Подход OpenAI, как указано в презентации компании, заключается в том, чтобы просить подрядчиков подробно описать свои предыдущие должностные обязанности и предоставить конкретные примеры своей работы, включая документы, презентации, электронные таблицы, изображения и репозитории кода. Сообщается, что компания советует подрядчикам удалять конфиденциальную информацию и персональные данные перед загрузкой этих файлов, предлагая "инструмент очистки ChatGPT Superstar" для помощи в этом процессе.

Эта практика вызвала дебаты в юридическом сообществе. Юрист по интеллектуальной собственности Эван Браун заявил Wired, что AI-лаборатории, применяющие этот метод, подвергают себя значительному риску. Подход в значительной степени полагается на суждение подрядчиков при определении того, что является конфиденциальной информацией, что создает потенциальные уязвимости. Представитель OpenAI отказался от комментариев по этому вопросу.

Стремление к высококачественным данным для обучения обусловлено растущей сложностью моделей ИИ. Эти модели, часто основанные на нейронных сетях, требуют огромных объемов данных для обучения и улучшения своей производительности. Данные используются для настройки внутренних параметров модели, что позволяет ей распознавать закономерности, делать прогнозы и генерировать текст, изображения или код. Качество данных для обучения напрямую влияет на точность и надежность модели ИИ.

Использование образцов работ, предоставленных подрядчиками, поднимает несколько этических и юридических вопросов. Одна из проблем – потенциальное непреднамеренное раскрытие конфиденциальной информации компании, даже при использовании инструментов очистки данных. Другая – вопрос авторского права и владения загруженными материалами. Если подрядчик загружает работу, которую он не имеет права передавать, это может привести к юридическим спорам.

Долгосрочные последствия этой тенденции значительны. Поскольку модели ИИ становятся все более способными автоматизировать задачи, выполняемые "белыми воротничками", существует риск вытеснения рабочих мест в различных отраслях. Спрос на работников в таких ролях, как написание текстов, редактирование и анализ данных, может снизиться по мере того, как инструменты на базе ИИ станут более распространенными. Этот сдвиг может также усугубить существующее неравенство, поскольку те, кто обладает навыками работы с системами ИИ и управления ими, могут оказаться в более выгодном положении для процветания на меняющемся рынке труда.

Текущий статус этой инициативы остается неясным. Неизвестно, сколько подрядчиков приняли участие или какие конкретные типы образцов работ были собраны. Следующие шаги, вероятно, будут включать в себя постоянный контроль со стороны юристов и защитников конфиденциальности, а также потенциальный надзор со стороны регулирующих органов. Результат может определить будущее практики использования данных для обучения ИИ и этические соображения, связанные с разработкой искусственного интеллекта.