OpenAI AI: కాపీరైట్ రచనల జ్ఞాపకమా?

AI యుగంలో కాపీరైట్: పెరుగుతున్న తుఫాను

కృత్రిమ మేధస్సు ప్రపంచం, ముఖ్యంగా OpenAI వంటి పరిశ్రమ దిగ్గజాలు అభివృద్ధి చేసిన అధునాతన లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs), పెరుగుతున్న చట్టపరమైన మరియు నైతిక తుఫానును ఎదుర్కొంటున్నాయి. ఈ తుఫాను నడిబొడ్డున ఒక ప్రాథమిక ప్రశ్న ఉంది: ఈ శక్తివంతమైన యంత్రాలకు ఏ డేటా ఇంధనంగా పనిచేస్తుంది మరియు ఈ ప్రక్రియలో సృష్టికర్తల హక్కులు గౌరవించబడ్డాయా? నవలలు, వ్యాసాలు, కోడ్ మరియు మరిన్నింటితో సహా భారీ మొత్తంలో కాపీరైట్ చేయబడిన మెటీరియల్, అవసరమైన అనుమతులు లేదా పరిహారం లేకుండా, వాటి శిక్షణా దశలో ఈ మోడల్‌ల ద్వారా గ్రహించబడి ఉండవచ్చని ఆరోపణలు పెరుగుతున్నాయి. ఇది కేవలం విద్యాపరమైన చర్చ కాదు; ఇది వేగంగా అధిక-స్థాయి వ్యాజ్యాలకు దారితీస్తోంది.

OpenAI రచయితలు, ప్రోగ్రామర్లు మరియు వివిధ హక్కుదారులచే ప్రారంభించబడిన చట్టపరమైన పోరాటాలలో ఎక్కువగా చిక్కుకుంటోంది. ఈ వాదులు తమ మేధో సంపత్తిని, వార్తలను సృష్టించే మరియు పరిశ్రమలను మార్చే AI మోడల్‌లను నిర్మించడానికి అనుచితంగా ఉపయోగించారని వాదిస్తున్నారు. వాణిజ్య AI వ్యవస్థలకు శిక్షణా మేతగా రక్షిత రచనల టోకు వినియోగాన్ని ప్రస్తుత కాపీరైట్ చట్టం స్పష్టంగా అనుమతించదని వారి వాదన ఆధారపడి ఉంటుంది. OpenAI, ప్రతిస్పందనగా, ‘ఫెయిర్ యూజ్’ సిద్ధాంతాన్ని స్థిరంగా ప్రస్తావించింది, ఇది నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో అనుమతి లేకుండా కాపీరైట్ చేయబడిన మెటీరియల్‌ను పరిమితంగా ఉపయోగించడానికి అనుమతించే సంక్లిష్టమైన చట్టపరమైన సూత్రం. అయినప్పటికీ, AI శిక్షణ యొక్క అపూర్వమైన స్థాయి మరియు స్వభావానికి ఫెయిర్ యూజ్ యొక్క వర్తనీయత తీవ్రంగా పోటీపడే బూడిద ప్రాంతంగా మిగిలిపోయింది, ఇది మైలురాయి చట్టపరమైన పూర్వాపరాలకు వేదికను ఏర్పాటు చేస్తుంది. కాపీరైట్ చేయబడిన రచనలను మోడల్‌లోని గణాంక నమూనాలలోకి మార్చడం ‘పరివర్తనాత్మక ఉపయోగం’ - ఫెయిర్ యూజ్‌లో కీలక అంశం - లేదా కేవలం భారీ స్థాయిలో అనధికార పునరుత్పత్తిని కలిగిస్తుందా అనే దాని చుట్టూ ప్రధాన ఉద్రిక్తత తిరుగుతుంది. ఈ వ్యాజ్యాల ఫలితం AI అభివృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు పథాన్ని తీవ్రంగా ప్రభావితం చేస్తుంది, మోడల్ సృష్టికర్తలపై గణనీయమైన పరిమితులు లేదా ఖర్చులను విధించే అవకాశం ఉంది.

