Doomsday ທາງດ້ານກົດຫມາຍສໍາລັບ AI ChatGPT ທົ່ວໄປຖ້າຖືກຈັບໄດ້ວ່າເປັນການລ່ວງລະເມີດຫຼືລະເມີດ, ເຕືອນຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI

ໃຫ້ສິນເຊື່ອບ່ອນທີ່ສິນເຊື່ອແມ່ນກໍານົດ.

ນັ້ນເປັນສະຕິປັນຍາເລັກນ້ອຍທີ່ເຈົ້າອາດຈະຖືກຍົກຂຶ້ນມາເພື່ອເຊື່ອຢ່າງໜັກແໜ້ນ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ຄົນເຮົາສົມມຸດ ຫຼືຈິນຕະນາການວ່າພວກເຮົາທຸກຄົນອາດຈະເຫັນດີກັນຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນວ່ານີ້ແມ່ນກົດເກນທີ່ຍຸດຕິທຳ ແລະ ສົມເຫດສົມຜົນໃນຊີວິດ. ເມື່ອໃຜຜູ້ຫນຶ່ງເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສົມຄວນໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບການຍອມຮັບທີ່ສົມຄວນ.

ທັດສະນະທີ່ກົງກັນຂ້າມຈະເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມຫນ້າສົນໃຈຫນ້ອຍລົງ.

ຖ້າໃຜຜູ້ຫນຶ່ງຍ່າງອ້ອມ insisting ວ່າສິນເຊື່ອຄວນຈະ ບໍ່ ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບເມື່ອສິນເຊື່ອຮອດກໍານົດ, ດີ, ທ່ານອາດຈະຢືນຢັນວ່າຄວາມເຊື່ອດັ່ງກ່າວບໍ່ສຸພາບແລະອາດຈະຖືກທໍາລາຍ. ພວກເຮົາມັກຈະຮູ້ສຶກວຸ້ນວາຍໃນຕົວເຮົາເອງເມື່ອສິນເຊື່ອຖືກຫຼອກລວງຂອງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ເຮັດສຳເລັດບາງສິ່ງທີ່ໜ້າສັງເກດ. ຂ້າພະເຈົ້າກ້າເວົ້າວ່າພວກເຮົາບໍ່ພໍໃຈໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຄົນອື່ນປອມຕົວເອົາສິນເຊື່ອສໍາລັບວຽກງານຂອງຄົນອື່ນ. ນັ້ນຄືຄວາມວຸ້ນວາຍສອງເທົ່າທີ່ບໍ່ພໍໃຈ. ບຸກຄົນທີ່ຄວນຈະໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອໄດ້ຖືກປະຕິເສດປັດຈຸບັນຂອງເຂົາເຈົ້າຢູ່ໃນແສງຕາເວັນ. ນອກ​ຈາກ​ນັ້ນ, ຄົນ​ຂີ້​ຕົວະ​ຍັງ​ມີ​ຄວາມ​ສຸກ​ເຖິງ​ຈຸດ​ພິ​ເສດ​ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຫຼອກ​ລວງ​ເຮົາ​ໃນ​ການ​ຫຼອກ​ລວງ​ຄວາມ​ຮັກ​ທີ່​ດີ​ຂອງ​ເຮົາ.

ເປັນຫຍັງການສົນທະນາທັງໝົດນີ້ກ່ຽວກັບການເກັບສິນເຊື່ອດ້ວຍວິທີທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດ ແລະຫລີກລ້ຽງວິທີການທີ່ຜິດ ແລະຖືກດູຖູກ?

ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຮົາເບິ່ງຄືວ່າຈະປະເຊີນກັບສະຖານະການທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຫລ້າສຸດໃນ Artificial Intelligence (AI).

ແມ່ນແລ້ວ, ການຮຽກຮ້ອງແມ່ນວ່ານີ້ແມ່ນເກີດຂຶ້ນໂດຍຜ່ານປະເພດຂອງ AI ທີ່ເອີ້ນວ່າ AI ສ້າງ. ມີຫຼາຍມືທີ່ Generative AI, AI ທີ່ຮ້ອນທີ່ສຸດໃນຂ່າວໃນມື້ນີ້, ໄດ້ເອົາສິນເຊື່ອສໍາລັບສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ສົມຄວນທີ່ຈະໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອ. ແລະນີ້ອາດຈະຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຍ້ອນວ່າ AI ທົ່ວໄປໄດ້ຮັບການຂະຫຍາຍແລະນໍາໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ການປ່ອຍສິນເຊື່ອຫຼາຍກວ່າແລະຫຼາຍ imbuing ກັບ AI ການຜະລິດ, ໃນຂະນະທີ່ sadly ທີ່ອຸດົມສົມບູນສົມຄວນໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ຖືກປະໄວ້ໃນຂີ້ຝຸ່ນ.

ວິທີທີ່ສະ ເໜີ ຂອງຂ້ອຍເພື່ອຊີ້ບອກປະກົດການທີ່ໄດ້ກ່າວມານີ້ແມ່ນຜ່ານສອງປະໂຫຍກທີ່ ໜ້າ ງຶດງໍ້:

• 1) ການຫຼອກລວງໃນລະດັບ
• 2) ການລະເມີດລິຂະສິດໃນລະດັບ

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ສົມ​ມຸດ​ວ່າ​ທ່ານ​ອາດ​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ຮູ້​ກ່ຽວ​ກັບ AI ຜະ​ລິດ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ເປັນ app AI ທີ່​ເປັນ​ທີ່​ນິ​ຍົມ​ກັນ​ຢ່າງ​ກວ້າງ​ຂວາງ​ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ເປັນ ChatGPT ທີ່​ໄດ້​ປ່ອຍ​ອອກ​ມາ​ເມື່ອ​ເດືອນ​ພະ​ຈິກ​ໂດຍ OpenAI​. ຂ້ອຍຈະເວົ້າເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AI ທົ່ວໄປແລະ ChatGPT ທັນທີ. ວາງຢູ່ໃນບ່ອນນັ້ນ.

ໃຫ້ ຂອງ ໄດ້ ທັນ ທີ ເພື່ອ ຈຸດ ປະ ສົງ ຂອງ ສິ່ງ ທີ່ ໄດ້ ຮັບ ແບ້ ຂອງ ປະ ຊາ ຊົນ, ເປັນ ມັນ ໄດ້.

