AIを使用した知的財産の3つの側面

そしてそれが起こる前に、社会はこの問題をもっと詳しく見なければなりません。

まず、人間の内容を定義し、そのカテゴリーの情報に広がっている必要があります。歌、詩や視覚芸術のような創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、そして彼らが与えられた役割でどのように優れているかについての情報。それからあなたは彼らの肖像、彼らの特徴、彼らの声、彼らの顔、そして彼らの体を持っています - 彼らを「彼ら」にします。

これらはすべて個人データであり、すべて保護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、この側面の3つの側面が、リーダーがAIシステムの適切な規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

最大の質問の1つは、個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盗むことまで、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企業の所有者またはリーダーは、システムがさまざまな場所から情報断片を取得していると主張することができますが、基礎となる知的財産は、それが何であれ、管轄区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会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当に議論したので、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与える方法、またはより広範なトレーニングセットからどのように合体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、ただの盗難ですか？」

2人は、複数の人間の情報源がある方法と、お金を分割する方法についての質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断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は、AIにパターンを認識し、人間の創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。具体的には、ほとんどの人は、AIを訓練するために著作権で保護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来て、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、私は本当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。アンダーソンが映画「彼女」を持ち出し、AIが誰かの作品をレビューし、それが良いと判断し、人々に芸術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が著者や芸術家、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を使用して集団意識のエージェントとして行動することを理解している場合、以前に公開されたコンテンツの推奨事項であろうと、新しい未発表の作品に対する熱意であろうと、その評価を大切にします。

そして、AGIがあります。上記の会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、あなたの会社やビジネスであなたの役割を再現することができます。

2つ目はもう少し簡単です。 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、仕事の移動の観点だけでなく、新しいもののために新しい規制体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。

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