బ్లాక్ బాక్స్‌లోకి తొంగిచూడటం: జ్ఞాపకశక్తిని గుర్తించడానికి ఒక కొత్త పద్ధతి

University of Washington, University of Copenhagen, మరియు Stanford University వంటి ప్రముఖ సంస్థల పరిశోధకుల సహకార బృందం ఇటీవల నిర్వహించిన ఒక అధ్యయనం ఈ తీవ్రమైన చర్చకు మరింత ఆజ్యం పోసింది. వారి పని OpenAI వంటి పరిమిత అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ల (APIs) ద్వారా మాత్రమే యాక్సెస్ చేయబడినప్పటికీ, AI మోడల్‌లు వాటి శిక్షణా డేటాలోని నిర్దిష్ట భాగాలను ‘జ్ఞాపకం’ చేసుకున్నట్లు కనిపించే సందర్భాలను గుర్తించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఒక వినూత్న సాంకేతికతను పరిచయం చేస్తుంది. GPT-4 వంటి వాణిజ్య నమూనాల అంతర్గత పనితీరును లేదా ఖచ్చితమైన శిక్షణా డేటాసెట్‌లను యాక్సెస్ చేయడం బాహ్య పరిశోధకులకు సాధారణంగా అసాధ్యం కాబట్టి ఇది ఒక క్లిష్టమైన పురోగతి.

ఈ నమూనాలు ఎలా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం అధ్యయనం యొక్క ప్రాముఖ్యతను గ్రహించడానికి కీలకం. వాటి మూలంలో, LLMs నమ్మశక్యం కాని అధునాతన అంచనా ఇంజన్లు. అవి నిజంగా భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌పై శిక్షణ పొందాయి, పదాలు, పదబంధాలు మరియు భావనల మధ్య క్లిష్టమైన గణాంక సంబంధాలను నేర్చుకుంటాయి. ఈ అభ్యాస ప్రక్రియ వాటికి పొందికైన వచనాన్ని రూపొందించడానికి, భాషలను అనువదించడానికి, వివిధ రకాల సృజనాత్మక కంటెంట్‌ను వ్రాయడానికి మరియు సమాచార పద్ధతిలో ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మోడల్ కేవలం సమాచారాన్ని యథాతథంగా నిల్వ చేయకుండా నమూనాలను సాధారణీకరించడమే లక్ష్యం అయినప్పటికీ, శిక్షణా డేటా యొక్క భారీ స్థాయి కొంతవరకు జ్ఞాపకశక్తిని దాదాపు అనివార్యంగా చేస్తుంది. లెక్కలేనన్ని పాఠ్యపుస్తకాలను అధ్యయనం చేసే విద్యార్థిలా ఆలోచించండి; వారు భావనలను అర్థం చేసుకోవాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పటికీ, వారు అనుకోకుండా నిర్దిష్ట వాక్యాలను లేదా నిర్వచనాలను, ముఖ్యంగా విలక్షణమైన వాటిని గుర్తుంచుకోవచ్చు. మునుపటి పరిశీలనలు ఇప్పటికే ఇమేజ్ జనరేషన్ మోడల్‌లు తాము శిక్షణ పొందిన చిత్రాల నుండి గుర్తించదగిన అంశాలను పునరుత్పత్తి చేస్తున్నాయని మరియు భాషా నమూనాలు వార్తా కథనాలు వంటి మూలాల నుండి అద్భుతంగా సారూప్యమైన లేదా నేరుగా కాపీ చేయబడిన వచనాన్ని రూపొందిస్తున్నాయని చూపించాయి. ఈ దృగ్విషయం దోపిడీ మరియు AI- రూపొందించిన కంటెంట్ యొక్క నిజమైన వాస్తవికత గురించి తీవ్రమైన ఆందోళనలను లేవనెత్తుతుంది.