ບາງຄົນໄດ້ຈົ່ມຢ່າງຫນັກແຫນ້ນວ່າ AI ການຜະລິດມີທ່າແຮງທີ່ຈະທໍາລາຍມະນຸດທີ່ສ້າງເນື້ອຫາ. ທ່ານເຫັນ, ແອັບຯ AI ທົ່ວໄປສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍການກວດສອບຂໍ້ມູນທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດສ້າງເຄືອຂ່າຍການຈັບຄູ່ຮູບແບບພາຍໃນທີ່ກວ້າງຂວາງພາຍໃນແອັບຯ AI ທີ່ສາມາດຜະລິດເນື້ອຫາໃຫມ່ທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຕາຫນ້າອັດສະຈັນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າມັນຖືກອອກແບບດ້ວຍມືຂອງມະນຸດແທນທີ່ຈະເປັນຊິ້ນສ່ວນຂອງອັດຕະໂນມັດ.

ຜົນງານທີ່ໂດດເດັ່ນນີ້ແມ່ນໃນຂອບເຂດທີ່ດີອັນເນື່ອງມາຈາກການໃຊ້ເນື້ອຫາທີ່ສະແກນອິນເຕີເນັດ. ໂດຍບໍ່ມີປະລິມານແລະຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງເນື້ອຫາອິນເຕີເນັດເປັນແຫຼ່ງສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ, AI ທົ່ວໄປຈະຫວ່າງເປົ່າຫຼາຍແລະມີຄວາມສົນໃຈຫນ້ອຍທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້. ໂດຍການໃຫ້ AI ກວດສອບເອກະສານ ແລະຂໍ້ຄວາມອອນລາຍນັບລ້ານໆລ້ານໆສະບັບ, ພ້ອມກັບເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທັງໝົດ, ການຈັບຄູ່ຮູບແບບແມ່ນຄ່ອຍໆມາເພື່ອທົດລອງ ແລະເຮັດຕາມເນື້ອຫາທີ່ມະນຸດສ້າງຂຶ້ນ.

ການກວດກາເນື້ອໃນຫຼາຍ, ບໍ່ລົງຮອຍກັນແມ່ນວ່າການຈັບຄູ່ຮູບແບບຈະໄດ້ຮັບການ honed ຫຼາຍແລະໄດ້ຮັບການ mimicry ດີກວ່າ, ທັງຫມົດແມ່ນເທົ່າທຽມກັນ.

ຕໍ່​ໄປ​ນີ້​ແມ່ນ​ຄໍາ​ຖາມ​ຫຼາຍ​ລ້ານ​ໂດ​ລາ​:

• ຄຳຖາມໃຫຍ່: ຖ້າທ່ານຫຼືຄົນອື່ນມີເນື້ອຫາຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດທີ່ບາງ app AI ທົ່ວໄປໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ການເຮັດແນວນັ້ນສົມມຸດວ່າໂດຍບໍ່ມີການອະນຸຍາດໂດຍກົງຈາກເຈົ້າແລະບາງທີອາດຈະບໍ່ມີສະຕິຂອງທ່ານທັງຫມົດ, ທ່ານຄວນມີສິດໄດ້ຮັບສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ pie ກ່ຽວກັບມູນຄ່າໃດກໍ່ຕາມທີ່ເກີດຂື້ນຈາກ. ການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ AI ​​ທົ່ວໄປນັ້ນບໍ?

ບາງຄົນໂຕ້ຖຽງຢ່າງໂຫດຮ້າຍວ່າຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ ແມ່ນ​ແລ້ວໂດຍສະເພາະແມ່ນຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາຂອງມະນຸດແທ້ໆສົມຄວນໄດ້ຮັບການຕັດການດໍາເນີນການຂອງພວກເຂົາ. ມັນກໍ່ແມ່ນ, ທ່ານຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຈະຊອກຫາຜູ້ໃດທີ່ໄດ້ຮັບສ່ວນແບ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງພວກເຂົາ, ແລະຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ, ເກືອບບໍ່ມີໃຜໄດ້ຮັບສ່ວນແບ່ງໃດໆ. ຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາທາງອິນເຕີເນັດທີ່ປະກອບສ່ວນໂດຍບໍ່ໄດ້ສະໝັກໃຈ ແລະບໍ່ຮູ້ຕົວແມ່ນຖືກປະຕິເສດສິນເຊື່ອທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ອັນນີ້ອາດຈະມີລັກສະນະໂຫດຮ້າຍ ແລະໂຫດຮ້າຍ. ພວກ​ເຮົາ​ພຽງ​ແຕ່​ໄດ້​ໄປ​ໂດຍ​ຜ່ານ​ການ unpacking ຂອງ​ປັນ​ຍາ sage ທີ່​ຄວນ​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປ່ອຍ​ສິນ​ເຊື່ອ​ທີ່​ສິນ​ເຊື່ອ​ແມ່ນ​ເນື່ອງ​ມາ​ຈາກ. ໃນກໍລະນີຂອງ AI ທົ່ວໄປ, ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ແມ່ນດັ່ງນັ້ນ. ກົດລະບຽບອັນຍາວນານແລະມີຄຸນນະທໍາກ່ຽວກັບສິນເຊື່ອເບິ່ງຄືວ່າຖືກລະເມີດຢ່າງຈິງຈັງ.

ໂອ້ຍ, ການຕອບໂຕ້ໄປ, ທ່ານກໍາລັງ overstating ຢ່າງສົມບູນແລະຜິດພາດສະຖານະການ. ແນ່ນອນ, AI ທົ່ວໄປໄດ້ກວດເບິ່ງເນື້ອຫາໃນອິນເຕີເນັດ. ແນ່ນອນ, ອັນນີ້ມີປະໂຫຍດຫຼາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນຂອງ AI ທົ່ວໄປ. ຍອມຮັບວ່າ, ແອັບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະທັບໃຈໃນມື້ນີ້ຈະບໍ່ເປັນທີ່ ໜ້າ ປະທັບໃຈຖ້າບໍ່ມີວິທີການພິຈາລະນານີ້. ແຕ່ເຈົ້າໄດ້ຂ້າມຂົວໄປໄກເກີນໄປເມື່ອບອກວ່າຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາຄວນຈະຖືກຈັດສັນໃຫ້ເຄຣດິດທີ່ມີລັກສະນະສະເພາະ.

