OpenAI gibi devlerin öncülük ettiği yapay zeka geliştirmenin durmak bilmeyen ilerleyişi, sık sık fikri mülkiyet ve veri sahipliğinin köklü ilkeleriyle çatışıyor. Bu çatışma, OpenAI’nin en yeni amiral gemisi modeli GPT-4o’nun, potansiyel olarak gerekli izinler alınmadan, ödeme duvarlarının arkasında korunan telif hakkıyla korunan materyaller kullanılarak eğitilmiş olabileceğine dair yeni iddiaların ortaya çıkmasıyla bir kez daha tartışmalara yol açtı. Bu iddialar, yeni kurulan bir gözlemci grup olan AI Disclosures Project’ten geliyor ve sofistike yapay zeka sistemlerinin eğitimi için verilerin etik kaynak kullanımı etrafındaki zaten karmaşık olan tartışmaya başka bir karmaşıklık katmanı ekliyor.
Gözlemcinin Sesi: AI Disclosures Project’ten İddialar
2024’te kurulan AI Disclosures Project, kendisini yapay zeka endüstrisindeki genellikle şeffaf olmayan uygulamaları incelemeye adanmış kar amacı gütmeyen bir kuruluş olarak konumlandırıyor. Kurucuları arasında, önde gelen bir teknik kitap yayıncısı olan O’Reilly Media’nın kurucusu, medya girişimcisi Tim O’Reilly ve ekonomist Ilan Strauss gibi önemli isimler bulunuyor. O’Reilly Media ile olan bu bağlantı özellikle önemlidir, çünkü projenin ilk bomba etkisi yaratan raporu, özellikle O’Reilly’nin ödeme duvarlı kitap içeriğinin GPT-4o’nun eğitim veri setinde iddia edilen varlığına odaklanıyor.
Çalışmalarının merkezi iddiası kışkırtıcı: OpenAI ile O’Reilly Media arasında bilinen herhangi bir lisans anlaşması olmamasına rağmen, GPT-4o modeli, doğrudan O’Reilly’nin telif hakkıyla korunan kitaplarından türetilen içeriğe belirgin derecede yüksek bir aşinalık sergiliyor. Rapor, bu aşinalığın, bu ödeme duvarlı materyallerin modelin yeteneklerini oluşturmak için kullanılan devasa veri kümesine dahil edildiğini güçlü bir şekilde öne sürdüğünü iddia ediyor. Çalışma, özellikle GPT-3.5 Turbo olmak üzere daha eski OpenAI modelleriyle karşılaştırıldığında önemli bir farkı vurguluyor ve GPT-4o’nun geliştirilmesine giden süreçte veri toplama uygulamalarında potansiyel bir değişiklik veya genişleme olduğunu ima ediyor.
Sonuçları önemli. Eğer özel, ücretli içerik, yetkilendirme veya tazminat olmaksızın yapay zeka modelleri tarafından alınıyorsa, bu, üretken yapay zeka çağında telif hakkı yasası hakkında temel soruları gündeme getiriyor. Yayıncılar ve yazarlar, içeriklerinin münhasırlığına dayanan abonelik veya satın alma modellerine güveniyorlar. Bu materyalin eğitim için iddia edilen kullanımı, bu iş modellerini baltalıyor olarak görülebilir ve potansiyel olarak oluşturulması önemli yatırım gerektiren içeriğin değerini düşürebilir. Bu özel suçlama, halka açık web sitelerinin kazınmasının ötesine geçerek, açıkça ödeme yapan müşteriler için tasarlanmış içeriğe erişim alanına giriyor.
Kara Kutunun İçine Bakmak: Üyelik Çıkarım Saldırısı
İddialarını kanıtlamak için AI Disclosures Project’teki araştırmacılar, “üyelik çıkarım saldırısı” olarak bilinen sofistike bir teknik kullandılar ve özellikle DE-COP adını verdikleri bir yöntemi uyguladılar. Bu yaklaşımın arkasındaki temel fikir, bir yapay zeka modelinin belirli metin parçalarını “ezberleyip ezberlemediğini” veya en azından onlara karşı güçlü bir aşinalık geliştirip geliştirmediğini test etmektir. Esasen saldırı, modelin orijinal metin pasajları (bu durumda O’Reilly kitaplarından) ile aynı pasajların başka bir yapay zeka tarafından oluşturulan dikkatlice yapılandırılmış parafrazlanmış versiyonları arasında güvenilir bir şekilde ayrım yapıp yapamadığını görmek için modeli sorgular.