పరిశోధకులు ప్రతిపాదించిన పద్దతి తెలివైనది మరియు వెల్లడించేది. ఇది వారు ‘అధిక-ఆశ్చర్యకర పదాలు’ (high-surprisal words) అని పిలిచే వాటిని గుర్తించడం మరియు ఉపయోగించడంపై కేంద్రీకృతమై ఉంది. ఇవి ఒక వాక్యం లేదా భాగం యొక్క నిర్దిష్ట సందర్భంలో గణాంకపరంగా అసాధారణంగా లేదా ఊహించని విధంగా కనిపించే పదాలు. ఈ పదబంధాన్ని పరిగణించండి: ‘పురాతన నావికుడు సెక్స్టాంట్ యొక్క మందమైన కాంతి ద్వారా నావిగేట్ చేసాడు.’ ‘సెక్స్టాంట్’ అనే పదం అధిక-ఆశ్చర్యకరమైనదిగా పరిగణించబడవచ్చు ఎందుకంటే, సాధారణ టెక్స్ట్ కార్పస్‌లో, ‘నక్షత్రాలు,’ ‘చంద్రుడు,’ లేదా ‘కంపాస్’ వంటి పదాలు ఆ సందర్భంలో గణాంకపరంగా ఎక్కువగా సంభావ్యంగా ఉండవచ్చు. ఒక మోడల్ శిక్షణ సమయంలో ఒక నిర్దిష్ట టెక్స్ట్ భాగాన్ని నిజంగా గుర్తుంచుకుంటే, ఆ భాగం నుండి తీసివేయబడితే ఈ ప్రత్యేకమైన, అధిక-ఆశ్చర్యకర పదాలను అంచనా వేయడంలో అది అసాధారణంగా మంచిదని పరిశోధకులు ఊహించారు.

ఈ పరికల్పనను పరీక్షించడానికి, పరిశోధనా బృందం శక్తివంతమైన GPT-4 మరియు దాని పూర్వీకుడు GPT-3.5 తో సహా OpenAI యొక్క అనేక ప్రధాన నమూనాలను క్రమపద్ధతిలో పరిశోధించింది. వారు ప్రసిద్ధ కల్పన నవలలు మరియు The New York Times కథనాల వంటి తెలిసిన మూలాల నుండి టెక్స్ట్ స్నిప్పెట్‌లను తీసుకున్నారు. కీలకమైన విషయం ఏమిటంటే, వారు ఈ స్నిప్పెట్‌ల నుండి గుర్తించబడిన అధిక-ఆశ్చర్యకర పదాలను మాస్క్ చేసారు లేదా తీసివేసారు. అప్పుడు మోడల్‌లు ఖాళీలను పూరించమని ప్రాంప్ట్ చేయబడ్డాయి - ముఖ్యంగా, తప్పిపోయిన, గణాంకపరంగా అసంభవమైన పదాలను ‘ఊహించడానికి’. అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన తర్కం బలవంతంగా ఉంది: ఒక మోడల్ ఈ అధిక-ఆశ్చర్యకర పదాలను స్థిరంగా మరియు ఖచ్చితంగా అంచనా వేస్తే, మోడల్ కేవలం సాధారణ భాషా నమూనాలను నేర్చుకోలేదని, వాస్తవానికి దాని శిక్షణా డేటా నుండి ఆ ఖచ్చితమైన టెక్స్ట్ క్రమం యొక్క నిర్దిష్ట జ్ఞాపకశక్తిని నిలుపుకుందని ఇది బలంగా సూచిస్తుంది. యాదృచ్ఛిక అవకాశం లేదా సాధారణ భాషా అవగాహన మాత్రమే నిర్దిష్ట సందర్భాలలో అసాధారణ పదాలకు అటువంటి ఖచ్చితమైన అంచనాలను ఉత్పత్తి చేసే అవకాశం లేదు.