ເຫດຜົນແມ່ນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້. ມະນຸດ​ອອກ​ໄປ​ຫາ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ​ແລະ​ຮຽນ​ຮູ້​ສິ່ງ​ຕ່າງໆ​ຈາກ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ, ເຮັດ​ແບບ​ນັ້ນ​ເປັນ​ປະຈຳ​ແລະ​ບໍ່​ມີ​ຄວາມ​ຫຍຸ້ງ​ຍາກ​ໃດໆ. ບຸກຄົນທີ່ອ່ານ blogs ກ່ຽວກັບທໍ່ນ້ໍາແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ binge-watches freely-watching ວິດີໂອການແກ້ໄຂທໍ່ນ້ໍາອາດຈະໄປໃນມື້ຕໍ່ມາແລະໄປເຮັດວຽກເປັນຊ່າງປະປາ. ພວກເຂົາຕ້ອງການໃຫ້ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການສົ່ງເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບທໍ່ຂອງພວກເຂົາໃຫ້ກັບ blogger ທີ່ຂຽນກ່ຽວກັບວິທີການຫລົ້ມຈົມບໍ? ພວກເຂົາເຈົ້າຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເສຍຄ່າທໍານຽມໃຫ້ກັບ vlogger ທີ່ເຮັດໃຫ້ວິດີໂອສະແດງໃຫ້ເຫັນຂັ້ນຕອນການແກ້ໄຂອ່າງອາບນ້ໍາຮົ່ວ?

ເກືອບແນ່ນອນບໍ່ແມ່ນ.

ການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນຂອງ AI ທົ່ວໄປແມ່ນພຽງແຕ່ວິທີການພັດທະນາຮູບແບບ. ຕາບໃດທີ່ຜົນໄດ້ຮັບຈາກ AI ການຜະລິດບໍ່ແມ່ນການຟື້ນຕົວຂອງສິ່ງທີ່ຖືກກວດສອບຢ່າງແນ່ນອນ, ທ່ານສາມາດຊັກຊວນໃຫ້ໂຕ້ຖຽງວ່າພວກເຂົາ "ໄດ້ຮຽນຮູ້" ແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ແມ່ນການໃຫ້ສິນເຊື່ອສະເພາະກັບແຫຼ່ງສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານສາມາດຈັບ AI ທົ່ວໄປໃນການປະຕິບັດການ regurgitation ທີ່ແນ່ນອນ, ຕົວຊີ້ວັດແມ່ນວ່າ AI ໄດ້ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວນອກເຫນືອແຫຼ່ງໃດ.

ບໍ່ມີສິນເຊື່ອແມ່ນຍ້ອນໃຜ. ຫຼື, ຫນຶ່ງສົມມຸດວ່າ, ທ່ານສາມາດເວົ້າວ່າສິນເຊື່ອແມ່ນໄປຫາທຸກຄົນ. ຂໍ້ຄວາມລວມແລະເນື້ອຫາອື່ນໆຂອງມະນຸດທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອ. ພວກເຮົາທຸກຄົນໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອ. ການພະຍາຍາມຊີ້ບອກສິນເຊື່ອໃຫ້ກັບແຫຼ່ງໃດໜຶ່ງແມ່ນບໍ່ມີຄວາມໝາຍ. ຈົ່ງມີຄວາມສຸກທີ່ AI ມີຄວາມກ້າວຫນ້າແລະມະນຸດທຸກຄົນທີ່ບອກຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ. ການປະກາດເຫຼົ່ານັ້ນໃນອິນເຕີເນັດຄວນຮູ້ສຶກເປັນກຽດທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງ AI ໃນອະນາຄົດແລະວິທີການນີ້ຈະຊ່ວຍມະນຸດຕະຫຼອດໄປ.

ຂ້ອຍຈະເວົ້າຫຼາຍກວ່ານີ້ກ່ຽວກັບທັງສອງທັດສະນະທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ເຈົ້າບໍ່ເອື່ອຍອີງໃສ່ຄ່າຍທີ່ບອກວ່າການປ່ອຍສິນເຊື່ອແມ່ນເນື່ອງມາຈາກການຊັກຊ້າແລະຊ້າເກີນໄປສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີເວັບໄຊທ໌ຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ, ຫຼືທ່ານພົບວ່າຝ່າຍກົງກັນຂ້າມທີ່ກ່າວວ່າຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາອິນເຕີເນັດແມ່ນການຕັດສິນໃຈ. ບໍ່ ການໄດ້ຮັບການ ripped off ເປັນ posture cogent ຫຼາຍ?

enigma ແລະ riddle ທັງຫມົດ jammed ຮ່ວມກັນ.

ໃຫ້ພວກເຮົາເອົາອັນນີ້ອອກ.

ໃນຄໍລໍາຂອງມື້ນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຈະກ່າວເຖິງຄວາມກັງວົນທີ່ສະແດງອອກເຫຼົ່ານີ້ວ່າ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການລັກລອບຫຼືອາດຈະລະເມີດລິຂະສິດຂອງເນື້ອຫາທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ໃນອິນເຕີເນັດ (ຖືວ່າເປັນບັນຫາສິດທິຊັບສິນທາງປັນຍາຫຼື IP). ພວກເຮົາຈະເບິ່ງພື້ນຖານສໍາລັບ qualms ເຫຼົ່ານີ້. ບາງຄັ້ງຂ້າພະເຈົ້າຈະອ້າງເຖິງ ChatGPT ໃນລະຫວ່າງການສົນທະນານີ້ຍ້ອນວ່າມັນເປັນ gorilla 600 ປອນຂອງ AI ທົ່ວໄປ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈື່ໄວ້ວ່າມີແອັບຯ AI ທົ່ວໄປອື່ນໆຫຼາຍແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກມັນແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກການລວມດຽວກັນ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ທ່ານອາດຈະສົງໄສວ່າ AI ທົ່ວໄປແມ່ນຫຍັງ.

ທໍາອິດໃຫ້ກວມເອົາພື້ນຖານຂອງ AI ການຜະລິດແລະຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາສາມາດພິຈາລະນາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ກົດດັນຢູ່ໃນມື.

ທັງໝົດນີ້ມາຈາກການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI.

ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າມີຄວາມພະຍາຍາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອເອົາຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນເຂົ້າໃນການພັດທະນາ ແລະການສ້າງແອັບ AI. ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຄວາມກັງວົນແລະໃນຂະນະດຽວກັນນັກຈັນຍາບັນຂອງ AI ກໍາລັງພະຍາຍາມຮັບປະກັນວ່າຄວາມພະຍາຍາມໃນການອອກແບບແລະຮັບຮອງເອົາ AI ພິຈາລະນາທັດສະນະຂອງການເຮັດ. AI ສໍາລັບທີ່ດີ ແລະ​ຫຼີກ​ເວັ້ນ​ການ​ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ມີການສະເໜີກົດໝາຍ AI ໃໝ່ທີ່ພວມຖືກຮັດກຸມເປັນການແກ້ໄຂທີ່ມີທ່າແຮງເພື່ອຮັກສາຄວາມພະຍາຍາມຂອງ AI ບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍກ່ຽວກັບສິດທິມະນຸດ ແລະສິ່ງອື່ນໆ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ການພັດທະນາແລະການປະກາດໃຊ້ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແມ່ນຖືກປະຕິບັດເພື່ອຫວັງເປັນຢ່າງຍິ່ງປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ສັງຄົມຕົກເຂົ້າໄປໃນກັບດັກທີ່ກະຕຸ້ນ AI ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຂອງອົງການສະຫະປະຊາຊາດທີ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ແລະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກເກືອບ 200 ປະເທດໂດຍຜ່ານຄວາມພະຍາຍາມຂອງອົງການ UNESCO, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ໃນເສັ້ນກ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ກົດໝາຍ AI ໃໝ່ກຳລັງຖືກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອພະຍາຍາມ ແລະຮັກສາ AI ໄວ້ຢູ່ສະເໝີ. ຫນຶ່ງໃນທີ່ໃຊ້ເວລາຫລ້າສຸດປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງການສະເຫນີ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍສິດທິຂອງ AI ທີ່ທໍານຽບຂາວສະຫະລັດປ່ອຍອອກມາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ເພື່ອກໍານົດສິດທິມະນຸດໃນຍຸກຂອງ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ມັນໃຊ້ເວລາບ້ານເພື່ອໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ AI ແລະ AI ຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຂັດຂວາງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ມີຈຸດປະສົງຫຼືໂດຍບັງເອີນທີ່ອາດຈະທໍາລາຍສັງຄົມ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະ interweaving ຈັນຍາບັນ AI ແລະ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພິຈາລະນາໃນການສົນທະນານີ້.

ພື້ນຖານຂອງ AI ທົ່ວໄປ

ຕົວ​ຢ່າງ​ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ກັນ​ຢ່າງ​ກວ້າງ​ຂວາງ​ທີ່​ສຸດ​ຂອງ AI ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ແມ່ນ​ເປັນ​ຕົວ​ແທນ​ໂດຍ app AI ທີ່​ມີ​ຊື່ ChatGPT​. ChatGPT ເຂົ້າສູ່ສະຕິຂອງສາທາລະນະກັບຄືນໄປບ່ອນໃນເດືອນພະຈິກທີ່ມັນຖືກປ່ອຍອອກມາໂດຍບໍລິສັດຄົ້ນຄ້ວາ AI OpenAI. ນັບຕັ້ງແ​​ຕ່ ChatGPT ໄດ້ເກັບເອົາຫົວຂໍ້ outsized ແລະປະຫລາດໃຈເກີນສິບຫ້ານາທີຂອງຊື່ສຽງຂອງຕົນ.

ຂ້ອຍເດົາວ່າເຈົ້າອາດຈະເຄີຍໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບ ChatGPT ຫຼືອາດຈະຮູ້ຈັກບາງຄົນທີ່ໄດ້ໃຊ້ມັນ.

ChatGPT ຖືກພິຈາລະນາເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທົ່ວໄປເນື່ອງຈາກວ່າມັນໃຊ້ເວລາເປັນການປ້ອນຂໍ້ຄວາມຈາກຜູ້ໃຊ້ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ ສ້າງ ຫຼືຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ປະກອບດ້ວຍ essay. AI ແມ່ນຕົວສ້າງຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວຫນັງສື, ເຖິງແມ່ນວ່າຂ້ອຍອະທິບາຍ AI ວ່າເປັນຕົວສ້າງຂໍ້ຄວາມຫາ essay ເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຄວາມຊັດເຈນກວ່າທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປ. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້ AI ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ເພື່ອ​ປະ​ກອບ​ການ​ປະ​ກອບ​ທີ່​ຍາວ​ນານ​ຫຼື​ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ມັນ​ເພື່ອ​ສະ​ເຫນີ​ຄໍາ​ຄິດ​ເຫັນ​ສັ້ນ​ຫຼາຍ​. ມັນທັງໝົດຢູ່ທີ່ການປະມູນຂອງເຈົ້າ.

ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງເຮັດແມ່ນໃສ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະແອັບຯ AI ຈະສ້າງບົດເລື່ອງທີ່ພະຍາຍາມຕອບສະຫນອງຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານ. ຂໍ້​ຄວາມ​ທີ່​ປະ​ກອບ​ຈະ​ເບິ່ງ​ຄື​ວ່າ essay ໄດ້​ຖືກ​ຂຽນ​ດ້ວຍ​ມື​ແລະ​ຈິດ​ໃຈ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​. ຖ້າທ່ານຕ້ອງເຂົ້າໄປໃນການເຕືອນທີ່ເວົ້າວ່າ "ບອກຂ້ອຍກ່ຽວກັບ Abraham Lincoln" AI ທົ່ວໄປຈະໃຫ້ທ່ານມີບົດຂຽນກ່ຽວກັບ Lincoln. ມີຮູບແບບອື່ນໆຂອງ AI ທົ່ວໄປເຊັ່ນ: text-to-art ແລະ text-to-video. ຂ້ອຍຈະສຸມໃສ່ການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວໜັງສື.

ຄວາມຄິດທໍາອິດຂອງທ່ານອາດຈະເປັນວ່າຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດນີ້ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ໃນການຜະລິດບົດຂຽນ. ເຈົ້າສາມາດຊອກຫາທາງອິນເຕີເນັດທາງອິນເຕີເນັດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ແລະຊອກຫາບົດເລື່ອງຕ່າງໆກ່ຽວກັບປະທານາທິບໍດີ Lincoln. ຈຸດເດັ່ນໃນກໍລະນີຂອງ AI ທົ່ວໄປແມ່ນວ່າບົດຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນເອກະລັກແລະສະຫນອງອົງປະກອບຕົ້ນສະບັບແທນທີ່ຈະເປັນ copycat. ຖ້າເຈົ້າພະຍາຍາມຊອກຫາບົດເລື່ອງທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ອອນໄລນ໌ຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງ, ເຈົ້າຄົງຈະບໍ່ພົບມັນ.

