OpenAI 있는 가운데 , 산업 분야는 다양하고 창의적이지만 논란의 여지가 있는 방식으로 막대한 양의 디지털 데이터를 수집하거나 축적하는 등 다양한 수단을 통해 자동화 역량과 기능이 향상되고 있음이 분명합니다. 특히, 위에서 설명한 조치(즉, 법적 제한 및 기업 정책 고려)를 취하는 것과 같은 노력은 AI 시스템 학습에 사용되는 상당한 양의 데이터와 맞먹습니다.
OpenAI의 Whisper 이니셔티브: YouTube 대화 마이닝
위스퍼 이야기는 작년에 시작되었습니다. 최고의 영어 텍스트가 턱없이 부족하여 교육 제공이 지연되고 있습니다. 위스퍼는 구글의 다음 단계였습니다. 유튜브의 수많은 대화를 이해하고 텍스트, 즉 텍스트-음성 변환 애플리케이션으로 개발되었습니다. AI 기반 도구인 위스퍼는 100만 시간 이상의 유튜브 동영상을 AI가 분석하여 새로운 텍스트(본질적으로 새로운 대화)를 생성하는 방식으로 구성되어 있으며, 최첨단 AI 모델부터 최신 버전의 ChatGPT 챗봇인 GPT-4까지 다양한 AI 모델을 훈련하는 데 활용되었습니다.
일부 직원들이 OpenAI의 마이크로소프트 영상이 유튜브의 모든 콘텐츠를 표절할 것이라고 주장했지만, 표절의 윤리성은 여전히 논란의 여지가 있었습니다. 게다가 일부 직원들은 유튜브의 의도와 정확히 일치하는 것은 불가능하다는 점을 인정했습니다. 마찬가지로, AI 모델에 텍스트를 제공하기 위해 알고리즘적으로 비디오를 처리하여 텍스트를trac하는 과정에서 이의를 제기하는 것은 비디오 제작자의 저작권에 대한 위협으로 간주되어 분노를 불러일으켰을 수 있습니다.
페이스북과 인스타그램의 모회사인 메타(Meta) 역시 사이먼 앤 슈스터(Simon & Schuster) 등 출판사의 저작권이 있는 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 우려를 표명했습니다. 동시에, 저작권 침해 혐의를 받을 가능성이 있는 일반 웹 콘텐츠의 인수에 대해서도 논의했습니다.
데이터 위기: 비전통적 접근 방식 추진
경쟁이 치열한 데이터 수집은 AI 기술 개발에서 데이터의 중추적인 위치를 파악하고dent데 도움이 됩니다. AI 언어는 커먼웰스를 포함하여 점점 더 많은 학습 데이터셋을 필요로 하며, 이러한 데이터셋은 오늘날 위키피디아와 레딧처럼 외부에서 조작되고 있습니다. 기술 기업, 특히 기존 데이터 저장소와 같은 매우 일반적인 데이터 소스에 접근하는 데 어려움을 겪는 기업의 경우, AI 기반 모델을 만드는 것이 이러한 경우에 충분히 바람직한 대안이 될 수 있습니다.
기술 기업들은 AI 학습을 위해 데이터 수집이 필요하다고 주장하지만, 법정에서는 동일한 절차가 법적으로 문제가 되고 있습니다. OpenAI 와 Microsoft는 저작권 자료의 불법 사용 혐의에 대한 소송에서 승소했습니다. 그럼에도 불구하고, 그들은 자신들의 행위가 공정 사용의 법적 원칙에 부합한다고 주장했습니다. 최근 몇 년 동안 저작권자들이 미국 저작권청에 제출한 신청서 건수가 1만 건을 넘어섰는데, 이는 AI 시대의 저작권법이 독특하고 새로운 것임을 분명히 보여줍니다. 결과적으로, 주요 기업들은 AI를 사용하는 모델에 라이선스 목적이 없다는 명분 아래 수많은 저작물의 침해와 관련된 위험에 항상 직면합니다.
대규모 데이터 세트의 필수성
전반적으로, 규모를 자랑하는 과학자 드 자레드(De Jared)의 카이판(Kaipan)의 연구는 의도치 않게 AI 개발에 엄청난 영향을 미쳤습니다. 데이터 기반 콘텐츠는 AI의 학습 과정에 필수적인 구성 요소 중 하나이지만, 제대로 학습되고 효과적으로 작동하는 모델 없이는 제대로 기능할 수 없습니다. 인공지능 기술이 발전함에 따라 시장에서 성공하기 위한 데이터 수요가 급증하고 있으며, 기업들은 법률, 윤리, 개인정보 보호와 관련된 문제에 직면하게 됩니다. 따라서 인공지능 알고리즘은 시장에서 성공하기 위해 이러한 데이터 세트를 활용해야 합니다.
AI 위해 V.IP의 데이터 수집 방식이 왜곡되고 있으며 , 전통적인 방법론적 서약도 약화되고 있습니다. 유튜브 강연이든 합성 데이터 생성 도구 개발이든, 이러한 기업들은 법률, 윤리, 개인정보 보호 문제의 실체를 규명하는 사명을 가진 선두주자입니다.
나중에 바다 위의 농담거리가 될지도 모릅니다. 혁신 과정을 추진하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터가 등장함에 따라, 사회 지도자들은 혁신 노력이 지적 재산권 및 개인정보 보호라는 윤리적 원칙과 균형을 이루는 규칙과 기준을 개발하기 위한 건설적인 대화에 적극적으로 참여해야 합니다.
원본 기사 출처: https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html
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