Los modelos de IA no necesitan datos de los editores

Los modelos de IA no necesitan datos de los editores

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, asiste a la 54ª reunión anual del Foro Económico Mundial, en Davos, Suiza, el 18 de enero de 2024.

Denis Balibouse | Reuters

DAVOS, Suiza – Sam Altman dijo que estaba «sorprendido» por la demanda del New York Times contra su empresa, OpenAI, diciendo que sus modelos de inteligencia artificial no necesitaban entrenarse con los datos del editor.

Al describir la acción legal como «algo extraño», Altman dijo que OpenAI había estado en «negociaciones productivas» con el Times antes de que saliera la noticia de la demanda. Según Altman, OpenAI quería pagarle al medio «mucho dinero para mostrar su contenido» en ChatGPT, el popular chatbot de IA de la empresa.

«Nos sorprendió tanto como cualquiera leer que nos estaban demandando en The New York Times. Eso fue algo extraño», dijo el líder de OpenAI en el escenario del Foro Económico Mundial en Davos el jueves.

Añadió que no está tan preocupado por la demanda del Times y que una resolución con el editor no es una prioridad para OpenAI.

«Estamos abiertos a la formación [AI] en The New York Times, pero no es nuestra prioridad», dijo Altman frente a una multitud abarrotada en Davos.

«En realidad, no necesitamos entrenarnos con sus datos», añadió. «Creo que esto es algo que la gente no entiende. Cualquier fuente de entrenamiento en particular, no nos mueve mucho».

El Times demandó a ambos microsoft y OpenAI a finales del año pasado, acusando a las empresas de presunta infracción de derechos de autor mediante el uso de sus artículos como datos de entrenamiento para sus modelos de IA.

El medio de comunicación busca responsabilizar a Microsoft y OpenAI por «miles de millones de dólares en daños legales y reales» relacionados con la «copia y uso ilegal de las obras excepcionalmente valiosas del Times».

En la demanda, el Times mostró ejemplos en los que ChatGPT arrojaba versiones casi idénticas de las historias del editor. OpenAI ha cuestionado las acusaciones del Times.

La acción legal ha generado preocupaciones de que más editores de medios puedan perseguir a OpenAI con afirmaciones similares. Otros medios están buscando asociarse con la empresa para licenciar su propio contenido, en lugar de luchar en los tribunales. Axel Springer, por ejemplo, tiene un acuerdo con la empresa por el que licencia su contenido.

OpenAI respondió a la demanda del Times a principios de este año, diciendo en una declaración que los casos de «regurgitación», o escupir partes enteras «memorizadas» de contenidos o artículos específicos, «es un error poco común que estamos trabajando para solucionar». cero.»

en ese mismo declaraciónEl desarrollador de IA dijo que trabaja para colaborar con organizaciones de noticias y crear nuevos ingresos y oportunidades de monetización para la industria. «La capacitación es un uso legítimo, pero ofrecemos la opción de no participar porque es lo correcto», dijo la compañía.

Los comentarios de Altman hacen eco de los comentarios que el líder de AI hizo en un evento organizado por Bloomberg en Davos a principios de esta semana. Luego, Altman dijo que no estaba tan preocupado por la demanda del Times, cuestionó las acusaciones del editor y dijo que habría muchas maneras de monetizar el contenido de noticias en el futuro.

«Están todos los aspectos negativos de que estas personas digan… no hagas esto, pero lo positivo es que creo que habrá nuevas formas geniales de consumir y monetizar noticias y otros contenidos publicados», dijo Altman.

«Y por cada situación del New York Times, tenemos muchas más cosas súper productivas sobre personas que están entusiasmadas por construir el futuro y no hacer teatro».

Altman agregó que había formas en que OpenAI podría modificar los modelos GPT de la compañía, para que no regurgiten ninguna historia o característica publicada en línea palabra por palabra.

«No queremos regurgitar el contenido de otra persona», dijo. «Pero el problema no es tan fácil como parece en el vacío. Creo que podemos reducir ese número cada vez más, bastante bajo. Y eso parece algo súper razonable para evaluarnos».

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