけで、誰が非難されるべきかは伝えられていませんでした。
このアプローチに加えて、FacebookもTOS上のコンプライアンスの基礎をカバーし、特にいわゆるデータスクレイピングなどの不正行為を禁止しました。John Conly（YouTubeのスポークスマン）の場合、彼はコンテンツクリエーターからデータを収集した後、モデルがコンテンツベースのAIトレーニングに使用されたかどうかという質問に答えました。
Metaは、委任された作業が何を行うか、特定の分野を専門とする出版社から書籍を購入する責任者が誰かという答えを得るために、彼らが目指していた質問のタイプを準備したようです。ネットワークのユーザー体験は非常に素晴らしいものですが、確立された政府政策は、2018年にCambridge Analytica事件で強調された個人のプライバシーに干渉するイニシアチブを獲得しました。
より広範なAIトレーニングの状況は、切迫したジレンマに直面しています。一方では、データ不足に関する質問が過去数年間でより深刻になっています。他方では、両者の間のつながりにもかかわらず、研究者たちは常に精度の向上とパフォーマンスの向上のために十分なデータを確保することを主張しています。
また、ウォールストリートジャーナルの予測は熱狂を呼び起こし、2020年の早い時期の目標を超えて上昇し、年末には最高の市場ポイントを超えると予測しています。この方法は、外部マトリックスに合成できるモデルと、モデルが自身の決定から学習する意思決定プロセスのキュリキュラムに依存する2つの要因に基づいています。結果を生み出すことを期待しないでください。それらを観察可能にすることを許可してください。
法的および倫理的な影響
海賊版ルールの欠如はトラブルをもたらす可能性があります。なぜなら、ユーザーが著作権で保護されたアイテムにアクセスすることを許可するものは何もなく、法、倫理などの周りで任務の理解が生じる可能性があるからです。データは目に見えない財産となり、 yours と yours ではないものを述べ、データとユーザーがそのデータの使用が正当でない場合にビジネスの源として知られる基礎となりますか？このリスクは、それらを見直し、答えを導き出すことに集中するR&Dチームのプログラムにつながるでしょう。
集団訴訟キャンペーンの目的における関係は、プライバシーとデータの使用が、組織がその運営を合法化するために十分に知らない答えであることを意味します。確かに、（AIの研究開発に使用されるデータマイニングのプロセスに関する倫理的問題など）の課題は複雑になります。なぜなら、データの性質がデータが処理され使用される文脈内にあるため、規制の制限とデータのプライバシーを考慮しなければならないからです。
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ブライアン・クーム
ブライアン・クミは2017年から業界に従事し、ブロックチェーンおよび暗号通貨の報道において7年以上の経験を持っています。BlockToday.comを含む主要な出版物に寄稿しており、BitDegree.orgでEthereum 101コースを開発したのち、Cryptopolitanのフルタイムライターとして参加しました。ブライアンはエバーグリーンガイド（EG）、ディープダイブ、インタビュー、価格分析をカバーしており、DeFi、ブロックチェーンのイノベーション、新興の暗号通貨プロジェクトへの注目は読者を魅了しています。