AI Generative ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມກ່ອນແລະນໍາໃຊ້ສູດຄະນິດສາດແລະຄອມພິວເຕີ້ທີ່ສັບສົນທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ໂດຍການກວດສອບຮູບແບບໃນຄໍາທີ່ຂຽນແລະເລື່ອງຕ່າງໆໃນທົ່ວເວັບ. ເປັນຜົນມາຈາກການກວດສອບຫຼາຍພັນ ແລະລ້ານບົດເລື່ອງທີ່ເປັນລາຍລັກອັກສອນ, AI ສາມາດເຜີຍແຜ່ບົດເລື່ອງ ແລະບົດເລື່ອງໃໝ່ໆທີ່ເປັນຄວາມຜິດຂອງສິ່ງທີ່ພົບເຫັນ. ໂດຍການເພີ່ມຫນ້າທີ່ເປັນໄປໄດ້ຕ່າງໆ, ຂໍ້ຄວາມຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນເອກະລັກໃນການປຽບທຽບກັບສິ່ງທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຊຸດການຝຶກອົບຮົມ.

ມີຄວາມເປັນຫ່ວງຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບ AI ທົ່ວໄປ.

ຂໍ້ເສຍທີ່ສຳຄັນອັນໜຶ່ງແມ່ນວ່າ ບົດຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍແອັບ AI ທີ່ໃຊ້ໃນການຜະລິດສາມາດມີຂໍ້ເທັດຈິງຕ່າງໆຝັງໄວ້, ລວມທັງຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ, ຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຖືກສະແດງໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດ, ແລະຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ປາກົດຂື້ນທີ່ສ້າງຂຶ້ນທັງຫມົດ. ລັກສະນະ fabricated ເຫຼົ່ານັ້ນມັກຈະຖືກເອີ້ນວ່າເປັນຮູບແບບຂອງ AI hallucinations, ປະໂຫຍກທີ່ຂ້ອຍບໍ່ພໍໃຈແຕ່ຢ່າງໂສກເສົ້າເບິ່ງຄືວ່າຈະໄດ້ຮັບການດຶງດູດຄວາມນິຍົມຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ (ສໍາລັບຄໍາອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດຂອງຂ້ອຍວ່າເປັນຫຍັງມັນເປັນຄໍາສັບທີ່ຂີ້ຕົວະແລະບໍ່ເຫມາະສົມ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ຄວາມກັງວົນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າມະນຸດສາມາດເອົາສິນເຊື່ອສໍາລັບ essay ທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ທົ່ວໄປ, ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ໄດ້ປະກອບບົດເລື່ອງດ້ວຍຕົນເອງ. ເຈົ້າອາດຈະໄດ້ຍິນວ່າຄູສອນ ແລະໂຮງຮຽນມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການປະກົດຕົວຂອງແອັບ AI ທົ່ວໄປ. ນັກຮຽນສາມາດໃຊ້ AI ທົ່ວໄປເພື່ອຂຽນບົດເລື່ອງທີ່ໄດ້ຮັບມອບໝາຍຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຖ້ານັກຮຽນອ້າງວ່າບົດຂຽນຖືກຂຽນດ້ວຍມືຂອງຕົນເອງ, ມີໂອກາດຫນ້ອຍທີ່ຄູສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ວ່າມັນຖືກປອມໂດຍ AI ທົ່ວໄປ. ສໍາ​ລັບ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂອງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຂອງ​ນັກ​ສຶກ​ສາ​ແລະ​ຄູ​ອາ​ຈານ confounding facet, ເບິ່ງ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂອງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຢູ່​ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ມີການຮຽກຮ້ອງ outsized ບາງໃນສື່ມວນຊົນສັງຄົມກ່ຽວກັບ AI ສ້າງ ຢືນຢັນວ່າ AI ລຸ້ນລ້າສຸດນີ້ແມ່ນຕົວຈິງແລ້ວ AI ຄວາມຮູ້ສຶກ (ບໍ່, ພວກເຂົາຜິດ!). ຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດຫມາຍ AI ມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບທ່າອ່ຽງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຮຽກຮ້ອງທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປນີ້. ເຈົ້າອາດຈະເວົ້າຢ່າງສຸພາບວ່າບາງຄົນເວົ້າເກີນສິ່ງທີ່ AI ປະຈຸບັນສາມາດເຮັດໄດ້. ພວກເຂົາສົມມຸດວ່າ AI ມີຄວາມສາມາດທີ່ພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນສາມາດບັນລຸໄດ້. ນັ້ນແມ່ນໂຊກບໍ່ດີ. ຮ້າຍແຮງໄປກວ່ານັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດປ່ອຍໃຫ້ຕົວເອງແລະຜູ້ອື່ນເຂົ້າໄປໃນສະຖານະການທີ່ຮ້າຍແຮງຍ້ອນການສົມມຸດຕິຖານວ່າ AI ຈະເປັນຄວາມຮູ້ສຶກຫຼືຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໃນການສາມາດປະຕິບັດໄດ້.

ຫ້າມ AI .

ການເຮັດແນວນັ້ນຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຖືກຕິດຢູ່ໃນຈັ່ນຈັບທີ່ຍຶດຕິດ ແລະ ທົນທານຕໍ່ການຄາດຫວັງວ່າ AI ຈະເຮັດສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ດ້ວຍວ່າ, ຫລ້າສຸດໃນ AI ການຜະລິດແມ່ນຂ້ອນຂ້າງປະທັບໃຈສໍາລັບສິ່ງທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້. ຈົ່ງຮັບຮູ້ເຖິງວ່າມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສໍາຄັນທີ່ທ່ານຄວນຈື່ໄວ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ app AI ການຜະລິດໃດໆ.

ໜຶ່ງ ຄຳເຕືອນສຸດທ້າຍ ສຳ ລັບດຽວນີ້.

ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ເຈົ້າເຫັນຫຼືອ່ານຢູ່ໃນການຕອບໂຕ້ AI ທົ່ວໄປ ເບິ່ງຄືວ່າ ຈະຖືກຖ່າຍທອດເປັນຄວາມຈິງອັນບໍລິສຸດ (ວັນທີ, ສະຖານທີ່, ຄົນ, ແລະອື່ນໆ), ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຈະຍັງຄົງສົງໄສ ແລະເຕັມໃຈທີ່ຈະກວດເບິ່ງສິ່ງທີ່ທ່ານເຫັນ.