పరిశోధన ఫలితాలు: AI అవుట్‌పుట్‌లో కాపీరైట్ టెక్స్ట్ ప్రతిధ్వనులు

ఈ నిశితమైన పరీక్షల నుండి పొందిన ఫలితాలు కాపీరైట్ ఉల్లంఘన వాదనలకు మద్దతు ఇచ్చే బలవంతపు, ప్రాథమిక సాక్ష్యాలను అందిస్తాయి. అధ్యయనం యొక్క ప్రచురించిన ఫలితాల ప్రకారం, GPT-4, పరిశోధన సమయంలో OpenAI యొక్క అత్యంత అధునాతన పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న మోడల్, ప్రసిద్ధ కల్పన పుస్తకాల యొక్క యథాతథ భాగాలను గుర్తుంచుకున్నట్లు గణనీయమైన సంకేతాలను ప్రదర్శించింది. ఇందులో BookMIA అని పిలువబడే ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లో కనిపించే టెక్స్ట్‌లు ఉన్నాయి, ఇది కాపీరైట్ చేయబడిన ఎలక్ట్రానిక్ పుస్తకాల నుండి సంగ్రహించబడిన నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది - సంభావ్యంగా ఉల్లంఘించే శిక్షణా మూలాల గురించి చర్చలలో తరచుగా ప్రమేయం ఉన్న డేటాసెట్. మోడల్ కేవలం సాధారణ ఇతివృత్తాలు లేదా శైలులను గుర్తుచేసుకోవడం లేదు; ఇది ఆ ప్రత్యేకమైన, అధిక-ఆశ్చర్యకర పదాలను కలిగి ఉన్న టెక్స్ట్ క్రమాలను ఖచ్చితంగా పునర్నిర్మిస్తోంది, ఇది సాధారణ నమూనా సాధారణీకరణ కంటే లోతైన నిలుపుదల స్థాయిని సూచిస్తుంది.

ఇంకా, GPT-4 New York Times కథనాల భాగాలను గుర్తుంచుకున్నట్లు కూడా ఆధారాలు వెల్లడయ్యాయని దర్యాప్తు వెల్లడించింది. అయినప్పటికీ, కల్పన పుస్తకాల కోసం గమనించిన దానితో పోలిస్తే వార్తా కథనాల కోసం స్పష్టమైన జ్ఞాపకశక్తి రేటు తక్కువగా ఉందని పరిశోధకులు గుర్తించారు. ఈ వ్యత్యాసం అసలు శిక్షణా డేటాసెట్‌లో ఈ విభిన్న టెక్స్ట్ రకాల ఫ్రీక్వెన్సీ లేదా ప్రదర్శన వంటి వివిధ కారకాలకు ఆపాదించబడవచ్చు లేదా బహుశా మోడల్ జర్నలిస్టిక్ వర్సెస్ కథన గద్యాన్ని ఎలా ప్రాసెస్ చేసిందనే దానిలో వైవిధ్యాలు ఉండవచ్చు. ఖచ్చితమైన రేటుతో సంబంధం లేకుండా, వివిధ రకాల కాపీరైట్ చేయబడిన కంటెంట్ - సాహిత్య రచనలు మరియు జర్నలిస్టిక్ ముక్కలు రెండింటిలోనూ జ్ఞాపకశక్తి సంభవించిందనే వాస్తవం, ఈ దృగ్విషయం ఒకే శైలి లేదా మూలానికి పరిమితం కాదనే వాదనను బలపరుస్తుంది.

ఈ అన్వేషణలు కొనసాగుతున్న చట్టపరమైన మరియు నైతిక చర్చలలో గణనీయమైన బరువును కలిగి ఉన్నాయి. GPT-4 వంటి నమూనాలు వాస్తవానికి అవి శిక్షణ పొందిన నిర్దిష్ట, కాపీరైట్ చేయబడిన భాగాలను పునరుత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటే, అది OpenAI యొక్క ఫెయిర్ యూజ్ డిఫెన్స్‌ను క్లిష్టతరం చేస్తుంది. ఫెయిర్ యూజ్ తరచుగాఅసలు పనిని మార్చే ఉపయోగాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది; యథాతథ పునరుత్పత్తి, అనుకోకుండా లేదా సంభావ్యతతో కూడినప్పటికీ, పరివర్తన నుండి దూరంగా మరియు సాధారణ కాపీయింగ్ వైపు మొగ్గు చూపుతుంది. OpenAI యొక్క శిక్షణా పద్ధతులు ఉల్లంఘించే ఉత్పన్న రచనల సృష్టికి దారితీశాయని లేదా మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌ల ద్వారా ప్రత్యక్ష ఉల్లంఘనను సులభతరం చేశాయని వాదించడానికి కాపీరైట్ వ్యాజ్యాలలో వాదులు ఈ సాక్ష్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఇది శిక్షణ కోసం ఉపయోగించిన డేటా మరియు AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్‌ల మధ్య స్పష్టమైన సంబంధాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, ‘నమూనాలను నేర్చుకోవడం’ అనే నైరూప్య భావనను కాంక్రీట్ పునరుత్పత్తికి చాలా దగ్గరగా అనిపించేలా చేస్తుంది.