Altta yatan mantık şudur: Eğer bir model, yakın bir parafraza kıyasla orijinal insan tarafından yazılmış metni tanımlama konusunda sürekli olarak rastgeleden daha yüksek bir yetenek gösteriyorsa, bu, modelin o orijinal metinle daha önce karşılaştığını ima eder - muhtemelen eğitim aşamasında. Bu, birinin hiç görmediğini iddia ettiği belirli, daha az bilinen bir fotoğrafı tanıyıp tanımadığını test etmeye benzer; tutarlı tanıma, önceden maruz kalmayı düşündürür.
AI Disclosures Project’in testinin ölçeği dikkate değerdi. 34 farklı O’Reilly Media kitabından alınan 13.962 ayrı paragraf alıntısı kullandılar. Bu alıntılar, genellikle yayıncının ödeme duvarının arkasında bulunan türden özel, yüksek değerli içeriği temsil ediyordu. Çalışma daha sonra hem GPT-4o’nun hem de selefi GPT-3.5 Turbo’nun bu ayırt etme görevindeki performansını ölçtü.
Raporda sunulan sonuçlar çarpıcıydı. GPT-4o, ödeme duvarlı O’Reilly içeriğini tanıma konusunda önemli ölçüde artmış bir yetenek gösterdi. Performansı, ikili sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek için yaygın bir metrik olan AUROC (Alıcı İşletim Karakteristiği eğrisi altındaki Alan) puanı kullanılarak ölçüldü. GPT-4o, %82’lik bir AUROC puanı elde etti. Buna karşılık, GPT-3.5 Turbo sadece %50’nin biraz üzerinde puan aldı, bu da esasen rastgele tahmin etmeye eşdeğerdir - test edilen materyale özgü çok az veya hiç tanıma olmadığını gösterir. Rapor, bu keskin farkın, ödeme duvarlı içeriğin gerçekten de GPT-4o’nun eğitim diyetinin bir parçası olduğuna dair ikna edici, ancak dolaylı kanıtlar sunduğunu savunuyor. %82’lik bir puan, şans veya genelleştirilmiş bilgi ile beklenenin çok ötesinde güçlü bir sinyal öneriyor.
Gerekli Uyarılar ve Cevaplanmamış Sorular
Bulgular ikna edici bir anlatı sunarken, yapay zeka araştırmacısı Sruly Rosenblat da dahil olmak üzere çalışmanın ortak yazarları, metodolojilerinde ve yapay zeka eğitiminin karmaşık doğasında içkin potansiyel sınırlamaları takdire şayan bir şekilde kabul ediyorlar. Öne sürdükleri önemli bir uyarı, dolaylı veri alımı olasılığıdır. ChatGPT (OpenAI’nin popüler arayüzü) kullanıcılarının, metin hakkında soru sormak veya özet istemek gibi çeşitli amaçlarla ödeme duvarlı O’Reilly kitaplarından alıntıları doğrudan sohbet arayüzüne kopyalayıp yapıştırmış olabilecekleri düşünülebilir. Eğer bu yeterince sık meydana geldiyse, model içeriği ilk eğitim veri setine doğrudan dahil edilmek yerine kullanıcı etkileşimleri yoluyla dolaylı olarak öğrenmiş olabilir. Doğrudan eğitim maruziyetini kullanıcı istemleri yoluyla dolaylı öğrenmeden ayırmak, yapay zeka adli bilişiminde önemli bir zorluk olmaya devam ediyor.
