تأخیر در آموزش هوش مصنوعی متا در اروپا منبع نزاع حفاظت از داده می‌شود

برنامه‌های متای برای استفاده از داده‌های کاربر برای آموزش هوش مصنوعی خود در اروپا به دلیل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها به دچار موانع شده‌اند.

تصمیم به تأخیر انتشار مدل‌های هوش مصنوعی متا در اروپا به دنبال درخواست مقام محافظت از داده‌های ایالت ایالت آیرلند جهت متوقف کردن استفاده از داده‌های کاربران فیسبوک و اینستاگرام اتخاذ شده است. این توجه با نهادینه کردن سیاست متای در استفاده از هر گونه داده کاربر، شامل عکس‌ها، برای آموزش هوش مصنوعی، منجر به بحث‌ها در خصوص پیروی از مقررات عمومی حمایت از حقوق مصرف‌کنندگان می‌شود.

روز جمعه، متا اعلام کرد که نظارت محافظت داده آیرلند درخواست تأخیر در آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با استفاده از محتوای به اشتراک گذاشته شده عمومی کاربران بزرگسال فیسبوک و اینستاگرام داشته است. اگرچه متا از تصمیم خوشنود نیست، اما متعهد به همکاری با مقامات برای پردازش نگرانی‌های محافظت از داده‌ها هستند.

در این توسعه، تضاد بین عمالقه‌های فناوری که سعی در بهره‌برداری از داده‌های کاربر برای پیشرفت‌های هوش مصنوعی دارند و نهادهای نظارتی که به منظور حفظ حقوق حریم خصوصی داده‌ها در منظر قرار دارند، در منظر دیجیتال تشدید می‌باید.

اطلاعات اضافی: یک اطلاعات مربوط دیگری که در مقاله ذکر نشده، این است که متا، قبلاً به عنوان فیسبوک شناخته می‌شد و در گذشته با بسیاری از رویدادهای حفظ حریم خصوصی داده مواجه شده است، از جمله رویداد کمبریج آنالیتیکا که به طور قابل توجهی به اعتماد کاربران آسیب زده و باعث افزایش نظارت از سوی مقامات در سراسر جهان شده است.

سوالات کلیدی:
1. متا چگونه قصد تعادل بین نوآوری و توسعه هوش مصنوعی با نگرانی‌های حقوق حریم خصوصی ناشی از اتحادیه اروپا را دنبال می‌کند؟
2. چه مواد مشخص از GDPR در بحث‌های اطراف تأخیر آموزش هوش مصنوعی متا در اروپا نقش ایفا می‌کنند؟

چالش‌ها و اختلافات کلیدی: یکی از چالش‌های عمده مرتبط با تأخیر در آموزش هوش مصنوعی متا در اروپا، تأثیرات پتانسیلی بر پیشرفت‌های فناوری و نوآوری در این منطقه است. اختلاف در یافتن میانه بین بهره‌برداری از داده‌های کاربر برای افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی و رعایت مقررات دقیق حفاظت از داده‌ها تعیین کننده این اختلاف است.

مزایا:
– اطمینان از پیروی از قوانین حفظ حریم خصوصی می‌تواند به افزایش اعتماد و وفاداری کاربران منجر شود.
– پردازش نگرانی‌های حفاظت از داده‌ها می‌تواند به توسعه رویکردهای هوش مصنوعی اخلاقی‌تر منجر شود.

معایب:
– تأخیر در آموزش هوش مصنوعی ممکن است در پیشرفت متا در توسعه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی افت را به همراه داشته باشد.
– پیروی از مقررات دقیق حفاظت از داده‌ها ممکن است منجر به محدودیت داده‌های موجود برای آموزش هوش مصنوعی شود که تأثیری بر کیفیت و دقت مدل‌ها دارد.

پیوند مرتبط پیشنهادی:
Meta

The source of the article is from the blog j6simracing.com.br