ప్రపంచంలో కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence - AI) కొత్తేమీ కాదు. ఇప్పుడు, తాజా వివాదం చైనీస్ AI ల్యాబ్ డీప్‌సీక్‌ను చుట్టుముట్టింది. డీప్‌సీక్ తన R1 రీజనింగ్ మోడల్‌ను నవీకరించింది. ఇది గణితం మరియు కోడింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లలో అద్భుతమైన సామర్థ్యాలను కనబరిచింది. అయితే, ఈ మోడల్‌ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిన డేటా మూలంపై AI పరిశోధకులలో తీవ్ర చర్చ జరుగుతోంది. ఈ డేటా గూగుల్ యొక్క జెమిని AI మోడల్స్ నుండి వచ్చి ఉండవచ్చని ఊహాగానాలు వినిపిస్తున్నాయి. ఇది నైతిక విధానాలు, డేటా సోర్సింగ్, మరియు AI పరిశ్రమలో పోటీతత్వం గురించి ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతోంది.
సమర్పించిన రుజువులు
మెల్‌బోర్న్‌కు చెందిన డెవలపర్ సామ్ పేచ్ దీనికి సంబంధించిన ఆధారాలు సమర్పించారు. AI వ్యవస్థల కోసం “భావోద్వేగ మేధస్సు” మూల్యాంకనాలను రూపొందించడంలో ఆయన ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నారు. డీప్‌సీక్ యొక్క తాజా మోడల్, జెమిని నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన అవుట్‌పుట్‌లపై శిక్షణ పొందిందని ఆయన పేర్కొన్నారు. పేచ్ ప్రకారం, R1-0528గా గుర్తించబడిన డీప్‌సీక్ మోడల్, గూగుల్ యొక్క జెమిని 2.5 ప్రో ఉపయోగించే పదాలు మరియు వ్యక్తీకరణలనే ఉపయోగిస్తోంది. ఈ ఒక్క పరిశీలనతోనే ఒక నిర్ధారణకు రాలేనప్పటికీ, ఇది ఒక ప్రమాద సంకేతం మరియు మరింత పరిశోధన అవసరం.
మరో డెవలపర్ స్పీచ్‌మ్యాప్, AI కోసం “ఫ్రీ స్పీచ్ ఎవాల్యూయేషన్” రూపొందించడంలో ప్రసిద్ధి చెందారు. డీప్‌సీక్ మోడల్ యొక్క జాడలు - ఒక ముగింపుకు చేరుకోవడానికి అది ఉత్పత్తి చేసే “ఆలోచనలు” - “జెమిని జాడల వలె ఉన్నాయి” అని ఆయన పేర్కొన్నారు. భాషాపరమైన నమూనాలు మరియు ఆలోచనా విధానాల కలయిక డీప్‌సీక్ శిక్షణ సమయంలో జెమిని అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించి ఉండవచ్చనే అనుమానాన్ని మరింత బలపరుస్తుంది.
డీప్‌సీక్‌పై గత ఆరోపణలు
డీప్‌సీక్ తన AI మోడళ్లను ప్రత్యర్థి AI సిస్టమ్స్ నుండి డేటాతో శిక్షణ ఇచ్చిందనే ఆరోపణలు రావడం ఇది మొదటిసారి కాదు. గత డిసెంబర్‌లో, డీప్‌సీక్ యొక్క V3 మోడల్ తరచుగా తనను తాను ChatGPTగా గుర్తించింది. ఇది OpenAI యొక్క AI- ఆధారిత చాట్‌బాట్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ఈ విచిత్రమైన ప్రవర్తన, మోడల్‌ను ChatGPT చాట్ లాగ్‌లపై శిక్షణ ఇచ్చి ఉండవచ్చని సూచిస్తుంది. ఇది అలాంటి విధానం యొక్క నైతిక చిక్కుల గురించి ఆందోళనలను పెంచుతుంది.
ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో, OpenAI ఫైనాన్షియల్ టైమ్స్‌కి సమాచారం అందించింది. డీప్‌సీక్‌ను డిస్టిలేషన్ ఉపయోగించడంతో అనుసంధానించే ఆధారాలను కనుగొన్నట్లు తెలిపింది. డిస్టిలేషన్ అంటే పెద్ద, మరింత సామర్థ్యం గల మోడళ్ల నుండి డేటాను సేకరించడం ద్వారా AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం. అంతేకాకుండా, OpenAIలో కీలక సహకారి మరియు పెట్టుబడిదారు అయిన మైక్రోసాఫ్ట్, 2024 చివరిలో OpenAI డెవలపర్ ఖాతాల ద్వారా పెద్ద మొత్తంలో డేటా బహిర్గతం అవుతున్నట్లు గుర్తించింది. ఈ ఖాతాలు డీప్‌సీక్‌తో అనుబంధించబడి ఉన్నాయని OpenAI భావిస్తోంది. ఇది అనధికార డేటా వెలికితీత అనే అనుమానాన్ని మరింత బలపరుస్తుంది.
డిస్టిలేషన్ అంతర్గతంగా అనైతికం కానప్పటికీ, పోటీ AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి కంపెనీ మోడల్ అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించకుండా OpenAI యొక్క సేవా నిబంధనలు స్పష్టంగా నిషేధిస్తాయి. ఇది OpenAI యొక్క మేధో సంపత్తిని పరిరక్షించడం మరియు AI పరిశ్రమలో సరసమైన పోటీ వాతావరణాన్ని నిర్వహించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. డీప్‌సీక్ నిజంగానే జెమిని అవుట్‌పుట్‌లపై తన R1 మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డిస్టిలేషన్‌ను ఉపయోగించినట్లయితే, అది OpenAI యొక్క సేవా నిబంధనలను ఉల్లంఘించినట్లు అవుతుంది. అంతేకాకుండా తీవ్రమైన నైతిక ఆందోళనలను రేకెత్తిస్తుంది.
డేటా కలుషితం యొక్క సవాళ్లు
చాలా AI మోడళ్లు తమను తాము తప్పుగా గుర్తించే ధోరణిని ప్రదర్శిస్తాయని మరియు ఒకే విధమైన పదాలు మరియు పదబంధాలపై ఏకీభవిస్తాయని గుర్తించడం ముఖ్యం. AI- ఉత్పత్తి చేసిన కంటెంట్ బహిరంగ వెబ్‌లో ఎక్కువగా ఉండటం వల్ల ఈ దృగ్విషయం సంభవించవచ్చు. ఇది AI కంపెనీలకు శిక్షణ డేటా యొక్క ప్రధాన మూలంగా ఉపయోగపడుతుంది. కంటెంట్ ఫారమ్‌లు క్లిక్‌బైట్ కథనాలను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి. బాట్‌లు Reddit మరియు X వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను AI- ఉత్పత్తి చేసిన పోస్ట్‌లతో నింపుతున్నాయి.
వెబ్‌లో AI- ఉత్పత్తి చేసిన కంటెంట్ యొక్క “కలుషితం” AI కంపెనీలకు ఒక ముఖ్యమైన సవాలును విసురుతుంది. శిక్షణ డేటాసెట్‌ల నుండి AI అవుట్‌పుట్‌లను పూర్తిగా ఫిల్టర్ చేయడం చాలా కష్టమవుతుంది. ఫలితంగా, AI మోడళ్లు అనుకోకుండా ఒకదాని నుండి మరొకటి నేర్చుకోవచ్చు. ఇది భాష మరియు ఆలోచనా విధానాలలో సారూప్యతలకు దారితీస్తుంది.
నిపుణుల అభిప్రాయాలు
డేటా కలుషితం యొక్క సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, AI పరిశోధన సంస్థ AI2లోని పరిశోధకుడు నాథన్ లాంబెర్ట్ వంటి AI నిపుణులు డీప్‌సీక్ గూగుల్ యొక్క జెమిని నుండి డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిందనే దానిని కొట్టిపారేయలేమని నమ్ముతున్నారు. GPUల కొరతను ఎదుర్కొంటున్న డీప్‌సీక్, ఎక్కువ ఫైనాన్షియల్ వనరులను కలిగి ఉండటం వలన అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ API మోడల్ నుండి సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఎంచుకుంది అని లాంబెర్ట్ సూచిస్తున్నారు. అతని దృష్టిలో, ఇది డీప్‌సీక్‌కు మరింత గణనపరంగా సమర్థవంతంగా ఉండవచ్చు.