Ayrıca, çalışmanın kapsamı, GPT-4o’nun ana eğitim döngüsüyle eş zamanlı veya sonrasında geliştirilmiş veya piyasaya sürülmüş olabilecek OpenAI’nin mutlak en son veya özel model iterasyonlarına kadar uzanmadı. Potansiyel olarak GPT-4.5 (eğer bu özel adlandırma veya yetenek seviyesi altında mevcutsa) ve o3-mini ve o1 gibi akıl yürütme odaklı modeller dahil olmak üzere modeller, aynı üyelik çıkarım saldırılarına tabi tutulmadı. Bu, veri kaynaklama uygulamalarının daha da gelişip gelişmediği veya bu yeni modellerin ödeme duvarlı içerikle benzer aşinalık kalıpları sergileyip sergilemediği sorusunu açık bırakıyor. Yapay zeka geliştirmedeki hızlı iterasyon döngüleri, herhangi bir anlık analizin neredeyse anında biraz güncelliğini yitirme riski taşıdığı anlamına geliyor.
Bu sınırlamalar, çalışmanın temel bulgularını mutlaka geçersiz kılmaz, ancak önemli nüans katmanları ekler. Bir temel modelini eğitmek için kullanılan terabaytlarca verinin içinde neyin bulunduğunu kesin olarak kanıtlamak herkesin bildiği gibi zordur. Üyelik çıkarım saldırıları olasılıksal kanıtlar sunar, mutlak kesinlik sunmak yerine olasılığı önerir. OpenAI, diğer yapay zeka laboratuvarları gibi, tescilli endişeleri ve rekabetçi hassasiyetleri gerekçe göstererek eğitim verisi kompozisyonunu yakından korur.
Daha Geniş Bir Çatışma: Yapay Zeka Arenasında Telif Hakkı Savaşları
AI Disclosures Project tarafından yöneltilen iddialar bir boşlukta mevcut değil. Yapay zeka geliştiricileri ile yaratıcılar arasında telif hakkıyla korunan materyallerin eğitim amacıyla kullanılması konusunda çok daha geniş, devam eden bir çatışmanın en son çatışmasını temsil ediyorlar. OpenAI, Google, Meta ve Microsoft gibi diğer önde gelen oyuncularla birlikte, kendisini birçok yüksek profilli davada buluyor. Yazarlar, sanatçılar, haber kuruluşları ve diğer hak sahipleri tarafından açılan bu yasal zorluklar, genellikle üretken yapay zeka modellerini eğitmek için internetten büyük miktarda metin ve görüntünün yetkisiz olarak kazınması ve alınmasından kaynaklanan yaygın telif hakkı ihlali iddiasında bulunuyor.
Yapay zeka şirketleri tarafından sıklıkla öne sürülen temel savunma, adil kullanım doktrinine (Amerika Birleşik Devletleri’nde) veya diğer yargı bölgelerindeki benzer istisnalara dayanmaktadır. Telif hakkıyla korunan eserleri eğitim için kullanmanın “dönüştürücü” bir kullanım oluşturduğunu savunuyorlar - yapay zeka modelleri yalnızca orijinal eserleri yeniden üretmiyor, aynı zamanda verileri tamamen yeni çıktılar üretmek için kalıpları, stilleri ve bilgileri öğrenmek için kullanıyor. Bu yoruma göre, güçlü yeni bir araç yaratmayı amaçlayan eğitim sürecinin kendisi, alınan her veri parçası için lisans gerektirmeden izin verilebilir olmalıdır.
Ancak hak sahipleri bu görüşe şiddetle karşı çıkıyorlar. İlgili kopyalamanın büyük ölçeğinin, inşa edilen yapay zeka ürünlerinin ticari doğasının ve yapay zeka çıktılarının orijinal eserlerle doğrudan rekabet etme ve yerini alma potansiyelinin adil kullanım bulgusuna karşı ağır bastığını savunuyorlar. İddia, yapay zeka şirketlerinin yaratıcılara tazminat ödemeden yaratıcı çalışmaların sırtından milyarlarca dolarlık işletmeler kurduğudur.
