Štai, kad ir „ChatGPT“ kūrėjų organizacija „OpenAI“ buvo įkurta 2015-tais metais, o pirma „ChatGPT“ versija pasirodė 2018-tais metais.
„Užtrukome bent 6-7 metus, kad atsidurtume ten, kur dabar esame, ir DI sprendimus pradedame naudoti savo kasdienėje veikloje – ne tik darbe, bet ir namuose. Kitos kompanijos, kaip „Google“ ar „Microsoft“ nesnaudė ir visus šiuos metus skyrė daug išteklių bei resursų savo DI sprendimų kūrimui. Tiesiog „OpenAI“ buvo pirmieji, kurie pralaužė ledus ir leido naudotis DI sprendimais plačiajai visuomenei. Per paskutinius keletą metų DI sprendimai evoliucionuoja sparčiau nei mums pavyksta apie tai skaityti ar pasidomėti. Dar atrodo buvo tik pati pradžia ir DI sprendimai buvo paremti „ChatBot“ principu ir galėdavome užduoti įvarius klausimus ar suformuoti užduotis bei gaudavome rezultatą, o dabar jau galime generuoti vizualinį ir audio turinį, modifikuoti esamą turinį ir t.t. DI intelekto pritaikymas komercijoje yra itin spartus, nors atrodo yra dar daug abejonių dėl DI kokybės, teisinių ginčų, bet jau galime pirkti ir taikyti sprendimus paremtus DI technologijomis. Pažanga šioje srityje per ateinančius metus išliks itin sparti, nes niekas nenorės pralošti šių sparčių lenktynių ir parodyti, kaip jų kuriami DI sprendimai geba kurti ir padėti žmonėms“, – sako Marius Guobys, IT įmonės „Cognizant“ DevOps praktikų vadovas.
Tykantys pavojai dirbant su DI
Įmonės ir organizacijos, kurios nori taikyti DI intelekto sprendimus (arba jau pradėjo juos taikyti) susiduria su keletu iššūkių. Vienas iš pagrindinių – intelektinės nuosavybės klausimas.
„Tai yra itin plačiai aptariama tema šiuo metu, ypatingai dėl to, jog DI sprendimai jau pasiekė tokia pažangą, jog gali generuoti turinį ar net visą produktą. Informacinių technologijų srityje tai yra itin opi problema. Riba tarp to, kas yra legalu ir pažeidžia autorines teises yra itin plona. Pavyzdžiui, jeigu pasinaudoję DI sprendimais sugeneruojame kodą, kurį panaudojame sukurtame sprendime ir vėliau parduodame tą sprendimą klientui kartu su autorinėmis teisėmis. Tačiau kas gali atsakyti ar užtikrinti, jog parašytas kodas nėra perpanaudotas iš DI modelio, kurį jis rado ar išmoko kokiame nors viešai prieinamame resurse internete. Kitas aspektas yra duomenų pateikimas DI tam, kad gautų rezultatą. Jeigu pateikiame duomenis DI modeliui norint, jog jie būtų apdoroti ar nepažeidžiame tų duomenų intelektinės nuosavybės, kadangi viešai prieinami DI modeliai bus apmokomi tais pateiktais duomenimis, ir vėliau juos gali panaudoti generuoti atsakymus kitiems asmenims ar organizacijoms. Be to, niekas nėra apsaugotas, kad DI modelio kūrėjai neišsaugos tų duomenų savo tolimesniems tikslams, o tie tikslai dažniausiai yra tolimesnis DI apmokymas. Galiausiai, jeigu DI sukuria galutinį produktą be didesnio žmogaus indėlio, ar galime tokio sprendimo autorines teises priimti sau? Tikriausiai atsakytume taip, juk aš tik pasinaudojau įrankiu. Tačiau teisiniu požiūriu nėra visai taip“, – kalba M. Guobys.
Vienas iš sprendimų – vidinis DI įrankis
Įvertinant šias ir kitas rizikas verslai jau ieško būdų kaip užtikrinti, kad su tokiomis problemomis nesusidurtų. Akivaizdus atsakymas iš teisinės perspektyvos būtų tiesiog vadovautis egzistuojančiomis teisinėmis normomis, tačiau to padaryti nėra galimybės, nes tiesiog jų kartais išvis nėra arba precendentas dar nėra įvykęs iki galo ir teisinė praktika nėra nustatyta.
Dažniausiai pasitaikantis organizacijų sprendimas, norint įveikti kylančias bėdas su DI panaudojimu, yra tiesiog draudimas naudotis DI sprendimais darbo tikslais ir jų blokavimas tinkle.
Tačiau, anot eksperto, tai nėra labai efektyvu, kadangi nesi apsaugotas nuo to, jog darbuotojas nepasinaudos DI sprendimais iš savo asmeninio įrenginio ar prisijungs iš kito tinklo. Kiek efektyvesnis sprendimas yra taisyklių nustatymas kam ir kokiais tikslais organizacijose pasitelkiami DI įrankiai.
