रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI और प्रशिक्षण डेटा फर्म हैंडशेक AI कथित तौर पर अपने तीसरे पक्ष के ठेकेदारों से उनके पिछले और वर्तमान भूमिकाओं में किए गए वास्तविक काम को अपलोड करने का अनुरोध कर रहे हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि यह पहल AI कंपनियों के बीच उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए ठेकेदारों का लाभ उठाने की एक व्यापक रणनीति का हिस्सा है, जिसका अंतिम लक्ष्य उन्नत AI मॉडल के माध्यम से अधिक व्हाइट-कॉलर कार्यों को स्वचालित करना है।

वायर्ड की रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI के ठेकेदारों को दिए गए निर्देशों में अन्य नौकरियों में किए गए कार्यों का विवरण देना और कार्य आउटपुट के मूर्त उदाहरण प्रदान करना शामिल है। इन उदाहरणों में दस्तावेज़, प्रस्तुतियाँ, स्प्रेडशीट, चित्र या कोड रिपॉजिटरी शामिल हो सकते हैं। कंपनी कथित तौर पर ठेकेदारों को इन फ़ाइलों को अपलोड करने से पहले मालिकाना और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी हटाने की सलाह देती है, और इस प्रक्रिया में सहायता के लिए एक "ChatGPT सुपरस्टार स्क्रबिंग टूल" प्रदान करती है।

यह अभ्यास बौद्धिक संपदा के आसपास महत्वपूर्ण कानूनी और नैतिक प्रश्न उठाता है। बौद्धिक संपदा वकील इवान ब्राउन ने वायर्ड को बताया कि यह दृष्टिकोण AI प्रयोगशालाओं के लिए काफी जोखिम रखता है, क्योंकि यह संवेदनशील डेटा को ठीक से साफ़ करने के लिए ठेकेदारों की विश्वसनीयता पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

इस रणनीति का मूल मशीन लर्निंग की अवधारणा में निहित है। AI मॉडल, विशेष रूप से OpenAI द्वारा विकसित किए गए बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे मॉडलों को सीखने और सुधारने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। इस डेटा का उपयोग मॉडल को भाषा समझने, टेक्स्ट उत्पन्न करने और अन्य कार्य करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। पूर्ण किए गए कार्यों के वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान करके, AI कंपनियों का लक्ष्य अपने मॉडल को जटिल पेशेवर कार्यों को बेहतर ढंग से दोहराने और स्वचालित करने के लिए ठीक करना है।

इस डेटा संग्रह रणनीति के निहितार्थ तकनीकी दायरे से परे हैं। यदि सफल रहा, तो व्हाइट-कॉलर नौकरियों के स्वचालन से श्रम बाजार में महत्वपूर्ण बदलाव हो सकते हैं, जिससे विभिन्न उद्योगों में श्रमिकों का विस्थापन हो सकता है। डेटा गोपनीयता और बौद्धिक संपदा अधिकारों से संबंधित नैतिक विचार भी सर्वोपरि हो जाते हैं, जिसके लिए सावधानीपूर्वक ध्यान और मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है।

वर्तमान में, यह स्पष्ट नहीं है कि यह प्रथा AI उद्योग में कितनी व्यापक है। हालाँकि, रिपोर्ट AI कंपनियों के बीच ठेकेदारों से उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने की बढ़ती प्रवृत्ति का सुझाव देती है। AI परिदृश्य और व्यापक कार्यबल दोनों पर इस प्रवृत्ति का दीर्घकालिक प्रभाव अभी देखा जाना बाकी है, लेकिन इसके लिए कानूनी, नैतिक और सामाजिक दृष्टिकोण से गहन जांच की आवश्यकता है।