GPAI ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ - ਤੀਜਾ ਡਰਾਫਟ

ਪਿਛੋਕੜ

ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਐਕਟ (ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ (EU) 2024/1689, ਜਾਂ ‘AI ਐਕਟ’) ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ AI (‘GPAI’) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਖਾਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ GPT ਪਰਿਵਾਰ, Llama, ਅਤੇ Gemini ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ EU ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਨੀਤੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਵਰਗੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ, AI ਐਕਟ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਕੋਡਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਦਫਤਰ ਦੇ ਸੱਦੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੇ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਚਾਰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਮੂਹ ਬਣਾਏ। EU ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਕੋਡ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੇ EU ਵਿੱਚ ‘ਆਮ ਵੈਧਤਾ’ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ। ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ GPAI ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

AI ਦਫਤਰ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਦਾ ਤੀਜਾ ਡਰਾਫਟ (‘3rd ਡਰਾਫਟ’) ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ
• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
• ਕਾਪੀਰਾਈਟ
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ

ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਇਸ ਕੋਡ ਦਾ ਅੰਤਮ ਸੰਸਕਰਣ 2 ਮਈ, 2025 ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ।

ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ 3rd ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ। ਦੂਜੇ ਡਰਾਫਟ (‘2nd ਡਰਾਫਟ’) ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ 3rd ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤਬਦੀਲੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ 3rd ਡਰਾਫਟ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਯਤਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, 2nd ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਉਲਟ।

ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਕੋਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਧਾਰਣਤਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ GPT (OpenAI), Llama (Meta), Gemini (Google), ਅਤੇ Mistral (Mistral AI) ਵਰਗੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੀ ਇਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ GPAI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

‘ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ’, ਜਾਂ ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਵੀ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਕੋਡ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਰਧ-ਮਿਆਰੀ ਬਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, GPAI ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ AI ਸਿਸਟਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPAI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੌਰਾਨ ਇਹ ਸਮਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ‘ਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ EU ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ (ਆਰਟ. 53 (1) (c) AI ਐਕਟ) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੋੜ ਦੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਅਜਿਹੀ ਨੀਤੀ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਘਾਟ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਕੋਡ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਕੋਡ ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਨ:

ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ

ਜਿਹੜੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਕੋਡ (‘ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾ’) ‘ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ EU ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਲੋੜ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਐਕਟ ਤੋਂ ਲਈ ਗਈ ਹੈ। ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਸ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ।

2nd ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਵਾਨਗੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ 3rd ਡਰਾਫਟ ਹੁਣ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਘਟੀ ਹੋਈ ਲੋੜ ਤਰਕਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਐਕਟ ਖੁਦ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ

ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ (‘TDM’) ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕ੍ਰੌਲਰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਵਾਲ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ‘ਪਾਇਰੇਸੀ ਡੋਮੇਨਾਂ’ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ-ਉਲੰਘਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ ਅਤੇ TDM ਔਪਟ-ਆਊਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ

ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਘੋਸ਼ਿਤ TDM ਔਪਟ-ਆਊਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ EU ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ TDM ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਕੋਲ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਬਰਕਰਾਰ ਹੈ। ਵੈੱਬ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ, ਇਹ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। 3rd ਡਰਾਫਟ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਏ ਗਏ robots.txt ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ TDM ਔਪਟ-ਆਊਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਿਆਰ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹੱਲ।

ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਬਾਰੇ ਅਤੇ ਇਹ ਕ੍ਰੌਲਰ robots.txt ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਨਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬ ਫੀਡ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, 3rd ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਵੈੱਬ-ਕ੍ਰੌਲ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ TDM ਔਪਟ-ਆਊਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ

GPAI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਖੁਦ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੀਜੀ ਧਿਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵੀ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ 2nd ਡਰਾਫਟ ਨੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਚਿਤ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕੀਤਾ ਸੀ, 3rd ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਨੇ robots.txt ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਕਾਪੀਰਾਈਟ-ਉਲੰਘਣ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਜੋਖਮ ਘਟਾਓ

AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੋਖਮ AI ਦੁਆਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਮਿਲੇ ਕੋਡ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ।

ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਯਤਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ 2nd ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਨਰਮ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ‘ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ’ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉਪਾਅ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। 3rd ਡਰਾਫਟ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ-ਨਿਰਪੱਖ ਰੁਖ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਚਿਤ ਯਤਨਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ (ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ GPAI ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ

ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਲਈ ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਤੰਤਰ ਵੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦਰਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

3rd ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ‘ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ: ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਂਚ

3rd ਡਰਾਫਟ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਚਾਰੂ ਹੈ, ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਨੇੜਿਓਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਓ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਏ:

ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ: ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਉਤਸ਼ਾਹ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ

ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਦੇਸ਼, ਜੋ ਕਿ 2nd ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸੀ, ਨੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ। 3rd ਡਰਾਫਟ ਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧਣਾ, ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਾਲਣਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਗਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ‘ਉਤਸ਼ਾਹ’ ਪਹਿਲੂ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਦਬਾਅ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਿਆਰ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ: ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਨਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਜਾਜ਼ਤ, ਪੇਵਾਲ ਵਰਗੀਆਂ ਪਹੁੰਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਐਕਟ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਵੀ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ‘ਪਾਇਰੇਸੀ ਡੋਮੇਨਾਂ’ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜੋੜ ਹੈ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਵਸਥਾ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿਕਾਸ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨੀਂਹ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

TDM ਔਪਟ-ਆਊਟ: ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

3rd ਡਰਾਫਟ ਦਾ robots.txt ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਵਿਧੀਆਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਠੋਸ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚੁੱਕਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰੌਲਰ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ TDM ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ‘ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਿਆਰ’ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ‘ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਏ ਗਏ’ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਔਪਟ-ਆਊਟ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਵੈੱਬ-ਕ੍ਰੌਲ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ

ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ‘ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਚਿਤ ਮਿਹਨਤ’ ਤੋਂ ‘ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਯਤਨਾਂ’ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ 2nd ਡਰਾਫਟ ਨੇ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਪਾਇਆ, 3rd ਡਰਾਫਟ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੁਆਰਾ) ਨੇ robots.txt ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੀਜੀ ਧਿਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ‘ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਲਣਾ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।

ਉਲੰਘਣ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ: ‘ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ’ ਤੋਂ ‘ਵਾਜਬ ਯਤਨਾਂ’ ਤੱਕ

‘ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ’ ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾਣਾ ਇੱਕ ਸਵਾਗਤਯੋਗ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ‘ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ’, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ), ਇਹ ਇਕੋ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। 3rd ਡਰਾਫਟ ਦਾ ‘ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਯਤਨਾਂ’ ‘ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਫੋਕਸ ਸੰਭਾਵੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਹ ਵੀ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਰੋਕਥਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ।

ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਵਿਧੀ: ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ

ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਿੰਦੂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਵਿਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ‘ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ’ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਜੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਫਜ਼ੂਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਹਾਵੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਵਸਥਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਵਿਧੀ ਜਾਇਜ਼ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਾਧਨ ਬਣੀ ਰਹੇ।

ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਚਾਰ

GPAI ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਦਾ 3rd ਡਰਾਫਟ AI ਐਕਟ ਦੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਬਾਕੀ ਹਨ:

• ‘ਵਾਜਬ ਯਤਨਾਂ’ ਦਾ ਮਿਆਰ: ‘ਵਾਜਬ ਯਤਨਾਂ’ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਗਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ‘ਵਾਜਬ’ ਕੀ ਹੈ, ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

• ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਦੀ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਹਿਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ। ਕੋਡ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਿੱਧੇ ਦਬਾਅ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ GPAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੋਡ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।

• ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ: AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਕੋਡ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਡ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ‘ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਿਆਰ’ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ‘ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਏ ਗਏ’ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਚੱਲ ਰਹੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਇਕਸੁਰਤਾ: EU AI ਐਕਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਖਲਾਅ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਹੋਰ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਵੀ AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ। AI ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਇਕਸੁਰਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਪ੍ਰਬੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਟੁਕੜੇ-ਟੁਕੜੇ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ।

• ਨਵੀਨਤਾ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਕੋਡ AI ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਲੋਕ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।

• ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ? ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਰੱਖੇ ਗਏ ਤੰਤਰਾਂ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।

GPAI ਅਭਿਆਸ ਕੋਡ ਦਾ 3rd ਡਰਾਫਟ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਦੂਰਗਾਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਇਹ AI ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਵੀ ਹੈ। ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GPAI ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਅਧਿਕਾਰ ਧਾਰਕ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ AI ਭਾਈਚਾਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੋਡ ਆਪਣੇ ਇੱਛਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਢੁਕਵਾਂ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।