Bu davalı zemine karşı OpenAI, çeşitli içerik sağlayıcılarla lisans anlaşmaları yaparak bazı riskleri azaltmak için proaktif olarak çaba göstermiştir. Büyük haber yayıncıları (Associated Press ve Axel Springer gibi), sosyal medya platformları (Reddit gibi) ve stok medya kütüphaneleri (Shutterstock gibi) ile anlaşmalar duyuruldu. Bu anlaşmalar, OpenAI’ye ödeme karşılığında belirli veri setlerine meşru erişim sağlar ve potansiyel olarak ihlal edici olabilecek web kazınmış verilere olan bağımlılığını azaltır. Şirketin ayrıca, modellerinin çıktılarının kalitesini ve güvenilirliğini iyileştirmeye ve geliştirmeye yardımcı olmakla görevlendirilen gazetecileri işe aldığı bildiriliyor, bu da yüksek kaliteli, potansiyel olarak küratörlü girdiye duyulan ihtiyacın farkında olduğunu gösteriyor.
Dalga Etkisi: İçerik Ekosistemi Endişeleri
AI Disclosures Project’in raporu, endişelerini OpenAI için acil yasal sonuçların ötesine taşıyor. Sorunu, tüm dijital içerik ekosisteminin sağlığını ve çeşitliliğini olumsuz etkileyebilecek sistemik bir tehdit olarak çerçeveliyor. Çalışma, potansiyel olarak zarar verici bir geri bildirim döngüsü ortaya koyuyor: Eğer yapay zeka şirketleri, yaratıcılara tazminat ödemeden yüksek kaliteli, profesyonelce oluşturulmuş içeriği (ödeme duvarlı materyal dahil) serbestçe kullanabilirse, bu tür içeriği ilk etapta üretmenin finansal sürdürülebilirliğini aşındırır.
Profesyonel içerik oluşturma - ister araştırmacı gazetecilik, ister derinlemesine teknik kılavuzlar, ister kurgu yazımı, ister akademik araştırma olsun - genellikle önemli ölçüde zaman, uzmanlık ve finansal yatırım gerektirir. Ödeme duvarları ve abonelik modelleri, genellikle bu çalışmayı finanse etmek için temel mekanizmalardır. Bu çabaları destekleyen gelir akışları, içeriğin tazminat olmaksızın rakip yapay zeka sistemlerini eğitmek için etkili bir şekilde kullanılması nedeniyle azalırsa, yüksek kaliteli, çeşitli içerik oluşturma teşviki düşebilir. Bu, daha az bilgili bir kamuoyuna, özel bilgi kaynaklarında bir azalmaya ve potansiyel olarak insan uzmanlığı ve doğrulaması olmayan daha düşük kaliteli veya yapay zeka tarafından üretilen içeriğin hakim olduğu bir internete yol açabilir.
Sonuç olarak, AI Disclosures Project, yapay zeka şirketlerinden eğitim verisi uygulamaları konusunda daha fazla şeffaflık ve hesap verebilirlik için güçlü bir şekilde savunuculuk yapmaktadır. İçerik yaratıcılarının, çalışmaları ticari yapay zeka modellerinin geliştirilmesine katkıda bulunduğunda adil bir şekilde tazmin edilmelerini sağlayan sağlam politikaların ve potansiyel olarak düzenleyici çerçevelerin uygulanması çağrısında bulunuyorlar. Bu, dünya çapındaki yaratıcı gruplarından gelen daha geniş çağrıları yansıtıyor; bu gruplar, yapay zeka sistemlerinin fikri mülkiyetleri üzerinde eğitilerek üretilen değerden pay almalarını sağlamak için - ister lisans anlaşmaları, ister telif hakkı sistemleri veya toplu pazarlık yoluyla olsun - mekanizmalar arıyorlar. Tartışma, yapay zeka inovasyonunun insan yaratıcılığı ve bilgi üretimi için gelişen bir ekosistemle birlikte gelişebileceği sürdürülebilir bir denge bulma etrafında dönüyor. Devam eden yasal savaşların çözümü ve yeni mevzuat veya endüstri standartları potansiyeli, bu gelecekteki dengeyi şekillendirmede kritik olacaktır. Devasa, karmaşık yapay zeka modellerinde veri kökenini izleme ve değeri atfetme sorusu, önemli bir teknik ve etik engel olmaya devam ediyor.