Microsoft探索了信用AI数据贡献者

微软正在启动一个新的研究项目,旨在了解特定训练示例如何影响生成式AI模型的输出,如文本、图像和其他媒体。此举措在一份12月的招聘广告中被提及,该广告最近在LinkedIn上重新出现,招聘一名研究实习生加入该项目。
该项目的目标是开发一种方法来训练模型,以便“高效且实用地估计”特定数据(如照片和书籍)对其输出的影响。招聘广告指出,当前神经网络架构在追踪输出来源方面缺乏透明度,解决这一问题有充分理由。其中一个原因是为向未来AI模型贡献有价值数据的个人提供激励、认可甚至补偿的潜力。
此研究的背景是涉及AI公司的持续法律争议,包括微软,关于知识产权的争端。AI模型通常在从公共网站抓取的大量数据集上进行训练,其中可能包含受版权保护的材料。虽然AI公司常以合理使用原则寻求保护,但各领域的创作者——艺术家、程序员、作家——对此立场提出异议。
微软目前面临法律挑战,包括《纽约时报》提起的诉讼,指控微软和OpenAI通过使用其文章训练模型侵犯了版权。此外,多名软件开发者因微软的GitHub Copilot AI编码助手使用他们的受版权保护代码提起诉讼。
该研究项目被称为“训练时出处”,由微软研究部门的知名技术专家Jaron Lanier参与。Lanier此前曾撰文讨论“数据尊严”,倡导建立一个系统,将数字内容与其创作者关联,并可能为他们对AI输出的贡献提供补偿。
虽然微软的项目仍处于早期阶段,但Bria、Adobe和Shutterstock等其他公司已在尝试根据数据拥有者对AI模型的贡献进行补偿。然而,大型AI实验室通常未建立个人贡献者支付计划,而是选择许可协议或版权持有者的退出机制,这些机制可能繁琐且范围有限。
微软的举措可能仅停留在概念验证阶段,类似于OpenAI尚未发布的创作者控制其作品如何用于训练数据的工具。还有猜测称,微软可能试图“道德洗白”其AI实践或预先应对监管和法律挑战。
鉴于Google和OpenAI等其他AI实验室最近呼吁美国政府放宽AI开发的版权保护,微软的这一举措尤为引人注目。微软尚未对有关该项目的评论请求作出回应。
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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. 🤔

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