Microsoft探索了信用AI數據貢獻者

微軟正展開一項新研究項目,旨在了解特定訓練範例如何影響生成式AI模型的輸出,例如文字、圖像和其他媒體。此計劃在一則12月的招聘啟事中被提及,該啟事最近在LinkedIn上重新浮現,徵求研究實習生加入此努力。
該項目的目標是開發一種方法來訓練模型,以便能「高效且實用地估計」特定數據(如照片和書籍)對其輸出的影響。招聘啟事指出,當前的神經網絡架構在追溯輸出來源方面缺乏透明度,且有充分理由解決此問題。其中一個理由是為向未來AI模型貢獻有價值數據的個人提供激勵、認可甚至補償的潛力。
此研究的背景是AI公司(包括微軟)在知識產權方面的持續法律爭議。AI模型通常在從公共網站抓取的龐大數據集上進行訓練,這些數據集可能包含受版權保護的材料。雖然AI公司常以合理使用原則尋求保護,但各領域的創作者——藝術家、程序員、作家——對此立場提出爭議。
微軟目前正面臨法律挑戰,包括《紐約時報》提起的訴訟,指控微軟和OpenAI使用其文章訓練模型,侵犯了版權。此外,多名軟件開發者就微軟的GitHub Copilot AI編碼助手提起訴訟,稱其使用他們的受版權保護的代碼進行訓練。
該研究項目被稱為「訓練時來源追蹤」,涉及微軟研究部門的著名技術專家Jaron Lanier。Lanier此前曾撰文探討「數據尊嚴」,主張建立一個系統,將數位內容與其創作者連繫起來,並可能為他們對AI輸出的貢獻提供補償。
雖然微軟的項目仍處於早期階段,但其他公司如Bria、Adobe和Shutterstock已在試驗根據數據擁有者對AI模型的貢獻進行補償。然而,大型AI實驗室通常尚未建立個人貢獻者支付計劃,而是選擇許可協議或版權持有者的退出機制,這些機制可能繁瑣且範圍有限。
微軟的此舉可能僅停留在概念驗證階段,類似於OpenAI尚未發布的創作者控制其作品如何用於訓練數據的工具。也有推測認為,微軟可能試圖「道德清洗」其AI實踐或預先應對監管和法律挑戰。
鑒於其他AI實驗室(如Google和OpenAI)最近呼籲美國政府放寬AI開發的版權保護,微軟的此舉尤為引人注目。微軟尚未回應有關此項目的評論請求。
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評論 (34)
0/200
JuanWhite
2025-08-16 03:01:00
This is super intriguing! Microsoft's diving into how AI training data shapes outputs—mind-blowing stuff. Wonder how they'll credit contributors fairly? 🤔
0
BrianWilliams
2025-08-11 13:00:59
This Microsoft AI project sounds intriguing! Crediting data contributors could reshape how we value creative input in AI. Curious to see if it'll spark ethical debates or just be a tech flex. 🤔
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ChristopherThomas
2025-08-07 05:00:59
This is wild! Microsoft’s diving into how specific data shapes AI outputs. Makes me wonder if they’ll start paying people for their data contributions 🤔. Could be a game-changer for fairness in AI!
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DavidThomas
2025-07-31 19:35:39
This is pretty cool! Microsoft’s dive into crediting AI data contributors could really shake up how we think about AI ethics. Imagine if every meme or tweet that trains a model gets a shoutout! 😄 Curious to see where this goes.
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DonaldEvans
2025-04-21 07:02:51
माइक्रोसॉफ्ट का AI डेटा कंट्रीब्यूटर्स पर नया प्रोजेक्ट दिलचस्प लगता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि यह हम उपयोगकर्ताओं को वास्तव में कैसे लाभ पहुंचाएगा। यह अच्छा है कि वे इस पर शोध कर रहे हैं, लेकिन मुझे उम्मीद है कि यह सिर्फ एक और रिसर्च प्रोजेक्ट नहीं होगा जो खत्म हो जाए। 🤔
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SamuelRoberts
2025-04-21 03:48:47
O novo projeto da Microsoft sobre contribuintes de dados de IA parece interessante, mas não tenho certeza de como isso realmente nos beneficiará. É legal que eles estejam investigando, mas espero que não seja apenas mais um projeto de pesquisa que não vai pra frente. 🤔
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微軟正展開一項新研究項目,旨在了解特定訓練範例如何影響生成式AI模型的輸出,例如文字、圖像和其他媒體。此計劃在一則12月的招聘啟事中被提及,該啟事最近在LinkedIn上重新浮現,徵求研究實習生加入此努力。
該項目的目標是開發一種方法來訓練模型,以便能「高效且實用地估計」特定數據(如照片和書籍)對其輸出的影響。招聘啟事指出,當前的神經網絡架構在追溯輸出來源方面缺乏透明度,且有充分理由解決此問題。其中一個理由是為向未來AI模型貢獻有價值數據的個人提供激勵、認可甚至補償的潛力。
此研究的背景是AI公司(包括微軟)在知識產權方面的持續法律爭議。AI模型通常在從公共網站抓取的龐大數據集上進行訓練,這些數據集可能包含受版權保護的材料。雖然AI公司常以合理使用原則尋求保護,但各領域的創作者——藝術家、程序員、作家——對此立場提出爭議。
微軟目前正面臨法律挑戰,包括《紐約時報》提起的訴訟,指控微軟和OpenAI使用其文章訓練模型,侵犯了版權。此外,多名軟件開發者就微軟的GitHub Copilot AI編碼助手提起訴訟,稱其使用他們的受版權保護的代碼進行訓練。
該研究項目被稱為「訓練時來源追蹤」,涉及微軟研究部門的著名技術專家Jaron Lanier。Lanier此前曾撰文探討「數據尊嚴」,主張建立一個系統,將數位內容與其創作者連繫起來,並可能為他們對AI輸出的貢獻提供補償。
雖然微軟的項目仍處於早期階段,但其他公司如Bria、Adobe和Shutterstock已在試驗根據數據擁有者對AI模型的貢獻進行補償。然而,大型AI實驗室通常尚未建立個人貢獻者支付計劃,而是選擇許可協議或版權持有者的退出機制,這些機制可能繁瑣且範圍有限。
微軟的此舉可能僅停留在概念驗證階段,類似於OpenAI尚未發布的創作者控制其作品如何用於訓練數據的工具。也有推測認為,微軟可能試圖「道德清洗」其AI實踐或預先應對監管和法律挑戰。
鑒於其他AI實驗室(如Google和OpenAI)最近呼籲美國政府放寬AI開發的版權保護,微軟的此舉尤為引人注目。微軟尚未回應有關此項目的評論請求。



This is super intriguing! Microsoft's diving into how AI training data shapes outputs—mind-blowing stuff. Wonder how they'll credit contributors fairly? 🤔




This Microsoft AI project sounds intriguing! Crediting data contributors could reshape how we value creative input in AI. Curious to see if it'll spark ethical debates or just be a tech flex. 🤔




This is wild! Microsoft’s diving into how specific data shapes AI outputs. Makes me wonder if they’ll start paying people for their data contributions 🤔. Could be a game-changer for fairness in AI!




This is pretty cool! Microsoft’s dive into crediting AI data contributors could really shake up how we think about AI ethics. Imagine if every meme or tweet that trains a model gets a shoutout! 😄 Curious to see where this goes.




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