L'approche d'OpenAI, telle qu'elle est décrite dans une présentation de l'entreprise, consiste à demander aux contractuels de détailler leurs responsabilités professionnelles antérieures et de fournir des exemples concrets de leur travail, notamment des documents, des présentations, des feuilles de calcul, des images et des référentiels de code. L'entreprise conseillerait aux contractuels de supprimer les informations propriétaires et les données personnelles identifiables avant de télécharger ces fichiers, en leur offrant un "outil de nettoyage ChatGPT Superstar" pour faciliter ce processus.

Cette pratique a suscité un débat au sein de la communauté juridique. L'avocat spécialisé en propriété intellectuelle, Evan Brown, a déclaré à Wired que les laboratoires d'IA qui adoptent cette méthode s'exposent à des risques importants. L'approche repose fortement sur le jugement des contractuels pour déterminer ce qui constitue une information confidentielle, un facteur qui introduit des vulnérabilités potentielles. Un porte-parole d'OpenAI a refusé de commenter la question.

La demande de données d'entraînement de haute qualité est motivée par la sophistication croissante des modèles d'IA. Ces modèles, souvent basés sur des réseaux neuronaux, nécessitent de grandes quantités de données pour apprendre et améliorer leurs performances. Les données sont utilisées pour ajuster les paramètres internes du modèle, ce qui lui permet de reconnaître des schémas, de faire des prédictions et de générer du texte, des images ou du code. La qualité des données d'entraînement a un impact direct sur la précision et la fiabilité du modèle d'IA.

L'utilisation d'échantillons de travail fournis par des contractuels soulève plusieurs questions éthiques et juridiques. L'une des préoccupations est le risque de divulgation involontaire d'informations sensibles de l'entreprise, même avec des outils de nettoyage des données. Une autre est la question du droit d'auteur et de la propriété des documents téléchargés. Si un contractuel télécharge un travail qu'il n'a pas le droit de partager, cela pourrait entraîner des litiges juridiques.

Les implications à long terme de cette tendance sont importantes. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus capables d'automatiser les tâches administratives, il existe un risque de suppression d'emplois dans divers secteurs. La demande de travailleurs humains dans des rôles tels que la rédaction, l'édition et l'analyse de données pourrait diminuer à mesure que les outils basés sur l'IA se généralisent. Cette évolution pourrait également exacerber les inégalités existantes, car ceux qui ont les compétences nécessaires pour travailler avec les systèmes d'IA et les gérer pourraient être mieux placés pour prospérer sur le marché du travail en mutation.

L'état actuel de cette initiative reste incertain. On ne sait pas combien de contractuels ont participé ni quels types spécifiques d'échantillons de travail ont été collectés. Les prochaines étapes impliqueront probablement un examen continu de la part des experts juridiques et des défenseurs de la vie privée, ainsi qu'une éventuelle surveillance réglementaire. Le résultat pourrait façonner l'avenir des pratiques en matière de données d'entraînement de l'IA et les considérations éthiques entourant le développement de l'intelligence artificielle.