AI కంపెనీలను ప్రత్యామ్నాయ డేటా సోర్సింగ్ వ్యూహాలను అన్వేషించేలా చేసే ఆచరణాత్మక అంశాలను లాంబెర్ట్ అభిప్రాయం హైలైట్ చేస్తుంది. సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం చట్టబద్ధమైన మరియు సమర్థవంతమైన సాంకేతికత అయినప్పటికీ, డేటా నైతికంగా ఉత్పత్తి చేయబడిందని మరియు ఎటువంటి సేవా నిబంధనలను ఉల్లంఘించకుండా చూసుకోవడం చాలా కీలకం.
భద్రతా చర్యలు
డిస్టిలేషన్ మరియు డేటా కలుషితం చుట్టూ ఉన్న ఆందోళనలకు ప్రతిస్పందనగా, AI కంపెనీలు తమ భద్రతా చర్యలను పెంచుతున్నాయి. ఉదాహరణకు, OpenAI కొన్ని అధునాతన మోడళ్లను యాక్సెస్ చేయడానికి సంస్థలు ID ధృవీకరణ ప్రక్రియను పూర్తి చేయవలసిన అవసరం ఏర్పరిచింది. ఈ ప్రక్రియకు OpenAI యొక్క API ద్వారా మద్దతు ఇచ్చే దేశాల నుండి ప్రభుత్వంచే జారీ చేయబడిన ID అవసరం, ఈ జాబితా నుండి చైనాను మినహాయించారు.
గూగుల్ కూడా తన AI స్టూడియో డెవలపర్ వేదిక ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న మోడళ్ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన జాడలను “సంగ్రహించడం” ద్వారా డిస్టిలేషన్ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి చర్యలు తీసుకుంది. ఈ సంగ్రహణ ప్రక్రియ జెమిని జాడలపై పోటీ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరింత సవాలుగా చేస్తుంది. అదేవిధంగా, ఆంత్రోపిక్ మేలో తన సొంత మోడల్ యొక్క జాడలను సంగ్రహించడం ప్రారంభిస్తామని ప్రకటించింది. ఇది తన “పోటీ ప్రయోజనాలను” కాపాడుకోవడానికి అవసరమని పేర్కొంది.
ఈ భద్రతా చర్యలు AI కంపెనీలు తమ మేధో సంపత్తిని కాపాడుకోవడానికి మరియు అనధికార డేటా వెలికితీతను నిరోధించడానికి చేస్తున్న ప్రయత్నాలను సూచిస్తాయి. మరింత కఠినమైన యాక్సెస్ నియంత్రణలను అమలు చేయడం ద్వారా మరియు మోడల్ జాడలను అస్పష్టం చేయడం ద్వారా వారు అనైతిక పద్ధతులను నిరుత్సాహపరచాలని మరియు AI పరిశ్రమలో ఒక స్థాయి ఆట స్థలాన్ని నిర్వహించాలని లక్షంగా పెట్టుకున్నారు.
Google స్పందన
వ్యాఖ్య కోసం సంప్రదించినప్పుడు, Google ఇంకా ఆరోపణలకు స్పందించలేదు. ఈ నిశ్శబ్దం ఊహాగానాలకు తావిస్తుంది మరియు వివాదాన్ని మరింత తీవ్రతరం చేస్తుంది. గూగుల్ నుండి అధికారిక ప్రకటన కోసం AI సంఘం ఎదురుచూస్తుండగా, డీప్‌సీక్ డేటా సోర్సింగ్ గురించి ప్రశ్నలు ఇంకా ఉన్నాయి.