AI అభివృద్ధిలో విశ్వాసం మరియు పారదర్శకత ఆవశ్యకత

University of Washington లో డాక్టోరల్ విద్యార్థి మరియు అధ్యయనం యొక్క సహ-రచయితలలో ఒకరైన Abhilasha Ravichander, వారి పరిశోధన యొక్క విస్తృత చిక్కులను నొక్కి చెప్పారు. అనేక సమకాలీన AI నమూనాల పునాదిని ఏర్పరచగల సంభావ్య ‘వివాదాస్పద డేటా’పై ఈ అన్వేషణలు కీలకమైన వెలుగును ప్రసరింపజేస్తాయని ఆమె హైలైట్ చేసారు. గుర్తుంచుకున్న కంటెంట్‌ను గుర్తించగల సామర్థ్యం OpenAI వంటి కంపెనీలు ఉపయోగించే అస్పష్టమైన శిక్షణా డేటాసెట్‌లలోకి ఒక చిన్న కిటికీని అందిస్తుంది.

Ravichander AI పరిశోధనా సంఘంలో మరియు ప్రజలలో పెరుగుతున్న సెంటిమెంట్‌ను వ్యక్తం చేసారు: ‘విశ్వసనీయమైన లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లను కలిగి ఉండటానికి, మనం శాస్త్రీయంగా పరిశోధించగల, ఆడిట్ చేయగల మరియు పరిశీలించగల మోడల్‌లు అవసరం.’ ఈ ప్రకటన AI పరిశ్రమ ఎదుర్కొంటున్న క్లిష్టమైన సవాలును నొక్కి చెబుతుంది. ఈ నమూనాలు వార్తా కథనాలను రూపొందించడం మరియు కోడ్ రాయడం నుండి వైద్య నిర్ధారణ మరియు ఆర్థిక విశ్లేషణలో సహాయం చేయడం వరకు సమాజంలోని వివిధ అంశాలలో మరింతగా కలిసిపోతున్నందున, విశ్వాసం మరియు జవాబుదారీతనం యొక్క అవసరం అత్యంత ముఖ్యమైనదిగా మారుతుంది. వినియోగదారులు, నియంత్రకాలు మరియు ప్రజలకు ఈ వ్యవస్థలు న్యాయంగా, విశ్వసనీయంగా మరియు నైతికంగా పనిచేస్తాయని హామీ అవసరం. అనేక ప్రస్తుత LLMs యొక్క ‘బ్లాక్ బాక్స్’ స్వభావం, ఇక్కడ వాటి సృష్టికర్తలు కూడా వాటి అంతర్గత పనితీరు యొక్క ప్రతి సూక్ష్మభేదాన్ని లేదా నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్‌ల యొక్క ఖచ్చితమైన మూలాన్ని పూర్తిగా అర్థం చేసుకోలేకపోవచ్చు, ఈ విశ్వాసాన్ని స్థాపించడాన్ని అడ్డుకుంటుంది.

అధ్యయనం యొక్క ప్రతిపాదిత పద్దతి కేవలం కాపీరైట్ జ్ఞాపకశక్తిని గుర్తించే సాంకేతికత కంటే ఎక్కువ ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది; ఇది విస్తృత AI ఆడిటింగ్ కోసం సంభావ్య సాధనంగా పనిచేస్తుంది. APIs ద్వారా మాత్రమే యాక్సెస్ చేయబడినప్పటికీ, మోడల్‌లను పరిశోధించగల సామర్థ్యం స్వతంత్ర ధృవీకరణ మరియు విశ్లేషణకు అనుమతిస్తుంది. Ravichander ఇంకా ‘మొత్తం పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఎక్కువ డేటా పారదర్శకత అవసరం’ అని నొక్కి చెప్పారు. ఈ నమూనాలు ఏ డేటాపై శిక్షణ పొందాయో తెలియకుండా, సంభావ్య పక్షపాతాలను అంచనా వేయడం, భద్రతా లోపాలను గుర్తించడం, హానికరం లేదా తప్పు అవుట్‌పుట్‌ల మూలాన్ని అర్థం చేసుకోవడం లేదా, ఈ అధ్యయనం హైలైట్ చేసినట్లుగా, సంభావ్య కాపీరైట్ ఉల్లంఘన స్థాయిని నిర్ణయించడం చాలా కష్టమవుతుంది. పారదర్శకత కోసం పిలుపు కేవలం విద్యాపరమైనది కాదు; ఇది బాధ్యతాయుతమైన మరియు స్థిరమైన AI భవిష్యత్తును నిర్మించడానికి ప్రాథమిక అవసరం. ఇది యాజమాన్య సమాచారం మరియు మేధో సంపత్తిని (మోడల్‌లతో సహా) రక్షించడం మరియు ప్రజా జవాబుదారీతనం మరియు భద్రతను నిర్ధారించడం మధ్య సంక్లిష్టమైన వాణిజ్య-ఆఫ్‌లను కలిగి ఉంటుంది. AI దాని వేగవంతమైన పురోగతిని కొనసాగిస్తున్నందున, డేటా బహిర్గతం కోసం స్పష్టమైన ప్రమాణాలతో పాటు, బలమైన ఆడిటింగ్ సాధనాలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధి మరింత క్లిష్టంగా మారుతోంది.

OpenAI వైఖరి మరియు ముందున్న అనిశ్చిత మార్గం

సృష్టికర్తలు మరియు చట్టసభ సభ్యుల నుండి పెరుగుతున్న ఒత్తిడిని ఎదుర్కొంటున్న OpenAI, AI నమూనాల శిక్షణ కోసం కాపీరైట్ చేయబడిన మెటీరియల్‌ల విస్తృత వినియోగాన్ని అనుమతించే చట్టపరమైన మరియు నియంత్రణ వాతావరణం కోసం స్థిరంగా వాదించింది. ఆవిష్కరణలకు మరియు ప్రపంచ AI రేసులో US పోటీతత్వాన్ని కొనసాగించడానికి అటువంటి సౌలభ్యం అవసరమని కంపెనీ వాదిస్తుంది. వారి లాబీయింగ్ ప్రయత్నాలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రభుత్వాలను ఒప్పించడంపై దృష్టి సారించాయి, ఇప్పటికే ఉన్న కాపీరైట్ చట్టాలను, ముఖ్యంగా యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో ‘ఫెయిర్ యూజ్’ భావనను, AI డెవలపర్‌లకు అనుకూలమైన పద్ధతిలో వివరించడానికి లేదా క్రోడీకరించడానికి. కాపీరైట్ చేయబడిన రచనలతో సహా విభిన్న డేటాసెట్‌లపై శిక్షణా నమూనాలు శక్తివంతమైన మరియు ప్రయోజనకరమైన AI వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి అవసరమైన పరివర్తనాత్మక ఉపయోగం అని వారు వాదిస్తున్నారు.

అయినప్పటికీ, పెరుగుతున్న ఆందోళనలను గుర్తించి, OpenAI కూడా సమస్యను పరిష్కరించడానికి కొన్ని చర్యలు తీసుకుంది, అయినప్పటికీ విమర్శకులు తరచుగా సరిపోవని భావించే చర్యలు. కంపెనీ కొన్ని ప్రచురణకర్తలు మరియు కంటెంట్ సృష్టికర్తలతో కంటెంట్ లైసెన్సింగ్ ఒప్పందాలను కుదుర్చుకుంది, వారి మెటీరియల్‌ను ఉపయోగించడానికి స్పష్టమైన అనుమతిని పొందింది. ఈ ఒప్పందాలు, ముఖ్యమైనవి అయినప్పటికీ, GPT-4 వంటి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిన డేటాలో కొంత భాగాన్ని మాత్రమే సూచిస్తాయి. ఇంకా, OpenAI ఆప్ట్-అవుట్ మెకానిజమ్‌లను అమలు చేసింది. ఇవి కాపీరైట్ హోల్డర్‌లు తమ కంటెంట్‌ను భవిష్యత్తు AI శిక్షణా ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించకూడదని అధికారికంగా అభ్యర్థించడానికి అనుమతిస్తాయి. సృష్టికర్త హక్కులను గౌరవించే దిశగా ఒక అడుగులా కనిపిస్తున్నప్పటికీ, ఈ ఆప్ట్-అవుట్ సిస్టమ్‌ల ప్రభావం మరియు ఆచరణాత్మకత చర్చనీయాంశం. తమ పని ఉపయోగించబడవచ్చని కనుగొని, ఆపై ఆప్ట్ అవుట్ చేయడానికి OpenAI యొక్క నిర్దిష్ట విధానాలను నావిగేట్ చేయాల్సిన భారం వ్యక్తిగత సృష్టికర్తలపై పడుతుంది. అంతేకాకుండా, ఈ మెకానిజమ్‌లు సాధారణంగా ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లలో కంటెంట్ వినియోగాన్ని పరిష్కరించవు.

ప్రస్తుత పరిస్థితి ఒక ప్రాథమిక ఉద్రిక్తతను ప్రతిబింబిస్తుంది: ఆవిష్కరణల కోసం సమాచారం యొక్క విస్తారమైన డిజిటల్ విశ్వాన్ని ఉపయోగించుకోవాలనే AI కంపెనీల కోరిక వర్సెస్ వారి అసలు రచనలను నియంత్రించడానికి మరియు వాటి నుండి ప్రయోజనం పొందడానికి సృష్టికర్తల హక్కు. జ్ఞాపకశక్తిని ప్రదర్శించే అధ్యయనం మరొక సంక్లిష్టత పొరను జోడిస్తుంది, డేటాను ‘నేర్చుకోవడం’ మరియు ‘కాపీ చేయడం’ మధ్య రేఖ అస్పష్టంగా ఉందని మరియు మోడల్ డెవలపర్‌లు గతంలో అంగీకరించిన దానికంటే బహుశా తరచుగా దాటబడుతుందని సూచిస్తుంది. ముందున్న మార్గం అనిశ్చితంగా ఉంది. ఇది AI శిక్షణా డేటాను ప్రత్యేకంగా పరిష్కరించే కొత్త చట్టాన్ని, ఈ కొత్త సందర్భంలో ఇప్పటికే ఉన్న కాపీరైట్ చట్టాన్ని వివరించే మైలురాయి కోర్టు తీర్పులను, పరిశ్రమ-వ్యాప్త ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు లైసెన్సింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధిని లేదా మెరుగైన డేటా ప్రోవెనెన్స్ ట్రాకింగ్ లేదా మోడల్ జ్ఞాపకశక్తిని తగ్గించే పద్ధతులు వంటి సాంకేతిక పరిష్కారాలను కలిగి ఉండవచ్చు. AI మరియు కాపీరైట్‌పై చర్చ ముగింపుకు చాలా దూరంగా ఉందని స్పష్టంగా కనిపిస్తోంది; నిజానికి, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క భవిష్యత్తు మరియు సృజనాత్మక ఆర్థిక వ్యవస్థ రెండింటికీ తీవ్రమైన చిక్కులతో ఇప్పుడే ప్రారంభమవుతూ ఉండవచ్చు. జ్ఞాపకశక్తికి సంబంధించిన అన్వేషణలు ఈ శక్తివంతమైన సాధనాలకు ఇంధనంగా పనిచేస్తున్న డిజిటల్ డేటాకు మూలాలు, యజమానులు మరియు విస్మరించలేని హక్కులు ఉన్నాయని కఠినమైన రిమైండర్‌గా పనిచేస్తాయి.