ແມ່ນແລ້ວ, ວັນທີສາມາດ concocted, ສະຖານທີ່ສາມາດສ້າງໄດ້, ແລະອົງປະກອບທີ່ພວກເຮົາປົກກະຕິແລ້ວຄາດວ່າຈະເປັນຂ້າງເທິງ reproach ແມ່ນ. ທັງຫມົດ ຂຶ້ນກັບຄວາມສົງໃສ. ຢ່າເຊື່ອສິ່ງທີ່ທ່ານອ່ານແລະຮັກສາຕາທີ່ບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆໃນເວລາທີ່ກວດເບິ່ງບົດເລື່ອງ AI ທົ່ວໄປຫຼືຜົນໄດ້ຮັບ. ຖ້າແອັບ AI ທົ່ວໄປບອກເຈົ້າວ່າ Abraham Lincoln ບິນໄປທົ່ວປະເທດໃນຍົນສ່ວນຕົວຂອງລາວ, ເຈົ້າຄົງຈະຮູ້ວ່ານີ້ແມ່ນພະຍາດໄຂ້ເລືອດອອກ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ບາງຄົນອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ວ່າ jets ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນມື້ຂອງລາວ, ຫຼືພວກເຂົາອາດຈະຮູ້ແຕ່ບໍ່ສັງເກດເຫັນວ່າບົດຂຽນນີ້ເຮັດໃຫ້ການອ້າງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂີ້ຕົວະ.

ປະລິມານທີ່ແຂງແຮງຂອງຄວາມບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆທີ່ມີສຸຂະພາບດີແລະຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ເຊື່ອຖືຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈະເປັນຊັບສິນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງເຈົ້າເມື່ອໃຊ້ AI ທົ່ວໄປ.

ພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຂອງ elucidation ນີ້.

ອິນເຕີເນັດແລະ AI ທົ່ວໄປແມ່ນຢູ່ໃນນີ້ຮ່ວມກັນ

ດຽວນີ້ເຈົ້າມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ AI ທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາສາມາດຄົ້ນຫາ ຄຳ ຖາມທີ່ສັບສົນວ່າ AI ທົ່ວໄປແມ່ນ "ການ ນຳ ໃຊ້" ຢ່າງຍຸດຕິ ທຳ ຫຼືບໍ່ຍຸດຕິ ທຳ, ຫຼືບາງຄົນເວົ້າວ່າ. ຂີ້ຕົວະ ການຂຸດຄົ້ນ ເນື້ອໃນອິນເຕີເນັດ.

ນີ້ແມ່ນສີ່ຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນຂອງຂ້ອຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເລື່ອງນີ້:

• 1) ບັນຫາສອງເທົ່າ: ການຫຼອກລວງ ແລະການລະເມີດລິຂະສິດ
• 2) ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອພິສູດການລັກລອບ ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດຈະຖືກພະຍາຍາມ
• 3) ສ້າງກໍລະນີການລັກລອບ ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດ
• 4) ລະເບີດຝັງດິນຕາມກົດໝາຍລໍຖ້າຢູ່

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຈະ​ກວມ​ເອົາ​ແຕ່​ລະ​ຫົວ​ຂໍ້​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ແລະ​ສະ​ຫນອງ​ການ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ insightful ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ທຸກ​ຄົນ​ຄວນ​ຈະ​ຄິດ​ໄລ່​ຢ່າງ​ລະ​ອຽດ​. ແຕ່​ລະ​ຫົວ​ຂໍ້​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ແມ່ນ​ສ່ວນ​ຫນຶ່ງ​ຂອງ​ການ​ປິດ​ທີ່​ໃຫຍ່​ກວ່າ​. ທ່ານບໍ່ສາມາດເບິ່ງພຽງແຕ່ຫນຶ່ງຊິ້ນ. ເຈົ້າຍັງບໍ່ສາມາດເບິ່ງຊິ້ນສ່ວນໃດ ໜຶ່ງ ທີ່ໂດດດ່ຽວຈາກຊິ້ນອື່ນໆ.

ນີ້ແມ່ນ mosaic intricate ແລະປິດທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາປະສົມກົມກຽວທີ່ເຫມາະສົມ.

ບັນຫາສອງເທົ່າ: ການຫຼອກລວງ ແລະການລະເມີດລິຂະສິດ

ບັນຫາສອງເທົ່າທີ່ປະເຊີນກັບສິ່ງທີ່ເຮັດແລະ AI ການຜະລິດພາກສະໜາມແມ່ນວ່າສິນຄ້າຂອງພວກເຂົາອາດຈະເຮັດສອງສິ່ງທີ່ບໍ່ດີ:

• 1) ການຫຼອກລວງ. AI ທົ່ວໄປສາມາດຖືກແປເປັນ plagiarizing ເນື້ອໃນທີ່ມີຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດຕາມການສະແກນອິນເຕີເນັດທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນຂອງ AI.
• 2) ການລະເມີດລິຂະສິດ. AI ທົ່ວໄປສາມາດອ້າງວ່າເປັນການປະຕິບັດ ການລະເມີດລິຂະສິດ ກ່ຽວຂ້ອງກັບເນື້ອຫາອິນເຕີເນັດທີ່ຖືກສະແກນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ.

ເພື່ອຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ມັນມີເນື້ອຫາຫຼາຍໃນອິນເຕີເນັດກ່ວາຕົວຈິງແລ້ວແມ່ນການສະແກນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນຂອງ AI ທົ່ວໄປ. ປົກກະຕິແລ້ວມີພຽງສ່ວນນ້ອຍໆຂອງອິນເຕີເນັດທີ່ໃຊ້ວຽກ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດສົມມຸດວ່າເນື້ອຫາໃດໆທີ່ບໍ່ໄດ້ສະແກນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນບໍ່ມີຊີ້ນງົວໂດຍສະເພາະກັບ AI ທົ່ວໄປ.

ນີ້ແມ່ນການໂຕ້ວາທີບາງຢ່າງເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານອາດຈະສາມາດແຕ້ມເສັ້ນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ເນື້ອຫາອື່ນໆທີ່ຖືກສະແກນກັບເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ໄດ້ສະແກນ. ນອກຈາກນີ້, ຂໍ້ກໍານົດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າມີເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ໄດ້ສະແກນ, ມັນຍັງສາມາດໂຕ້ຖຽງໄດ້ວ່າເປັນການລະເມີດລິຂະສິດແລະ / ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດຖ້າຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI perchance ການຜະລິດຢູ່ໃນຄໍາດຽວກັນ. ຈຸດຂອງຂ້ອຍແມ່ນວ່າມີຄວາມ squishiness ຫຼາຍໃນທັງຫມົດນີ້.

ເສັ້ນທາງລຸ່ມ: AI ທົ່ວໄປແມ່ນອຸດົມສົມບູນໄປດ້ວຍທ່າແຮງທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະຂໍ້ຂັດແຍ່ງທາງດ້ານກົດຫມາຍ AI ເມື່ອເວົ້າເຖິງການລ່ວງລະເມີດແລະການລະເມີດລິຂະສິດ. ຊຸກຍູ້ການປະຕິບັດການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່.

ມາຮອດປະຈຸ, ຜູ້ຜະລິດ AI ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ໄດ້ສະເກັດຜ່ານຫຼາຍອັນທີ່ບໍ່ມີຮອຍຂີດຂ່ວນນີ້, ເຖິງວ່າຈະມີ sword looming ແລະ precariously dangling ທີ່ hanged ຂ້າງເທິງພວກເຂົາ. ມາຮອດປັດຈຸບັນນີ້ ມີພຽງການດຳເນີນຄະດີບໍ່ຫຼາຍປານໃດຕໍ່ກັບການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້. ເຈົ້າອາດຈະເຄີຍໄດ້ຍິນ ຫຼືເຫັນບົດຄວາມຂ່າວກ່ຽວກັບການດໍາເນີນການທາງກົດໝາຍດັ່ງກ່າວ. ຕົວຢ່າງຫນຶ່ງ, ກ່ຽວຂ້ອງກັບບໍລິສັດຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບຂອງ Midjourney ແລະ Stability AI ສໍາລັບການລະເມີດເນື້ອໃນສິລະປະທີ່ຈັດພີມມາຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ. ອີກອັນໜຶ່ງມີການລະເມີດຂໍ້ຄວາມເປັນລະຫັດຕໍ່ກັບ GitHub, Microsoft, ແລະ OpenAI ເນື່ອງຈາກຊອບແວ Copilot ທີ່ຜະລິດແອັບ AI. Getty Images ຍັງມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄວາມຫມັ້ນຄົງ AI ສໍາລັບການລະເມີດຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບ.

ທ່ານ​ຄາດ​ວ່າ​ຈະ​ມີ​ການ​ຟ້ອງ​ຮ້ອງ​ຕື່ມ​ອີກ.

ໃນປັດຈຸບັນ, ມັນເປັນໂອກາດເລັກນ້ອຍທີ່ຈະເປີດຕົວຄະດີເຫຼົ່ານັ້ນເພາະວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂ້ອນຂ້າງບໍ່ຮູ້. ຝ່າຍສານກັບຜູ້ສ້າງ AI ຫຼືຜູ້ທີ່ເຊື່ອວ່າເນື້ອຫາຂອງພວກເຂົາຖືກຂູດຮີດຢ່າງບໍ່ຍຸຕິທໍາຈະເປັນຜູ້ຊະນະ? ການສູ້ຮົບທາງດ້ານກົດໝາຍທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນເປັນເລື່ອງຮ້າຍແຮງສະເໝີ. ການ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ທາງ​ດ້ານ​ກົດ​ຫມາຍ​ທີ່​ມີ​ຂະ​ຫນາດ​ໃຫຍ່​ຕ້ອງ​ໄດ້​ຊັ່ງ​ຫາ​ກັບ​ໂອ​ກາດ​ທີ່​ຈະ​ຊະ​ນະ​ຫຼື​ສູນ​ເສຍ​.

ຜູ້ຜະລິດ AI ເບິ່ງຄືວ່າເກືອບບໍ່ມີທາງເລືອກນອກ ເໜືອ ຈາກການຕໍ່ສູ້ກັບ. ຖ້າພວກເຂົາເຂົ້າໄປໃນຖ້ໍາ, ເຖິງແມ່ນວ່າເລັກນ້ອຍ, ຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນແມ່ນວ່າການດໍາເນີນຄະດີເພີ່ມເຕີມຈະສົ່ງຜົນ (ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການເປີດປະຕູໄປສູ່ໂອກາດທີ່ຜູ້ອື່ນຈະຊະນະເຊັ່ນດຽວກັນ). ເມື່ອມີເລືອດຕາມກົດຫມາຍຢູ່ໃນນ້ໍາ, ປາສະຫລາມທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ຍັງເຫຼືອຈະ scurry ກັບ "ຄະແນນງ່າຍ" ພິຈາລະນາແລະການຕີແລະ battering bloodbath ແນ່ນອນວ່າຈະເກີດຂຶ້ນ.

ບາງຄົນເຊື່ອວ່າພວກເຮົາຄວນຈະຜ່ານກົດຫມາຍ AI ໃຫມ່ທີ່ຈະປົກປ້ອງຜູ້ຜະລິດ AI. ການ​ປົກ​ປັກ​ຮັກ​ສາ​ອາດ​ຈະ​ມີ​ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ retroactive​. ພື້ນຖານສໍາລັບການນີ້ແມ່ນວ່າຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການເບິ່ງຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງ AI ໂດຍທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາຕ້ອງໃຫ້ຜູ້ຜະລິດ AI ມີເສັ້ນທາງແລ່ນເຂດປອດໄພ. ເມື່ອການຟ້ອງຮ້ອງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະໃຫ້ຄະແນນໄຊຊະນະຕໍ່ຜູ້ຜະລິດ AI, ຖ້າສິ່ງນັ້ນເກີດຂື້ນ (ພວກເຮົາຍັງບໍ່ຮູ້), ຄວາມກັງວົນແມ່ນວ່າ AI ທົ່ວໄປຈະລະເຫີຍຍ້ອນວ່າບໍ່ມີໃຜເຕັມໃຈທີ່ຈະສະຫນັບສະຫນູນບໍລິສັດ AI.

