Dovoljenje za učenje AI
Ali sme umetna inteligenca učiti, do katere globine, za katere namene in pod kakšnimi obveznostmi. Biti prebran ni isto kot biti uporabljen za učenje; „ni prepovedano“ ni isto kot „se lahko uči“. AIRS in AILP dovoljenje za učenje pretvarjata v postopen, strojno berljiv spekter.
Vprašanja, ki se preučujejo
01
Globina učenja: indeksiranje, embedding, fino prilagajanje, treniranje, destilacija
02
Zakaj se nedefinirana odprtost odstrani iz procesov treniranja
03
Protokolizirana odprtost: kako dobro voljo narediti strojno izvršljivo
04
Modeli nadomestila, vezani na globino učenja
Povezane bele knjige
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS in AILP izražata nianse v dovoljenjih za učenje AI onkraj binarnega dovoljeno/nedovoljeno — kaj se AI sme naučiti, do kakšne globine, za katere namene in ob kakšnem nadomestilu.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Nedefinirano odprtost sistemi umetne inteligence berejo kot pravno negotovost in jo odstranijo; le protokolirano, strojno berljivo dovoljenje naredi vsebino resnično primerno za učenje.