वायरड की एक रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI और प्रशिक्षण डेटा फर्म हैंडशेक AI कथित तौर पर ठेकेदारों से उनके पिछले और वर्तमान रोजगार से प्रामाणिक कार्य नमूने जमा करने का अनुरोध कर रहे हैं। यह पहल AI कंपनियों के बीच उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने पर केंद्रित एक व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा प्रतीत होती है, जिसका लक्ष्य उनके मॉडलों को अधिक जटिल, व्हाइट-कॉलर कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम बनाना है।

रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI के ठेकेदारों को दिए गए निर्देशों में पिछली नौकरियों में किए गए कार्यों का विवरण देना और पूरे किए गए कार्यों के मूर्त उदाहरण अपलोड करना शामिल है, जैसे कि वर्ड डॉक्यूमेंट, PDF, PowerPoint प्रेजेंटेशन, एक्सेल स्प्रेडशीट, चित्र या कोड रिपॉजिटरी। कंपनी कथित तौर पर ठेकेदारों को इन फ़ाइलों को अपलोड करने से पहले मालिकाना जानकारी और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य डेटा को हटाने की सलाह देती है, और इस उद्देश्य के लिए "ChatGPT सुपरस्टार स्क्रबिंग टूल" तक पहुंच प्रदान करती है।

यह प्रथा बौद्धिक संपदा अधिकारों के बारे में चिंताएं बढ़ाती है। बौद्धिक संपदा वकील इवान ब्राउन ने वायर्ड को बताया कि AI लैब्स जो इस दृष्टिकोण को अपना रही हैं, उन्हें महत्वपूर्ण जोखिमों का सामना करना पड़ता है, क्योंकि यह संवेदनशील डेटा को ठीक से साफ़ करने के लिए ठेकेदारों की विश्वसनीयता पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

इस डेटा संग्रह के पीछे अंतर्निहित सिद्धांत AI मॉडलों की वास्तविक दुनिया के कार्यों को समझने और दोहराने की क्षमता में सुधार करना है। AI मॉडल, विशेष रूप से OpenAI द्वारा विकसित किए गए बड़े भाषा मॉडल जैसे, पैटर्न सीखने और सटीक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। वास्तविक कार्य नमूनों पर इन मॉडलों को प्रशिक्षित करके, कंपनियों का लक्ष्य उन कार्यों को स्वचालित करने में उनके प्रदर्शन को बढ़ाना है जिनके लिए आमतौर पर मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

इस प्रवृत्ति के निहितार्थ व्यक्तिगत कंपनियों से परे हैं, जो संभावित रूप से काम के भविष्य को प्रभावित करते हैं। जैसे-जैसे AI मॉडल व्हाइट-कॉलर कार्यों को करने में अधिक कुशल होते जाते हैं, विभिन्न उद्योगों में स्वचालन में वृद्धि की संभावना होती है। इससे रोजगार पैटर्न में बदलाव हो सकता है और श्रमिकों को AI तकनीकों के पूरक नई भूमिकाओं के अनुकूल होने की आवश्यकता हो सकती है।

वर्तमान में, यह स्पष्ट नहीं है कि यह प्रथा AI उद्योग में कितनी व्यापक है और बौद्धिक संपदा और गोपनीयता की रक्षा के लिए क्या सुरक्षा उपाय किए गए हैं। AI प्रशिक्षण के लिए वास्तविक दुनिया के कार्य नमूनों के उपयोग के आसपास कानूनी और नैतिक विचारों की प्रौद्योगिकी के विकसित होने के साथ-साथ जांच जारी रहने की संभावना है।