ओपनएआई अपने प्रतिस्पर्धियों को अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की नकल करने से रोकने के लिए नियंत्रण को और सख्त कर रहा है।

ओपनएआई ने अपनी बौद्धिक संपदा की रक्षा के उद्देश्य से, अपने सबसे उन्नत एआई मॉडल तक पहुंच चाहने वाले डेवलपर्स के लिए सरकारी आईडी सत्यापन की आवश्यकता को लागू किया है।

कंपनी की बौद्धिक संपदा की रक्षा के उद्देश्य से उठाए गए एक कदम के तहत, ओपनएआई ने अपने सबसे उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल तक पहुंच प्राप्त करने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए सरकारी आईडी सत्यापन की आवश्यकता को लागू किया है।

उपरोक्त जानकारी पर टिप्पणी के लिए किए गए अनुरोध पर OpenAI ने कोई प्रतिक्रिया नहीं दी है।

हालांकि, घोषणा में, चैटजीपीटी एप्लिकेशन के "निर्माता" ने बताया कि नई सत्यापन प्रक्रिया शुरू करने का कारण यह था कि कुछ डेवलपर्स ने जानबूझकर ओपनएआई के एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) का उपयोग किया, जिससे कंपनी की उपयोग नीति का उल्लंघन हुआ।

हालांकि कंपनी ने आधिकारिक तौर पर इसका कारण दुरुपयोग को रोकना बताया, लेकिन ऐसा लगता है कि यह कार्रवाई एक गहरी चिंता से उपजी है: कि OpenAI के मॉडलों से प्राप्त आउटपुट को प्रतिस्पर्धियों द्वारा अपने स्वयं के AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए एकत्र किया जा रहा है।

एआई कंटेंट डिटेक्शन में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनी कॉपीलीक्स के एक नए अध्ययन से यह बात साबित होती है।

कॉपीलीक्स ने बड़े एआई मॉडल के समान "फिंगरप्रिंट" पहचान प्रणाली का उपयोग करते हुए पाया कि प्रतिद्वंद्वी मॉडल डीपसीक-आर1 (चीन) से प्राप्त लगभग 74% आउटपुट को ओपनएआई द्वारा लिखित के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। यह आंकड़ा न केवल नकल बल्कि अनुकरण को भी दर्शाता है।

कॉपीलीक्स ने माइक्रोसॉफ्ट के phi-4 और xAI के Grok-1 जैसे अन्य AI मॉडलों का भी विश्लेषण किया। परिणामों से पता चला कि OpenAI से इनकी समानता लगभग नगण्य है, और इनमें क्रमशः 99.3% और 100% असहमति पाई गई। हालांकि, मिस्ट्रल के Mixtral मॉडल में कुछ समानताएं पाई गईं।

यह अध्ययन एक तथ्य को उजागर करता है: यहां तक ​​कि जब मॉडलों को अलग-अलग लहजे या प्रारूपों में लिखने के लिए कहा जाता है, तब भी वे पहचानने योग्य शैलीगत हस्ताक्षर छोड़ जाते हैं - जो भाषाई उंगलियों के निशान के समान होते हैं।

ये फिंगरप्रिंट विभिन्न कार्यों, विषयों और संकेतों में बने रहते हैं, और इन्हें एक निश्चित स्तर की सटीकता के साथ इनके मूल स्रोत तक ट्रेस किया जा सकता है।

इस बीच, कुछ आलोचकों का कहना है कि ओपनएआई ने खुद अपने शुरुआती मॉडल वेब से डेटा इकट्ठा करके बनाए थे, जिसमें समाचार प्रकाशकों, लेखकों और रचनाकारों की सामग्री भी शामिल थी - अक्सर उनकी सहमति के बिना।

कॉपीलीक्स के सीईओ एलोन यामिन ने दो समस्याओं की ओर इशारा किया: बिना अनुमति के कॉपीराइट वाली सामग्री पर मानव मॉडल को प्रशिक्षित करना और प्रतिस्पर्धी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मालिकाना एआई सिस्टम के आउटपुट का उपयोग करना - अनिवार्य रूप से एक प्रतियोगी के उत्पाद की रिवर्स-इंजीनियरिंग करना।

यामीन का तर्क है कि यद्यपि दोनों विधियाँ नैतिक रूप से विवादास्पद हैं, लेकिन ओपनएआई के आउटपुट पर प्रशिक्षण एक प्रतिस्पर्धी जोखिम पैदा करता है, क्योंकि यह अनिवार्य रूप से मूल डेवलपर की सहमति या मुआवजे के बिना कठिन-से-प्राप्त नवाचारों का शोषण करता है।

जैसे-जैसे एआई कंपनियां अधिक शक्तिशाली मॉडल बनाने की होड़ में लगी हैं, इस बात पर बहस तेज होती जा रही है कि किसका क्या स्वामित्व है और कौन किस डेटा पर प्रशिक्षण दे सकता है।

कॉपीलीक्स की डिजिटल फिंगरप्रिंटिंग प्रणाली जैसे उपकरण पैटर्न में कॉपीराइट को ट्रैक करने और सत्यापित करने का एक संभावित तरीका प्रदान करते हैं।

(वीएनए/वियतनाम+)

स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/openai-siet-chat-kiem-soat-de-ngan-cac-doi-thu-sao-chep-mo-hinh-tri-tue-nhan-tao-post1033664.vnp