AI పరిశ్రమకు చిక్కులు
డీప్‌సీక్ వివాదం AI అభివృద్ధి యొక్క నైతిక సరిహద్దులు మరియు బాధ్యతాయుతమైన డేటా సోర్సింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యత గురించి ప్రాథమిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. AI మోడళ్లు మరింత అధునాతనంగా మరియు సామర్థ్యం కలిగి ఉన్నందున మూలలను కత్తిరించడానికి మరియు అనధికార డేటాను ఉపయోగించడానికి ప్రలోభాలు పెరుగుతాయి. అయితే, అలాంటి పద్ధతులు AI పరిశ్రమ యొక్క సమగ్రతను దెబ్బతీస్తాయి. ప్రజల నమ్మకాన్ని కోల్పోయేలా చేస్తాయి.
AI యొక్క దీర్ఘకాలిక స్థిరత్వాన్ని మరియు నైతిక అభివృద్ధిని నిర్ధారించడానికి AI కంపెనీలు ఖచ్చితమైన నైతిక మార్గదర్శకాలను పాటించడం మరియు బాధ్యతాయుతమైన డేటా సోర్సింగ్ పద్ధతులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం తప్పనిసరి. డేటా ప్రొవైడర్ల నుండి స్పష్టమైన సమ్మతి పొందడం, మేధో సంపత్తి హక్కులను గౌరవించడం మరియు అనధికార లేదా పక్షపాత డేటాను ఉపయోగించకుండా ఉండటం ఇందులో ఉన్నాయి.
అంతేకాకుండా, AI పరిశ్రమలో ఎక్కువ పారదర్శకత అవసరం. AI కంపెనీలు తమ డేటా సోర్సింగ్ పద్ధతుల గురించి మరియు తమ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే పద్ధతుల గురించి మరింత వివరంగా తెలియజేయాలి. ఈ పెరిగిన పారదర్శకత AI వ్యవస్థలపై నమ్మకాన్ని పెంచడానికి మరియు మరింత నైతికమైన మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను ప్రోత్సహించడానికి సహాయపడుతుంది.
AI సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్నందున పరిష్కరించాల్సిన సవాళ్లు మరియు నైతిక పరిశీలనల గురించి డీప్‌సీక్ వివాదం ఒక సకాలిన గుర్తుగా పనిచేస్తుంది. నైతిక సూత్రాలను సమర్థిస్తూ, పారదర్శకతను ప్రోత్సహిస్తూ మరియు సహకారాన్ని పెంపొందించడం ద్వారా AI సంఘం AI సమాజం యొక్క ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించబడుతుందని మరియు నైతిక విలువలకు వ్యతిరేకంగా కాదని నిర్ధారించగలదు.
సాంకేతిక అంశాలపై లోతైన పరిశీలన
ఈ సమస్య యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను మరింతగా అర్థం చేసుకోవడానికి AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇచ్చే సాంకేతిక అంశాలను, నిర్దిష్ట సాంకేతికతలను ప్రశ్నించడం చాలా ముఖ్యం. అవి డిస్టిలేషన్ మరియు సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి.
డిస్టిలేషన్: మేధస్సును క్లోనింగ్ చేయడమా?
AI సందర్భంలో, డిస్టిలేషన్ అనేది ఒక మోడల్ కంప్రెషన్ టెక్నిక్. దీనిలో ఒక చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన “విద్యార్థి” మోడల్‌ను ఒక పెద్ద, మరింత సంక్లిష్టమైన “ఉపాధ్యాయుడు” మోడల్ యొక్క ప్రవర్తనను అనుకరించడానికి శిక్షణ ఇస్తారు. విద్యార్థి మోడల్ ఉపాధ్యాయ మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌లను గమనించడం ద్వారా నేర్చుకుంటుంది. సమర్థవంతంగా జ్ఞానాన్ని సేకరించి, దానిని చిన్న ఆర్కిటెక్చర్‌కు బదిలీ చేస్తుంది. వనరులు తక్కువగా ఉన్న పరికరాలపై AI మోడళ్లను అమలు చేయడానికి డిస్టిలేషన్ ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, ఉపాధ్యాయ మోడల్ యొక్క డేటా లేదా ఆర్కిటెక్చర్ యాజమాన్యమైనప్పుడు అది నైతిక ఆందోళనలను లేవనెత్తుతుంది.
డీప్‌సీక్ అనుమతి లేకుండా డిస్టిలేషన్ ద్వారా తన R1 మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి జెమిని యొక్క అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించినట్లయితే, అది జెమిని యొక్క మేధస్సును క్లోనింగ్ చేయడానికి సమానం అవుతుంది. అంతేకాకుండా గూగుల్ యొక్క మేధో సంపత్తి హక్కులను ఉల్లంఘించే అవకాశం ఉంది. ఇక్కడ ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, కాపీరైట్ మరియు ఇతర చట్టపరమైన యంత్రాంగాల ద్వారా రక్షించబడిన జెమిని యొక్క అనధికార అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించడం.
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి అంటే నిజమైన డేటాను పోలి ఉండే కృత్రిమ డేటా పాయింట్లను సృష్టించడం. ఈ సాంకేతికతను తరచుగా శిక్షణ డేటాసెట్‌లను పెంచడానికి ఉపయోగిస్తారు. ముఖ్యంగా నిజమైన డేటా కొరతగా ఉన్నప్పుడు లేదా పొందడానికి ఖరీదైనది అయినప్పుడు ఉపయోగిస్తారు. అయితే, సింథటిక్ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు నైతిక చిక్కులు అది ఎలా ఉత్పత్తి చేయబడిందనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
డీప్‌సీక్ సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి జెమిని APIని ఉపయోగించినట్లయితే, ప్రశ్న ఏమిటంటే: ఈ డేటా వాస్తవ జెమిని అవుట్‌పుట్‌లను ఎంతవరకు పోలి ఉంటుంది మరియు ఇది గూగుల్ యొక్క మేధో సంపత్తిని ఉల్లంఘిస్తుందా? సింథటిక్ డేటా జెమిని ద్వారా ప్రేరణ పొందినట్లయితే, దాని అవుట్‌పుట్‌లను నేరుగా పునరావృతం చేయకపోతే, దానిని సముచితమైన వినియోగంగా పరిగణించవచ్చు. అయితే, సింథటిక్ డేటా జెమిని అవుట్‌పుట్‌ల నుండి గుర్తించలేని విధంగా ఉంటే, అది డిస్టిలేషన్ వంటి ఆందోళనలను పెంచుతుంది.
మోడల్ ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ యొక్క చిక్కులు
మరొక సంబంధిత ఆందోళన మోడల్ ఓవర్‌ఫిట్టింగ్. ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అంటే ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాను బాగా నేర్చుకుంటుంది. కొత్త, చూడని డేటాపై పేలవంగా పనిచేసే స్థాయికి చేరుకుంటుంది. జెమిని యొక్క అవుట్‌పుట్‌లపై డీప్‌సీక్ తన R1 మోడల్‌కు ఎక్కువగా శిక్షణ ఇచ్చినట్లయితే, దాని వలన ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ సంభవించి ఉండవచ్చు. ఇక్కడ మోడల్ కొత్త పరిస్థితులకు సాధారణీకరించడానికి బదులుగా జెమిని ప్రతిస్పందనలను గుర్తుంచుకుంటుంది.
ఈ విధమైన ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ R1 మోడల్ యొక్క అనువర్తనాన్ని పరిమితం చేయడమే కాకుండా, జెమిని డేటాపై దాని ఆధారపడటాన్ని గుర్తించడం సులభతరం చేస్తుంది. స్పీచ్‌మ్యాప్ గుర్తించిన “జాడలు” ఈ ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌కు సాక్ష్యంగా ఉండవచ్చు. ఇక్కడ R1 మోడల్ జెమిని అవుట్‌పుట్‌ల నుండి నేర్చుకున్న నమూనాలను తిరిగి ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
నైతిక పరిశీలనలు మరియు పరిశ్రమ ఉత్తమ పద్ధతులు
సాంకేతిక అంశాలతో పాటు, ఈ వివాదం AI అభివృద్ధికి స్పష్టమైన నైతిక మార్గదర్శకాలు మరియు పరిశ్రమ ఉత్తమ పద్ధతులు అవసరమని హైలైట్ చేస్తుంది. కొన్ని ముఖ్య సూత్రాలు:
- పారదర్శకత: AI కంపెనీలు తమ డేటా మూలాలు మరియు శిక్షణ పద్ధతుల గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి. ఇది స్వతంత్ర ఆడిటింగ్ మరియు ధృవీకరణకు అనుమతిస్తుంది.
