Tänapäeva tehisintellekti arenduses mängib olulist rolli andmete kasutamine mudelite koolitamisel, et luua kvaliteetseid tulemusi. Viimased paljastused kahe suurettevõtte, Google’i ja OpenAI kohta, on tõstnud esile andmete kaevandamise eetilised küsimused. Nende tegevusest tingitud tagajärjed toimivad etteteatamisele kutsuvale laienduslugu tehisintellekti tööstuses ning tõstatavad tähtsaid küsimusi vastutustundliku andmekasutuse kohta.
OpenAI, silmapaistev tehisintellekti uurimisorganisatsioon, sattus aastaks 2021 andmeknappuse dilemma. Oma ChatGPT tööriista täiustamise eesmärgil kasutasid nad YouTube’i videote andmete eraldamist ilma selge loata sisuloojatelt. See mitte ainult võis rikkuda autoriõigusseadusi, vaid rikkus ka YouTube’i kasutustingimusi. Sarnaselt tegi Google oma tehisintellekti mudelite treenimisel samasugust küsitavat praktikat. Mõlemad ettevõtted olid teadlikud nende tegevusega seotud õiguslikest ebaselgustest, kuid tundsid vajadust jätkata karmis tehisintellekti konkurentsis.
Kriitikud nagu tuntud tehisintellekti uurija Gary Marcus olid juba ammu tõstatanud mured andmete süsteemitu toitmise osas tehisintellekti mudelitele. Marcuse hoiatused, mis ulatuvad tagasi aastasse 2018, tunduvad ettekuulutatud olevat probleemidele, mis nüüd ilmavalgele tulnud on. Probleem ulatub kaugemale otseste tagajärgedeni seaduslike piiride eiramisest. See tõstab esile laiema eetilise dilemma, mis tekib, kui andmete halastamatu jahtimine varjutab nõusoleku, intellektuaalomandi ja privaatsuse kaalumise.
Tehisintellekti arenduse andmesöötu loomuse tõttu on levinud väljend “jääk sisend, jääk väljund” andmeka teaduse valdkonnas. Lihtsalt öeldes sõltub tehisintellekti süsteemide genereeritud väljundite kvaliteet suuresti sissetoodud andmete kvaliteedist. Ilma range kureeritud, mitmekesise ja eetiliselt hankitud andmeteta võivad tehisintellekti algoritmid riskida kehva sisu tootmisega. Marcus rõhutab seda punkti tõmmates paralleele Shakespeare’i tragöödiatele, viidates, et nende murede unustamine tehisintellekti arenduses võiks osutuda katastroofiliseks.
Kuigi OpenAI-l ja Google’il võisid olla oma põhjused andmeid kaevata, on nende tegevus nüüd viinud nad haprale positsioonile. Küsitavate andmete hankimismeetodite avalikustamine võib kaasa tuua õiguslikke tagajärgi ja kahjustada nende mainet. See rõhutab veelgi tehisintellekti tööstuse jaoks eetiliste juhiste range vastuvõtmise ja vastutustundliku andmete hankimise tavade väljatöötamise kiiret vajadust.
Kuigi tolm hõljub selle vaidluse ümber, püsivad küsimused YouTube’i videote kasutamise kohta OpenAI ja Google’i poolt õhus. OpenAI on jäänud tükiks, mis puudutab nende konkreetset YouTube’i sisu kasutamist, samal ajal kui Google on tunnistanud, et mõned nende tehisintellekti tööriistad on koolitatud YouTube’i sisu kasutades läbi individuaalsete lepingute loojatega. Selle praktika ümber puudub läbipaistvus rõhutab veelgi eetilist vastutust tehisintellekti kogukonnas.
Vastuseks neile paljastustele leidis end endasarnasesse pahaaimamatusse Meta, varem tuntud kui Facebook. Tunnustades, et nende tehisintellekti tooted jäävad OpenAI omadega võrreldes maha, uuris Meta erinevaid võimalusi andmete hankimiseks oma süsteemide treenimiseks. Variantidena kaaluti andmete litsentsilepinguid ja isegi suurte kirjastajate omandamist nende andmete hankimiseks. Siiski viisid selliste tegevuste moraalsed keerukused lõpuks Meta nende plaanidest loobuma.
Need viimased paljastused toimivad äratuskellana tehisintellekti tööstusele. Andmete kasutamist peab juhtima range eetiliste kaalutluste ja intellektuaalomandi õiguste austamine. Tehnoloogilise arengu püüdlused ei tohiks varjutada vastutustundliku andmekasutuse ja nõusoleku tähtsust. Ettevõtete, uurijate ja poliitikakujundajate jaoks on hädavajalik kokku tulla selgete juhiste kehtestamiseks, mis soodustavad eetilist tehisintellekti arendust.
KKK
Mis on andmete kaevamine?
Andmete kaevamine viitab protsessile, kus automaatselt eraldatakse andmeid erinevatest allikatest, nagu veebisaidid, andmebaasid või platvormid. See hõlmab suure hulga teabe kogumist analüüsi või muude eesmärkide jaoks. Siiski sõltub andmete kaevamise õiguslikkus ja eetilised tagajärjed teguritest nagu luba, kasutustingimused ja intellektuaalomandi õigused.
Miks on andmed olulised tehisintellekti arenduses?
Andmed on väga olulised tehisintellekti mudelite koolitamisel täpsete ja avastusrikaste tulemuste tootmiseks. Andmete kvaliteet ja kogus mõjutavad otseselt tehisintellekti algoritmide jõudlust. Piisava ja asjakohase andmete puudumisel võivad tehisintellekti süsteemid raskusi kogeda mõtestatud ja usaldusväärsete väljundite genereerimisel.
Mis on seotud eetilised mured andmete kaevamise ja tehisintellekti puhul?
Andmete kaevamine tõstab mitmeid eetilisi küsimusi, kui see hõlmab lubamatut kasutamist või rikub kasutustingimusi. See võib rikkuda intellektuaalomandi õigusi, rikkuda privaatsus- ja nõusolekulepinguid ning nõrgestada usaldust andmete loojate ja tehisintellekti arendajate vahel. Need mured tõstavad esile vajaduse vastutustundlike andmete hankimise tavade ja selgete eetiliste juhiste järele tehisintellekti tööstuses.
Tehisintellekti tööstus kogeb kiiret kasvu ja arengut, kus andmetel on võtmeroll tehisintellekti mudelite koolitamises. Siiski on hiljutised kontroversid seoses suurettevõtete Google’i ja OpenAI-ga tõstnud esile andmete kaevamise eetilised tähendused. Need paljastused rõhutavad tähtsaid küsimusi vastutustundliku andmekasutuse kohta.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar