GPAI కోడ్ - కాపీరైట్ సమ్మతి మార్పులు

నేపథ్యం

యూరోపియన్ AI చట్టం (రెగ్యులేషన్ (EU) 2024/1689, లేదా ‘AI చట్టం’) జనరల్ పర్పస్ AI (‘GPAI’) మోడళ్ల ప్రొవైడర్లపై నిర్దిష్ట బాధ్యతలను విధిస్తుంది. GPT ఫ్యామిలీ, Llama మరియు Gemini వంటి మోడల్‌లతో సహా ఈ మోడల్‌లు సమగ్ర డాక్యుమెంటేషన్ మరియు EU కాపీరైట్ చట్టానికి అనుగుణంగా ఉండే విధానాన్ని ఏర్పాటు చేయడం వంటి అవసరాలకు కట్టుబడి ఉండాలి.

ఈ నిబంధనలకు కట్టుబడి ఉండటానికి, AI చట్టం GPAI మోడళ్ల కోసం రూపొందించిన కోడ్స్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ అభివృద్ధిని అంచనా వేస్తుంది. AI కార్యాలయం నుండి ఆహ్వానం తరువాత, వివిధ నిపుణులు మరియు వాటాదారులు ప్రారంభ కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్‌ను రూపొందించడానికి నాలుగు వర్కింగ్ గ్రూపులను ఏర్పాటు చేశారు. EU కమిషన్ ఈ కోడ్‌ను ఆమోదించినట్లయితే, అది EU అంతటా ‘సాధారణ చెల్లుబాటు’ను పొందుతుంది. ఆమోదించబడిన GPAI కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్‌ను స్వీకరించడం వలన కంపెనీలు చురుకైన సమ్మతిని ప్రదర్శించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తాయి, నియంత్రణ పరిశీలన మరియు సంబంధిత జరిమానాలను తగ్గించవచ్చు.

AI కార్యాలయం ఇటీవల ఈ వర్కింగ్ గ్రూపులు రూపొందించిన కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ (‘3వ డ్రాఫ్ట్’) యొక్క మూడవ డ్రాఫ్ట్‌ను విడుదల చేసింది. ఈ డ్రాఫ్ట్‌లో అనేక ముఖ్య రంగాలు ఉన్నాయి:

• కమిట్‌మెంట్స్
• పారదర్శకత
• కాపీరైట్
• భద్రత మరియు రక్షణ

ఈ కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ యొక్క తుది వెర్షన్ మే 2, 2025న విడుదల కానుంది.

ఈ పత్రం 3వ డ్రాఫ్ట్ యొక్క కాపీరైట్ విభాగంలోని ముఖ్యమైన వివరాలను వివరిస్తుంది. రెండవ డ్రాఫ్ట్ (‘2వ డ్రాఫ్ట్’) నుండి గుర్తించదగిన మార్పు ఏమిటంటే, 3వ డ్రాఫ్ట్ యొక్క క్రమబద్ధమైన మరియు సంక్షిప్త విధానం. 2వ డ్రాఫ్ట్ వలె కాకుండా, 3వ డ్రాఫ్ట్ సాధారణంగా సమ్మతి ప్రయత్నాలు ప్రొవైడర్ పరిమాణం మరియు సామర్థ్యాలకు అనుగుణంగా ఉండాలని నిర్దేశిస్తుంది.

ఇది ఎవరికి సంబంధించినది?

కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ ప్రధానంగా GPAI మోడళ్ల ప్రొవైడర్లను లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది. ఈ నమూనాలు వాటి గణనీయమైన సాధారణత మరియు విస్తృత శ్రేణి విభిన్న పనులను సమర్ధవంతంగా అమలు చేయగల సామర్థ్యం ద్వారా వర్గీకరించబడతాయి. ఇది GPT (OpenAI), Llama (Meta), Gemini (Google) మరియు Mistral (Mistral AI) వంటి ప్రసిద్ధ పెద్ద భాషా నమూనాల ప్రొవైడర్లను కలిగి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, చిన్న మోడల్ ప్రొవైడర్లు కూడా దీని పరిధిలోకి రావచ్చు, వారి మోడల్‌లను విభిన్న శ్రేణి పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ఇంకా, వారి నిర్దిష్ట అనువర్తనాల కోసం మోడళ్లను చక్కగా ట్యూన్ చేసే వ్యాపారాలు కూడా GPAI మోడల్ ప్రొవైడర్‌లుగా వర్గీకరించబడవచ్చు.

‘డౌన్‌స్ట్రీమ్ ప్రొవైడర్లు’ లేదా GPAI మోడల్‌లను తమ AI సిస్టమ్‌లలోకి అనుసంధానించే వ్యాపారాలు కూడా కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్‌తో తమను తాము పరిచయం చేసుకోవాలి. ఈ కోడ్ GPAI మోడళ్ల కోసం పాక్షిక-ప్రామాణికంగా మారడానికి సిద్ధంగా ఉంది, GPAI మోడల్ సామర్థ్యాలకు సంబంధించి AI సిస్టమ్ డెవలపర్‌ల కోసం అంచనాలను నిర్వచిస్తుంది. GPAI మోడల్ ప్రొవైడర్లతో ఒప్పంద చర్చల సమయంలో ఈ అవగాహన కీలకం కావచ్చు.

కాపీరైట్ చట్టంపై కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ యొక్క ముఖ్య భావనలు

GPAI మోడళ్ల ప్రొవైడర్లు EU కాపీరైట్ చట్టానికి (ఆర్టికల్ 53 (1) (సి) AI చట్టం) అనుగుణంగా ఉండే విధానాన్ని ఏర్పాటు చేయవలసిన బాధ్యత ఉంది. ఈ అవసరం యొక్క నూతనత్వం దృష్ట్యా, అటువంటి విధానం యొక్క నిర్మాణం మరియు కంటెంట్‌పై ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం లేదు. కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ ఈ అంతరాన్ని పరిష్కరించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ ప్రొవైడర్లు ఈ క్రింది చర్యలను అమలు చేయాలని నిర్దేశిస్తుంది:

కాపీరైట్ విధానం

కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్‌పై సంతకం చేసే ప్రొవైడర్లు (‘సంతకం చేసినవారు’) EU కాపీరైట్ చట్టానికి అనుగుణంగా ఉండే కాపీరైట్ విధానాన్ని రూపొందించాలి, నిర్వహించాలి మరియు అమలు చేయాలి. ఈ అవసరం నేరుగా AI చట్టం నుండి తీసుకోబడింది. సంతకం చేసినవారు తమ సంస్థలు ఈ కాపీరైట్ విధానానికి కట్టుబడి ఉండేలా చూసుకోవాలి.

2వ డ్రాఫ్ట్ నుండి గణనీయమైన నిష్క్రమణ ఏమిటంటే, 3వ డ్రాఫ్ట్ ఇకపై కాపీరైట్ విధానాన్ని ప్రచురించడాన్ని తప్పనిసరి చేయదు. సంతకం చేసినవారు అలా చేయడానికి ప్రోత్సహించబడతారు. ఈ తగ్గించబడిన అవసరం తార్కికంగా ఉంది, ఎందుకంటే AI చట్టం మోడల్ ప్రొవైడర్లను వారి కాపీరైట్ విధానాలను ప్రచురించమని బలవంతం చేయదు.

కాపీరైట్ చేయబడిన కంటెంట్ యొక్క వెబ్ క్రాలింగ్

సంతకం చేసినవారికి సాధారణంగా వారి GPAI మోడళ్ల కోసం శిక్షణ డేటాను సేకరించడానికి టెక్స్ట్ మరియు డేటా మైనింగ్ (‘TDM’) ప్రయోజనాల కోసం వెబ్ క్రాలర్‌లను ఉపయోగించడానికి అనుమతి ఉంది. అయితే, పేవాల్స్ వంటి కాపీరైట్ చేయబడిన పదార్థాలకు ప్రాప్యతను పరిమితం చేయడానికి రూపొందించిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను ఈ క్రాలర్‌లు గౌరవిస్తాయని వారు నిర్ధారించుకోవాలి.

అంతేకాకుండా, సంతకం చేసినవారు ‘పైరసీ డొమైన్‌లను’ మినహాయించవలసి ఉంటుంది, ఇవి ప్రధానంగా కాపీరైట్ ఉల్లంఘన పదార్థాల పంపిణీలో నిమగ్నమయ్యే ఆన్‌లైన్ మూలాలు.

వెబ్ క్రాలింగ్ మరియు TDM ఆప్ట్-అవుట్‌లను గుర్తించడం మరియు కట్టుబడి ఉండటం

సంతకం చేసినవారు వెబ్ క్రాలర్‌లు హక్కుదారులచే ప్రకటించబడిన TDM ఆప్ట్-అవుట్‌లను గుర్తించి, గౌరవించేలా చూసుకోవాలి. EU కాపీరైట్ చట్టం సాధారణంగా TDMని అనుమతిస్తుంది, హక్కుదారులు నిలిపివేసే హక్కును కలిగి ఉంటారు. వెబ్ కంటెంట్ కోసం, ఈ నిలిపివేత తప్పనిసరిగా మెషిన్-రీడబుల్‌గా ఉండాలి. 3వ డ్రాఫ్ట్ వెబ్ క్రాలర్‌ల కోసం అవసరాలను వివరిస్తుంది, అవి విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన robots.txt ప్రోటోకాల్‌ను గుర్తించి, దానికి కట్టుబడి ఉండాలని పేర్కొంది. అదనంగా, వెబ్ క్రాలర్‌లు పరిశ్రమ ప్రమాణంగా స్థాపించబడిన మెటాడేటా లేదా హక్కుదారులచే సాధారణంగా ఉపయోగించే పరిష్కారాలు వంటి ఇతర సంబంధిత మెషిన్-రీడబుల్ TDM ఆప్ట్-అవుట్‌లకు కట్టుబడి ఉండాలి.

సంతకం చేసినవారు ఉపయోగంలో ఉన్న వెబ్ క్రాలర్‌ల గురించి మరియు ఈ క్రాలర్‌లు robots.txt ఆదేశాలను ఎలా నిర్వహిస్తాయనే దాని గురించి హక్కుదారులకు తెలియజేయడానికి సహేతుకమైన చర్యలు తీసుకోవాలి. ఈ సమాచారాన్ని వెబ్ ఫీడ్ వంటి వివిధ ఛానెల్‌ల ద్వారా ప్రచారం చేయవచ్చు. ముఖ్యంగా, 3వ డ్రాఫ్ట్ ఇకపై ఈ సమాచారాన్ని ప్రచురించవలసిన బాధ్యతను కలిగి ఉండదు.

వెబ్ క్రాల్ చేయని కంటెంట్ కోసం TDM ఆప్ట్-అవుట్‌ను గుర్తించడం మరియు కట్టుబడి ఉండటం

GPAI మోడల్ ప్రొవైడర్లు వెబ్ క్రాలింగ్ నిర్వహించడానికి బదులుగా మూడవ పార్టీల నుండి డేటాసెట్‌లను కూడా పొందవచ్చు. 2వ డ్రాఫ్ట్ మూడవ-పక్షం డేటాసెట్‌ల యొక్క కాపీరైట్ శ్రద్ధను తప్పనిసరి చేయగా, 3వ డ్రాఫ్ట్ సమాచారాన్ని సేకరించడానికి ఉపయోగించే వెబ్ క్రాలర్‌లు robots.txt ప్రోటోకాల్‌లకు అనుగుణంగా ఉన్నాయా అనే సమాచారాన్ని పొందడానికి సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు అవసరం.

కాపీరైట్ ఉల్లంఘన అవుట్‌పుట్ ఉత్పత్తిని నిరోధించడానికి ప్రమాదాన్ని తగ్గించండి

AI వినియోగంతో సంబంధం ఉన్న ఒక ముఖ్యమైన ప్రమాదం ఏమిటంటే, AI కాపీరైట్‌లను ఉల్లంఘించే అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేసే అవకాశం ఉంది. ఇది కాపీరైట్ ద్వారా రక్షించబడిన ఆన్‌లైన్‌లో కనిపించే కోడ్ లేదా చిత్రాలను నకిలీ చేయడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు.

సంతకం చేసినవారు ఈ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు చేయాలి. ఇది 2వ డ్రాఫ్ట్‌తో పోలిస్తే మరింత మృదువైన విధానాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది ‘ఓవర్‌ఫిట్టింగ్’ నివారించడానికి చర్యలను సూచించింది. 3వ డ్రాఫ్ట్ మరింత సాంకేతిక-తటస్థ వైఖరిని అవలంబిస్తుంది, సహేతుకమైన ప్రయత్నాలను నొక్కి చెబుతుంది.

ఇంకా, సంతకం చేసినవారు తమ GPAI మోడల్‌ను కాపీరైట్‌ను ఉల్లంఘించే విధంగా ఉపయోగించడాన్ని నిషేధిస్తూ, డౌన్‌స్ట్రీమ్ AI సిస్టమ్‌ల ప్రొవైడర్‌ల కోసం వారి నిబంధనలు మరియు షరతులలో (లేదా సారూప్య పత్రాలు) ఒక నిబంధనను చేర్చాలి.

ఒక పాయింట్ ఆఫ్ కాంటాక్ట్‌ను నియమించడం

సంతకం చేసినవారు హక్కుదారుల కోసం ఒక పాయింట్ ఆఫ్ కాంటాక్ట్‌ను అందించాలి. వారు కాపీరైట్ ఉల్లంఘనలకు సంబంధించి ఫిర్యాదులను సమర్పించడానికి హక్కుదారులను అనుమతించే ఒక యంత్రాంగాన్ని కూడా ఏర్పాటు చేయాలి.

3వ డ్రాఫ్ట్ ప్రకారం, సంతకం చేసినవారు నిరాధారమైన లేదా మితిమీరినవిగా భావించే ఫిర్యాదులను ప్రాసెస్ చేయడానికి నిరాకరించే అవకాశం ఉంది.

లోతుగా పరిశోధించడం: కాపీరైట్ నిబంధనల యొక్క మరింత వివరణాత్మక పరిశీలన

3వ డ్రాఫ్ట్, క్రమబద్ధీకరించబడినట్లు కనిపించినప్పటికీ, సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను మరియు ప్రాధాన్యతలో మార్పులను పరిచయం చేస్తుంది, అది మరింత నిశితంగా పరిశీలించదగినది. ప్రతి విభాగాన్ని మరింత విడదీద్దాం:

కాపీరైట్ విధానం: ప్రచురణ నుండి ప్రోత్సాహానికి మార్పు

2వ డ్రాఫ్ట్‌లో ఉన్న కాపీరైట్ విధానాన్ని ప్రచురించడానికి ప్రారంభ ఆదేశం, సంభావ్య పోటీ ప్రతికూలతలు మరియు సున్నితమైన సమాచారం బహిర్గతం గురించి ఆందోళనలను లేవనెత్తింది. 3వ డ్రాఫ్ట్ యొక్క కదలిక ప్రోత్సహించడానికి, అవసరం కాకుండా, ఈ ఆందోళనలను గుర్తిస్తుంది. ఈ మార్పు ప్రొవైడర్‌లు తమ అంతర్గత సమ్మతి వ్యూహాలకు సంబంధించి కొంత గోప్యతను కొనసాగించడానికి అనుమతిస్తుంది, అదే సమయంలో పారదర్శకతను ప్రోత్సహిస్తుంది. అయినప్పటికీ, ‘ప్రోత్సాహం’ అంశం ఇప్పటికీ ప్రొవైడర్‌లపై వారి విధానాల గురించి బహిరంగంగా ఉండటానికి సూక్ష్మమైన ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది, కాలక్రమేణా ప్రచురణ యొక్క వాస్తవ ప్రమాణానికి దారితీస్తుంది.

వెబ్ క్రాలింగ్: కాపీరైట్ గౌరవంతో డేటా సేకరణను సమతుల్యం చేయడం

పే వాల్స్ వంటి యాక్సెస్ పరిమితులను గౌరవించాల్సిన అవసరంతో పాటు, వెబ్ క్రాలింగ్‌కు స్పష్టమైన అనుమతి సున్నితమైన సమతుల్య చర్యను ప్రతిబింబిస్తుంది. AI చట్టం AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యతను గుర్తిస్తుంది, అయితే ఇది కంటెంట్ సృష్టికర్తల హక్కులను గౌరవించాల్సిన అవసరాన్ని కూడా నొక్కి చెబుతుంది. ‘పైరసీ డొమైన్‌ల’ మినహాయింపు అనేది ఒక కీలకమైన అదనంగా ఉంది, ఇది కాపీరైట్ ఉల్లంఘనలో చురుకుగా నిమగ్నమయ్యే మూలాలను స్పష్టంగా లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది. AI అభివృద్ధి చట్టవిరుద్ధ కార్యకలాపాల పునాదిపై నిర్మించబడకూడదనే సూత్రాన్ని ఈ నిబంధన బలపరుస్తుంది.

TDM ఆప్ట్-అవుట్‌లు: సమ్మతి యొక్క సాంకేతిక నిర్దిష్టత

robots.txt ప్రోటోకాల్ మరియు ఇతర మెషిన్-రీడబుల్ ఆప్ట్-అవుట్ మెకానిజమ్‌లపై 3వ డ్రాఫ్ట్ యొక్క ప్రాధాన్యత సమ్మతి యొక్క సాంకేతిక అంశాలను హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ నిర్దిష్టత GPAI ప్రొవైడర్లు మరియు హక్కుదారులు ఇద్దరికీ స్పష్టతను అందిస్తుంది. ప్రొవైడర్‌ల కోసం, వారి క్రాలర్‌లు ఆప్ట్-అవుట్ అభ్యర్థనలను గౌరవించేలా చూసుకోవడానికి వారు తీసుకోవలసిన నిర్దిష్ట దశలను ఇది వివరిస్తుంది. హక్కుదారుల కోసం, TDMకి సంబంధించి వారి ప్రాధాన్యతలను వారు ఎలా సమర్థవంతంగా సూచించవచ్చో ఇది స్పష్టం చేస్తుంది. ‘పరిశ్రమ ప్రమాణం’ మెటాడేటా మరియు ‘విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన’ పరిష్కారాల చేరిక ఆప్ట్-అవుట్ మెకానిజమ్‌ల యొక్క ల్యాండ్‌స్కేప్ అభివృద్ధి చెందుతోందని మరియు వశ్యత అవసరమని గుర్తిస్తుంది.

వెబ్ క్రాల్ చేయని కంటెంట్: బాధ్యత మరియు శ్రద్ధను మార్చడం

మూడవ-పక్షం డేటాసెట్‌లకు సంబంధించి ‘కాపీరైట్ శ్రద్ధ’ నుండి ‘సమాచారాన్ని పొందడానికి సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు’కి మారడం బాధ్యతలో సూక్ష్మమైన కానీ గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తుంది. 2వ డ్రాఫ్ట్ డేటాసెట్‌ల కాపీరైట్ స్థితిని చురుకుగా పరిశోధించడానికి GPAI ప్రొవైడర్‌లపై భారీ భారాన్ని మోపింది, 3వ డ్రాఫ్ట్ డేటా సేకరణ ప్రక్రియ (మూడవ పక్షం ద్వారా) robots.txtని గౌరవించిందా అని ధృవీకరించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. GPAI ప్రొవైడర్‌లు మూడవ పార్టీల డేటా సేకరణ పద్ధతులపై ఎల్లప్పుడూ ప్రత్యక్ష నియంత్రణను కలిగి ఉండకపోవచ్చని ఇది పరోక్షంగా గుర్తిస్తుంది, అయితే వారికి సమ్మతి గురించి ఆరా తీయడానికి ఇప్పటికీ బాధ్యత ఉంది.

ఉల్లంఘన అవుట్‌పుట్‌ను తగ్గించడం: ‘ఓవర్‌ఫిట్టింగ్’ నుండి ‘సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు’ వరకు

‘ఓవర్‌ఫిట్టింగ్’ అనే పదం నుండి దూరంగా ఉండటం స్వాగతించదగిన మార్పు. ‘ఓవర్‌ఫిట్టింగ్’, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఒక సాంకేతిక పదం, శిక్షణ డేటాపై బాగా పనిచేసే మోడల్‌ను సూచిస్తుంది, అయితే కొత్త డేటాపై పేలవంగా ఉంటుంది. ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ కాపీరైట్ ఉల్లంఘనకు దోహదం చేస్తుంది (ఉదా., కాపీరైట్ చేయబడిన పదార్థాన్ని గుర్తుంచుకోవడం మరియు పునరుత్పత్తి చేయడం ద్వారా), ఇది ఒక్కటే కారణం కాదు. 3వ డ్రాఫ్ట్ యొక్క విస్తృత దృష్టి ‘ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు’ సంభావ్య ఉల్లంఘన దృశ్యాల యొక్క విస్తృత శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది మరియు అమలులో మరింత వశ్యతను అనుమతిస్తుంది. ఈ మార్పు కాపీరైట్ ఉల్లంఘన యొక్క పరిపూర్ణ నివారణ సాధ్యం కాకపోవచ్చని మరియు ప్రమాద-ఆధారిత విధానం మరింత ఆచరణాత్మకమని కూడా గుర్తిస్తుంది.

పాయింట్ ఆఫ్ కాంటాక్ట్ మరియు ఫిర్యాదు యంత్రాంగం: ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరించడం

నియమించబడిన పాయింట్ ఆఫ్ కాంటాక్ట్ మరియు ఫిర్యాదు యంత్రాంగం కోసం అవసరం సంభావ్య కాపీరైట్ ఉల్లంఘనలను పరిష్కరించడానికి హక్కుదారులకు స్పష్టమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. సంతకం చేసినవారు ‘నిరాధారమైన లేదా మితిమీరిన’ ఫిర్యాదులను తిరస్కరించగల సామర్థ్యం ఒక ఆచరణాత్మక అదనంగా ఉంది, ఇది పనికిమాలిన క్లెయిమ్‌లతో వ్యవస్థ మునిగిపోకుండా నిరోధిస్తుంది. ఈ నిబంధన ఫిర్యాదు యంత్రాంగం చట్టబద్ధమైన కాపీరైట్ ఆందోళనలను పరిష్కరించడానికి ఒక ఆచరణీయ మరియు సమర్థవంతమైన సాధనంగా ఉండేలా చేస్తుంది.

విస్తృత చిక్కులు మరియు భవిష్యత్ పరిశీలనలు

GPAI కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ యొక్క 3వ డ్రాఫ్ట్ AI చట్టం యొక్క కాపీరైట్ నిబంధనలను కార్యాచరణలోకి తీసుకురావడానికి ఒక ముఖ్యమైన దశను సూచిస్తుంది. ఇది GPAI ప్రొవైడర్‌లకు చాలా అవసరమైన స్పష్టత మరియు మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది, అదే సమయంలో కంటెంట్ సృష్టికర్తల హక్కులను పరిరక్షించడానికి కూడా ప్రయత్నిస్తుంది. అయినప్పటికీ, అనేక విస్తృత చిక్కులు మరియు భవిష్యత్ పరిశీలనలు మిగిలి ఉన్నాయి:

• ‘సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు’ ప్రమాణం: ‘సహేతుకమైన ప్రయత్నాలు’ అనే పదబంధం యొక్క పునరావృత ఉపయోగం కొంత ఆత్మాశ్రయతను పరిచయం చేస్తుంది. ‘సహేతుకమైనది’ అంటే ఏమిటో అర్థవివరణకు లోబడి ఉంటుంది మరియు చట్టపరమైన సవాళ్లు మరియు పరిశ్రమ యొక్క ఉత్తమ పద్ధతుల ద్వారా కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చెందుతుంది. ఈ అస్పష్టత ప్రొవైడర్‌లకు అనిశ్చితికి దారితీయవచ్చు, అయితే ఇది విభిన్న సందర్భాలకు వశ్యత మరియు అనుసరణను కూడా అనుమతిస్తుంది.

• డౌన్‌స్ట్రీమ్ ప్రొవైడర్ల పాత్ర: కోడ్ ప్రధానంగా GPAI ప్రొవైడర్‌లను లక్ష్యంగా చేసుకున్నప్పటికీ, డౌన్‌స్ట్రీమ్ ప్రొవైడర్‌లు దాని నిబంధనలను అర్థం చేసుకోవడంలో నిక్షిప్త ఆసక్తిని కలిగి ఉన్నారు. కోడ్ GPAI మోడళ్ల నాణ్యత మరియు సమ్మతి కోసం అంచనాలను నిర్దేశిస్తుంది, ఇది ఒప్పంద చర్చలు మరియు ప్రమాద అంచనాలను తెలియజేస్తుంది. డౌన్‌స్ట్రీమ్ ప్రొవైడర్‌లు GPAI మోడల్‌ల యొక్క వారి ఉపయోగం కోడ్ యొక్క సూత్రాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి పరోక్ష ఒత్తిడిని కూడా ఎదుర్కోవచ్చు.

• సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క పరిణామం: AI అభివృద్ధి యొక్క వేగవంతమైన వేగం అంటే కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ తప్పనిసరిగా జీవన పత్రంగా ఉండాలి. డేటా సేకరణ, మోడల్ శిక్షణ మరియు అవుట్‌పుట్ ఉత్పత్తి కోసం కొత్త సాంకేతికతలు ఉద్భవించవచ్చు, కోడ్ యొక్క నిబంధనలకు నవీకరణలు అవసరం. ‘పరిశ్రమ ప్రమాణం’ మెటాడేటా మరియు ‘విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన’ పరిష్కారాల సూచన కొనసాగుతున్న అనుసరణ కోసం ఈ అవసరాన్ని గుర్తిస్తుంది.

• అంతర్జాతీయ సమన్వయం: EU AI చట్టం ఒక మార్గదర్శక చట్టం, అయితే ఇది శూన్యంలో పనిచేయడం లేదు. ఇతర అధికార పరిధులు కూడా AIని నియంత్రించే సవాళ్లతో పోరాడుతున్నాయి. AI నిబంధనల యొక్క అంతర్జాతీయ సమన్వయం, కాపీరైట్ నిబంధనలతో సహా, విభజనను నివారించడానికి మరియు AI డెవలపర్‌లకు ఒక స్థాయి ఆట మైదానాన్ని నిర్ధారించడానికి కీలకం.

• ఆవిష్కరణపై ప్రభావం: కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ AI ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహించడం మరియు కాపీరైట్‌ను రక్షించడం మధ్య సమతుల్యతను సాధించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. అయినప్పటికీ, AI అభివృద్ధి యొక్క వేగం మరియు దిశపై ఈ నిబంధనల ప్రభావం చూడవలసి ఉంది. మితిమీరిన కఠినమైన నిబంధనలు ఆవిష్కరణలను అడ్డుకోవచ్చని కొందరు వాదిస్తున్నారు, మరికొందరు బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి స్పష్టమైన నియమాలు అవసరమని వాదిస్తున్నారు.

• అమలు మరియు పర్యవేక్షణ కట్టుబడి ఉండటం ఎలా తనిఖీ చేయబడుతుంది? కోడ్‌ల ప్రభావం అమలు మరియు పర్యవేక్షణ కోసం ఉంచబడిన యంత్రాంగాలపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది.

GPAI కోడ్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ యొక్క 3వ డ్రాఫ్ట్ అనేది చాలా దూరం చిక్కులు ఉన్న సంక్లిష్టమైన మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న పత్రం. ఇది AI యుగంలో కాపీరైట్ సమ్మతి యొక్క సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ఒక ముఖ్యమైన ప్రయత్నాన్ని సూచిస్తుంది, అయితే ఇది పురోగతిలో ఉన్న పని కూడా. GPAI ప్రొవైడర్‌లు, హక్కుదారులు, విధాన రూపకర్తలు మరియు విస్తృత AI కమ్యూనిటీతో సహా వాటాదారుల మధ్య కొనసాగుతున్న సంభాషణ, కోడ్ దాని ఉద్దేశించిన లక్ష్యాలను సాధించేలా మరియు వేగవంతమైన సాంకేతిక మార్పుల నేపథ్యంలో సంబంధితంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి అవసరం.