💡 Этическое искусственное интеллект Стартует программу сертификации, обеспечивающую справедливое обучение для поддержки этического сбора данных

Эд Ньютон-Рекс уходит из стартапа Stability AI из-за этических проблем, касающихся сбора обучающих данных. Запускает некоммерческую организацию Fairly Trained для борьбы с веб-скрапингом стартапов.

AI руководитель превращается в борца за искусство, защищающего права художников

По мере расширения мира искусственного интеллекта (ИИ), также возрастают опасения по поводу этических практик в отрасли. Эд Ньютон-Рекс, бывший главный дизайнер ИИ в TikTok, запустил новую некоммерческую организацию под названием Fairly Trained. Эта организация ставит своей целью решить проблему этики, связанную с генеративными моделями ИИ, предоставив компаниям инструмент принятия решений, известный как L Certification.

Проблема: Этическое получение данных для обучения

Одной из главных проблем с моделями ИИ является получение данных для обучения. Многие компании полагаются на скрапинг данных без надлежащей лицензии или согласия, что вызывает вопросы о честном отношении к создателям. Ньютон-Рекс признает эту проблему и стремится предоставить лучшие инструменты принятия решений для тех, кто хочет использовать генеративные модели ИИ с этическим получением данных.

Представление Fairly Trained и L Certification

Fairly Trained предлагает программу сертификации для компаний по ИИ, лицензировавших свои данные для обучения. Аналогично маркировке сертификации “честная торговля”, которая присутствует на кофе, L Certification указывает на то, что данные для обучения компании были явно лицензированы, находятся в общественном достоянии, предлагаются на соответствующей открытой лицензии или являются собственностью самой компании. Девять компаний, включая Bria AI и LifeScore Music, получили эту сертификацию, в то время как другие приближаются к завершению процесса.

Стоимость сертификации

Для получения сертификата L Certification компании должны заплатить плату в размере от 500 до 6000 долларов, в зависимости от их размера. Хотя некоторые могут считать это дополнительными расходами, компании, которые прошли процесс сертификации, подчеркивают его важность. Иаир Адато, генеральный директор Bria AI, сравнивает модели, построенные на данных без лицензии, с платформами распространения файлов пирингового обмена, такими как Napster и Pirate Bay. В отличие от этого, лицензированные данные позволяют компаниям работать в соответствии с правилами, аналогично Spotify и другим легитимным потоковым платформам.

Влияние и будущие разработки

Хотя программа сертификации Fairly Trained является шагом в правильном направлении, она все еще находится в начальной стадии, и движение к изменению практик сканирования данных в отрасли ИИ набирает обороты. В настоящее время Fairly Trained – это одномановая организация, возглавляемая Эдом Ньютон-Рексом, но она получила поддержку торговых групп, таких как Ассоциация американских издателей и Ассоциация независимых музыкальных издателей, а также компаний, таких как Universal Music Group.

• Samsung S24 Серия Будущее AI Телефонов 📱🤖
• Включите Генеративное заполнение в Adobe Photoshop Руководство с юм...
• 🎨 Amazon Fire TV Omni QLED раскрывает вашего внутреннего Пикассо

Fairly Trained – не единственная организация, которая работает над стандартизацией пометки продуктов ИИ с информацией о их источниках данных. Еще одним примером является Инициатива авторитета контента, возглавляемая Adobe, которая сосредоточена на отслеживании подлинности изображений.

Вопросы и ответы: Дополнительные вопросы читателя

В: Почему этическое получение данных важно для моделей ИИ? А: Этическое получение данных обеспечивает справедливое отношение к создателям, поскольку их работа должна быть правильно лицензирована и их права должны быть уважаемыми. Оно также помогает предотвратить несанкционированное сканирование данных, которое может вызвать правовые проблемы и подорвать целостность моделей ИИ.

В: Как компании могут выиграть от получения сертификата L Certification? А: Компании, которые получили сертификат, могут продемонстрировать свое обязательство к этическому получению данных, защитить себя от потенциальных юридических проблем и завоевать доверие потребителей. Кроме того, участие в движении к большей ответственности и справедливости в отрасли ИИ может улучшить их репутацию и привлечь единомышленных партнеров и клиентов.

Дополнительная информация и ссылки

1. Ссылка 1 – Название статьи
2. Ссылка 2 – Название статьи
3. Ссылка 3 – Название статьи
4. Ссылка 4 – Название статьи
5. Ссылка 5 – Название статьи

Участвуйте и делитесь

Каковы ваши мысли о Fairly Trained и программе сертификации L Certification? Считаете ли вы, что этическое получение данных станет стандартной практикой в отрасли ИИ? Поделитесь своими мнениями и давайте обсудим!

📣 Не забудьте поделиться этой статьей на своих любимых социальных платформах, чтобы распространить информацию о важности этических практик в области искусственного интеллекта! Вместе мы можем создать более ответственную и справедливую индустрию искусственного интеллекта.

• artificial intelligence
• ChatGPT
• Copyright
• ethics
• machine learning
• Music
• OpenAI