एक कंपनी प्रस्तुति में उल्लिखित OpenAI का दृष्टिकोण, ठेकेदारों से उनकी पिछली नौकरी की जिम्मेदारियों का विवरण देने और उनके काम के ठोस उदाहरण प्रदान करने के लिए कहता है, जिसमें दस्तावेज़, प्रस्तुतियाँ, स्प्रेडशीट, चित्र और कोड रिपॉजिटरी शामिल हैं। कंपनी ने 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 दी है, और इस प्रक्रिया में सहायता के लिए एक "ChatGPT सुपरस्टार स्क्रबिंग टूल" पेश किया है।

इस अभ्यास ने कानूनी समुदाय के भीतर बहस छेड़ दी है। बौद्धिक संपदा वकील इवान ब्राउन ने वायर्ड को बताया कि इस पद्धति को अपनाने वाली AI लैब खुद को महत्वपूर्ण जोखिम में डाल रही हैं। यह दृष्टिकोण गोपनीय जानकारी का गठन करने वाले कारकों को निर्धारित करने में ठेकेदारों के निर्णय पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो संभावित कमजोरियों को पेश करता है। OpenAI के एक प्रवक्ता ने इस मामले पर टिप्पणी करने से इनकार कर दिया।

उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की मांग AI मॉडल की बढ़ती परिष्कार द्वारा संचालित है। ये मॉडल, जो अक्सर न्यूरल नेटवर्क पर आधारित होते हैं, को सीखने और अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा का उपयोग मॉडल के आंतरिक मापदंडों को समायोजित करने के लिए किया जाता है, जिससे यह पैटर्न को पहचानने, भविष्यवाणियां करने और टेक्स्ट, चित्र या कोड उत्पन्न करने में सक्षम होता है। प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता सीधे AI मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता को प्रभावित करती है।

ठेकेदार द्वारा प्रदान किए गए कार्य नमूनों के उपयोग से कई नैतिक और कानूनी सवाल उठते हैं। एक चिंता संवेदनशील कंपनी की जानकारी के अनजाने में प्रकटीकरण की संभावना है, यहां तक कि डेटा स्क्रबिंग टूल के साथ भी। एक और मुद्दा अपलोड की गई सामग्रियों के कॉपीराइट और स्वामित्व का है। यदि कोई ठेकेदार ऐसा काम अपलोड करता है जिसे साझा करने का अधिकार उसके पास नहीं है, तो इससे कानूनी विवाद हो सकते हैं।

इस प्रवृत्ति के दीर्घकालिक निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं। जैसे-जैसे AI मॉडल व्हाइट-कॉलर कार्यों को स्वचालित करने में अधिक सक्षम होते जाते हैं, विभिन्न उद्योगों में नौकरी विस्थापन का खतरा होता है। लेखन, संपादन और डेटा विश्लेषण जैसी भूमिकाओं में मानव श्रमिकों की मांग कम हो सकती है क्योंकि AI-संचालित उपकरण अधिक प्रचलित हो जाते हैं। यह बदलाव मौजूदा असमानताओं को भी बढ़ा सकता है, क्योंकि AI सिस्टम के साथ काम करने और प्रबंधित करने के कौशल वाले लोग बदलते नौकरी बाजार में पनपने के लिए बेहतर स्थिति में हो सकते हैं।

इस पहल की वर्तमान स्थिति अस्पष्ट बनी हुई है। यह अज्ञात है कि कितने ठेकेदारों ने भाग लिया है या किस प्रकार के विशिष्ट कार्य नमूने एकत्र किए गए हैं। अगले चरणों में कानूनी विशेषज्ञों और गोपनीयता अधिवक्ताओं से चल रही जांच, साथ ही संभावित नियामक निरीक्षण शामिल होने की संभावना है। परिणाम AI प्रशिक्षण डेटा प्रथाओं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के आसपास के नैतिक विचारों को आकार दे सकता है।