„Visgi, pats įdomiausias ir labiausiai atitinkantis verslo interesus būdas, būtų savo DI įrankio įdiegimas organizacijoje ir leidimas naudotis juo darbo tikslais. Taip galima užtikrinti duomenų apsaugą ir intelektinės nuosavybės klausimus. Man visada patiko žiniasklaidoje dažnai minima mintis – žinome, jog lėktuvai šiais laikais gali pakilti, skristi ir nusileisti patys. Bet ar sėstumėte į lėktuvą kelionei, kuomet lėktuve nėra piloto? Mūsų organizacijoje DI sprendimų dar nenaudojame itin plačiai, bet šiuo metu esame testinėje fazėje, kai vertiname DI galimybes kuriamų sprendimų kokybei, saugumui, konsultuojamės su klientais apie DI naudą ar sprendimų taikymą. Tuo pačiu prisidedame prie vidinio DI įrankio kūrimo, testavimo ir panaudojimo. Tokio įrankio pagalba galime užtikrinti, kad darbuotojai galės kurti naują ir inovatyvų turinį bei sprendimus. Tuomet bus užtikrinta klientų duomenų sauga ir autorinių teisių klausimai, tačiau taip pat turime įvertinti, kad DI įrankis nėra atsakymas į visus klausimus ir įvertinti pateikiamų atsakymų saugą, legalumą ir kitus svarbius aspektus. Per ateinančius kelis metus organizacijoms, kurios nori išlikti inovacijų aukštumose, DI sprendimų panaudojimas bus itin svarbus ir reikalingas norint išlikti konkurencingoms“, – teigia „Cognizant“ DevOps praktikų vadovas.
Kaip apsaugoti kliento duomenis
Kadangi leidžiant duomenis per DI įrankius, atsiranda didelė rizika atskleisti kliento konfidencialią informaciją, Mindaugas Civilka, „TGS Baltic“ partneris, Technologijų industrijos grupės vadovas:
- Įsitikinti, kad naudojami saugūs DI įrankiai – platformos, kurios imasi priemonių užtikrinti duomenų ir intelektinės nuosavybės apsaugą (pavyzdžiui, tikrinti DI įrankio naudojimo ir privatumo politikas tinklalapyje);
- Naudoti DI įrankius „protingai“ – apriboti įvedamą jautrią informaciją į paiešką (ją nuasmeninti);
- Žinoma, imtis ir kitų įprastinių priemonių – apriboti darbuotojų prieigą prie informacijos, naudoti šifravimo įrankius, sudaryti susitarimus su klientu.
Daugelis autorių nesutinka su automatinių kūrinių įtraukimu į algoritmų mokymo duomenų rinkinius, akcentuoja teisę pasitraukti ar drausti įtraukti į DI modelius. Pavyzdžiui, JAV naujienų grupė „The New York Times“ užblokavo „OpenAI“ naudojamus svetainių nuskaitymo algoritmus ir „OpenAI“ negali naudoti „The New York Times“ turinio savo DI modeliams mokyti. Be to, „The New York Times“ atnaujino savo teikimo sąlygas, kad uždraustų turinį naudoti DI modelių apmokymui.
DI kūrėjai turės išmokti naudoti teisėtus duomenis modelio kūrimui, juos licencijuoti ir mokėti už bet kokius kūrinius, kuriuos jos norės įtraukti į DI algoritmus ir pašalinti kūrinius, kurie neturi leidimo.
„Šiuo metu JAV yra sprendžiamos kelios labai reikšmingos bylos, kuriose turės būti atsakyta į klausimą, ar iš tikrųjų DI apmokymas duomenimis, kurie yra netiesiogiai išvestiniai iš autorinių kūrinių (t.y. sukurtos matematinės formulės, modeliai, kurie reprezentuoja tam tikras autorinio kūrinio detales, požymius ar savybes), gali būti laikomas autorinių kūrinių panaudojimu, kuriam reikia autoriaus sutikimo, leidimo. DI plėtrą palaikančių teisininkų nuomone, DI mokymas naudojant autorių teisių saugomą medžiagą yra „sąžiningas naudojimas“ (angl. fair use): tai JAV teisinė doktrina, leidžianti tam tikromis aplinkybėmis naudoti autorių teisių saugomą medžiagą be autorių sutikimo, pavyzdžiui, siekiant parodijuoti, cituoti ir išvestinius kūrinius, kurie praturtina kultūrą. DI pramonė savo poziciją grindžia tuo, kad generatyvieji DI įrankiai nekopijuoja knygų, kurių pagrindu mokėsi, o sukuria naujus kūrinius, ir nauji kūriniai nepakenkia komercinei originalų rinkai“, – pažymi advokatų kontoros partneris.