- సమ్మతి: AI కంపెనీలు శిక్షణ కోసం తమ డేటాను ఉపయోగించే ముందు డేటా ప్రొవైడర్ల నుండి స్పష్టమైన సమ్మతిని పొందాలి. ఇందులో మేధో సంపత్తి హక్కులను గౌరవించడం మరియు అనధికార డేటా స్క్రాపింగ్‌ను నివారించడం ఉన్నాయి.
- సమతుల్యత: AI మోడళ్లు సమతుల్యంగా మరియు నిష్పక్షపాతంగా ఉండాలి. దీనికి డేటా వైవిధ్యంపై శ్రద్ధ అవసరం. అల్గారిథమిక్ పక్షపాతాన్ని తగ్గించడం చాలా అవసరం.
- బాధ్యత: AI కంపెనీలు తమ AI మోడళ్ల చర్యలకు బాధ్యత వహించాలి. ఇందులో స్పష్టమైన బాధ్యత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఏర్పాటు చేయడం మరియు AI వ్యవస్థల వల్ల కలిగే నష్టాలను పరిష్కరించడం వంటివి ఉన్నాయి.
- భద్రత: AI కంపెనీలు తమ AI మోడళ్ల మరియు డేటా యొక్క భద్రతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. అనధికార ప్రాప్యత నుండి రక్షించడం మరియు డేటా ఉల్లంఘనలను నిరోధించడం ఇందులో ఉన్నాయి.
నియంత్రణ పాత్ర
నైతిక మార్గదర్శకాలు మరియు పరిశ్రమ ఉత్తమ పద్ధతులతో పాటు AI అభివృద్ధి ద్వారా ఎదురయ్యే సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి నియంత్రణ అవసరం కావచ్చు. కొన్ని సంభావ్య నియంత్రణ చర్యలు:
- డేటా గోప్యతా చట్టాలు: వ్యక్తుల డేటాను రక్షించే మరియు AI శిక్షణ కోసం వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని ఉపయోగించడాన్ని పరిమితం చేసే చట్టాలు.
- మేధో సంపత్తి చట్టాలు: AI మోడల్‌లను మరియు డేటాను అనధికార కాపీయింగ్ మరియు పంపిణీ నుండి రక్షించే చట్టాలు.
- పోటీ చట్టాలు: AI పరిశ్రమలో డేటా హోర్డింగ్ మరియు వనరులకు సరసమైన ప్రాప్యత వంటి పోటీ వ్యతిరేక ప్రవర్తనను నిరోధించే చట్టాలు.
- భద్రతా నిబంధనలు: క్లిష్టమైన అనువర్తనాల్లో ఉపయోగించే AI వ్యవస్థల భద్రత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించే నిబంధనలు.
నైతిక మార్గదర్శకాలు, పరిశ్రమ ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు తగిన నియంత్రణలను కలపడం ద్వారా మనం సమాజానికి ప్రయోజనం చేకూర్చే మరింత బాధ్యతాయుతమైన మరియు స్థిరమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను సృష్టించవచ్చు. మన విలువలకు మరియు సూత్రాలకు అనుగుణంగా AI అభివృద్ధి చేయబడిందని డీప్‌సీక్ వివాదం మనకు ఒక మేల్కొలుపుగా ఉపయోగపడుతుంది. కాబట్టి మనం ఈ సవాళ్లను ముందుగానే పరిష్కరించుకోవాల్సిన అవసరం ఉంది.