そしてそれが起こる前に、社會(huì)はこの問題をもっと詳しく見なければなりません。

まず、人間の內(nèi)容を定義し、そのカテゴリーの情報(bào)に広がっている必要があります。歌、詩(shī)や視覚蕓術(shù)のような創(chuàng)造的な作品があります。しかし、あなたはまた、専門的な知的財(cái)産を持っています - 誰かが彼らの仕事をどのように行うか、彼らのルーチン、彼らの戦略、そして彼らが與えられた役割でどのように優(yōu)れているかについての情報(bào)。それからあなたは彼らの肖像、彼らの特徴、彼らの聲、彼らの顔、そして彼らの體を持っています - 彼らを「彼ら」にします。

これらはすべて個(gè)人データであり、すべて保護(hù)する必要があります。実際、ヨーロッパのGDPRの順守をめぐる炭鉱のケースでは、いくつかのカナリアを見ることができます。したがって、AIの知的財(cái)産と公正使用の問題は、私たちが法的世界で対処することに慣れているものをはるかに超えています。

それを念頭に置いて、この側(cè)面の3つの側(cè)面が、リーダーがAIシステムの適切な規(guī)制を把握しようとしている際に話していることを示しています。

影響と所有権

最大の質(zhì)問の1つは、個(gè)人データのこの幅広いアプリケーションのすべてにおいて、システムが一般的な影響を受けてコンテンツを盜むことまで、いつラインを越えたかをどのように知ることができますか？

言い換えれば、AI企業(yè)の所有者またはリーダーは、システムがさまざまな場(chǎng)所から情報(bào)斷片を取得していると主張することができますが、基礎(chǔ)となる知的財(cái)産は、それが何であれ、管轄區(qū)域に吸い上げられています。また、NYTおよび他のモデル企業(yè)に対するNYTおよび他の訴訟は、この事例を表していると主張する人もいます。

クリス?アンダーソンが最近Openaiのサム?アルトマンと持っていた會(huì)話の一部を紹介したかったのですが、ここで私の3つのカテゴリすべてについて本當(dāng)に議論したので、私はこれに戻ってきます。

影響に関連する1つの部分は、AIがより多くの直接的な影響を與える方法、またはより広範(fàn)なトレーニングセットからどのように合體することができるか、そして違いを伝えるのが難しいことを説明することから始まります。

「違いがわからない場(chǎng)合、どれだけ気にしますか？

クリス?アンダーソン：「それがあなたが言っていることです - それは問題ではありません。しかし、それは、一見して、ただの盜難ですか？」

2人は、複數(shù)の人間の情報(bào)源がある方法と、お金を分割する方法についての質(zhì)問について議論します。アルトマンは、彼の見解では、人間がまだプロセスの中心にいることを示唆しているようです。

コンセンサスは、システムがいつラインを越えているかを判斷するのが難しいということです。

AIの公正使用に関する追加の考えを次に示します。

「（AI）トレーニングの目標(biāo)は、AIにパターンを認(rèn)識(shí)し、人間の創(chuàng)造性を模倣する出力を生成する方法を教えることです。 「想像できると確信しているように、これは重要な法的ラインを交差させます。具體的には、ほとんどの人は、AIを訓(xùn)練するために著作権で保護(hù)された資料を使用していることが侵害であるか、公正に使用されるかどうかを知りたいと思っています。AIの支持者は、トレーニングデータは変革的な方法で使用されていると言うでしょう。彼らの作品の使用に同意しません。

AI使用の同意

もう1つの重要な問題は同意です。

私はこれが私自身の目で以前に起こるのを見てきました - 誰かが新しいAIアプリケーションでステージに來て、彼らはそれが何ができるかについてホストに話します。ホストはデモを望んでいるので、プレゼンターはホスト自身のデータに基づいて小さな作品を作成し、AIシステムがどれほど優(yōu)れているかについて笑います。

しかし、たまに誰かがAI Systemsの提供者に頼り、「あなたが知っている、私は本當(dāng)にそれに同意したことはない」と言うでしょう。

そして、それは誰もが1分かかり、立ち止まって考えます。同意をどのように実施しますか？

これは私たちが考えなければならない質(zhì)問です。

それはあなたが良いと思います

アルトマンとアンダーソンの間の議論に戻ります。アンダーソンが映畫「彼女」を持ち出し、AIが誰かの作品をレビューし、それが良いと判斷し、人々に蕓術(shù)的努力を世界にもたらすことを決定することについて話している作品があります。

これは、創(chuàng)造的な人々がかなり興奮することができるものです。 AIが著者や蕓術(shù)家、または人間が失敗したミュージシャンを宣伝することに成功する可能性があることは、直感に反して奇妙に思えます。しかし、それはそれをちょっと奇妙に意味します。 AIがインターネット上の情報(bào)を使用して集団意識(shí)のエージェントとして行動(dòng)することを理解している場(chǎng)合、以前に公開されたコンテンツの推奨事項(xiàng)であろうと、新しい未発表の作品に対する熱意であろうと、その評(píng)価を大切にします。

そして、AGIがあります。上記の會(huì)話に直接戻ることなく、AltmanとAndersonが議論した2つのテーマを思いつきました。これらのシステムは、人工的な一般情報(bào)の形に恵まれたシステムができることを特徴づけて聞いたことがあります。

1。私の仕事をしてください

2。私のために何かをしてください

したがって、最初に、AGIエージェントはあなたの専門的なデータをマイニングし、戦略コンサルタントやリーダーであっても、あなたの會(huì)社やビジネスであなたの役割を再現(xiàn)することができます。

2つ目はもう少し簡(jiǎn)単です。 AIは、私たちが自分でやりたくないというタスクを行っています。そして、それはロボットを利用して料理をすることから、レポートの作成、または助成金申請(qǐng)書の起草まで、幅広いタスクになる可能性があります。

これは、仕事の移動(dòng)の観點(diǎn)だけでなく、新しいもののために新しい規(guī)制體制を作成しようとする際に、考えられることがたくさんあります。一緒に考え続けましょう。

以上がAIを使用した知的財(cái)産の3つの側(cè)面の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。