ດັ່ງທີ່ໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນໃນເອກະສານກົດຫມາຍຂອງ Bloomberg ທີ່ຜ່ານມາຫົວຂໍ້ "ChatGPT: IP, Cybersecurity & ຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານກົດຫມາຍອື່ນໆຂອງ AI ການຜະລິດ" ໂດຍ Dr. Ilia Kolochenko ແລະ Gordon Platt, ກົດຫມາຍຂອງ Bloomberg, ເດືອນກຸມພາ 2023, ນີ້ແມ່ນສອງຂໍ້ຄວາມທີ່ສໍາຄັນທີ່ສະທ້ອນເຖິງທັດສະນະເຫຼົ່ານີ້:

• "ການໂຕ້ວາທີທີ່ຮ້ອນແຮງໃນປັດຈຸບັນໄດ້ແຜ່ລາມຢູ່ໃນບັນດານັກວິຊາການດ້ານກົດຫມາຍຂອງສະຫະລັດແລະອາຈານກົດຫມາຍ IP ກ່ຽວກັບວ່າການຂູດທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດແລະການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີລິຂະສິດຕໍ່ມາແມ່ນເປັນການລະເມີດລິຂະສິດ. ຖ້າທັດສະນະຂອງຜູ້ປະຕິບັດດ້ານກົດຫມາຍທີ່ເຫັນການລະເມີດລິຂະສິດໃນການປະຕິບັດດັ່ງກ່າວມີໄຊຊະນະ, ຜູ້ໃຊ້ຂອງລະບົບ AI ດັ່ງກ່າວອາດຈະຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການລະເມີດຂັ້ນສອງແລະອາດຈະປະເຊີນກັບຜົນກະທົບທາງກົດຫມາຍ."
• "ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍຢ່າງສົມບູນ, ບັນດານັກກົດຫມາຍຄວນພິຈາລະນາບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງນິຕິກໍາລິຂະສິດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ແຕ່ຍັງປະຕິບັດຊຸດຂອງກົດຫມາຍແລະກົດລະບຽບສະເພາະຂອງ AI."

ຈື່ໄວ້ວ່າໃນຖານະເປັນສັງຄົມທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ໃນການປົກປ້ອງທາງດ້ານກົດຫມາຍສໍາລັບການ ການຂະຫຍາຍຕົວ ຂອງອິນເຕີເນັດ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ເປັນພະຍານໃນປັດຈຸບັນໂດຍສານສູງສຸດທີ່ທົບທວນຄືນຫົວຂໍ້ 230 ທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼືບໍ່ມີຊື່ສຽງ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າຢູ່ໃນເຫດຜົນແລະກ່ອນຫນ້າທີ່ພວກເຮົາອາດຈະເຕັມໃຈທີ່ຈະເຮັດການປົກປ້ອງບາງຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັບຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງ AI ທົ່ວໄປ. ບາງທີການປົກປ້ອງສາມາດຖືກຕັ້ງໄວ້ຊົ່ວຄາວ, ຈະຫມົດອາຍຸຫຼັງຈາກ AI ການຜະລິດໄດ້ບັນລຸລະດັບຄວາມສາມາດທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ. ການ​ຈັດ​ການ​ປົກ​ປ້ອງ​ອື່ນໆ​ສາ​ມາດ​ຖືກ​ສ້າງ​ຕັ້ງ​ຂຶ້ນ.

ໃນໄວໆນີ້ຂ້ອຍຈະປະກາດການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບວິທີການປະເມີນຂອງສານສູງສຸດແລະຄໍາຕັດສິນສຸດທ້າຍໃນພາກ 230 ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການມາເຖິງຂອງ AI ທົ່ວໄປ. ຕິດຕາມເບິ່ງການປະກາດທີ່ຈະມາເຖິງ!

ກັບໄປຫາຄວາມຄິດເຫັນທີ່ອອກສຽງຢ່າງເຂັ້ມງວດວ່າພວກເຮົາຄວນຈະໃຫ້ທາງອອກສໍາລັບນະວັດຕະກໍາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈຂອງສັງຄົມທີ່ເອີ້ນວ່າ AI ທົ່ວໄປ. ບາງຄົນຈະເວົ້າວ່າເຖິງແມ່ນວ່າການລະເມີດລິຂະສິດທີ່ອ້າງວ່າມີຫຼືເກີດຂຶ້ນ, ສັງຄົມທັງຫມົດຄວນຈະເຕັມໃຈທີ່ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ນີ້ສໍາລັບຈຸດປະສົງສະເພາະຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານການຜະລິດ AI.

ຄວາມຫວັງແມ່ນວ່າກົດໝາຍ AI ໃໝ່ຈະຖືກສ້າງຂື້ນຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ປັບແຕ່ງສະເພາະເຈາະຈົງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນສຳລັບ AI ທົ່ວໄປ.

ມີຫຼາຍຂໍ້ໂຕ້ແຍ້ງຕໍ່ກັບແນວຄິດນີ້ໃນການອອກແບບກົດໝາຍ AI ໃໝ່ເພື່ອຈຸດປະສົງນີ້. ຄວາມກັງວົນອັນໜຶ່ງແມ່ນວ່າກົດໝາຍ AI ສະບັບໃໝ່ດັ່ງກ່າວຈະເປີດປະຕູລະບາຍນ້ຳສຳລັບການລະເມີດລິຂະສິດທັງໝົດ. ພວກເຮົາຈະ rue ໃນມື້ທີ່ພວກເຮົາອະນຸຍາດໃຫ້ກົດຫມາຍ AI ໃຫມ່ດັ່ງກ່າວລົງໃນຫນັງສື. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະພະຍາຍາມຈຳກັດອັນນີ້ໃຫ້ພຽງແຕ່ການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ AI ​​ຫຼາຍປານໃດ, ຄົນອື່ນຈະຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງຢ່າງລັບໆ ຫຼື ສະຫລາດທີ່ຈະເປັນການລະເມີດລິຂະສິດທີ່ບໍ່ຕິດຂັດ ແລະແຜ່ລາມອອກໄປ.

ຮອບແລະຮອບການໂຕ້ຖຽງໄປ.

ການໂຕ້ຖຽງຫນຶ່ງທີ່ບໍ່ມີນ້ໍາໂດຍສະເພາະກ່ຽວຂ້ອງກັບການພະຍາຍາມຟ້ອງ AI ຕົວຂອງມັນເອງ. ສັງເກດເຫັນວ່າຂ້ອຍໄດ້ອ້າງເຖິງຜູ້ຜະລິດ AI ຫຼືນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ເປັນຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທີ່ຕ້ອງໂທດ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະຊາຊົນແລະບໍລິສັດ. ບາງຄົນແນະນໍາວ່າພວກເຮົາຄວນເປົ້າຫມາຍ AI ເປັນຝ່າຍທີ່ຈະຖືກຟ້ອງ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຍາວຢູ່ໃນຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍວ່າພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນໄດ້ໃຫ້ເຫດຜົນທາງດ້ານກົດຫມາຍຕໍ່ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ຕົວຢ່າງ, ແລະດັ່ງນັ້ນ, ການຟ້ອງຮ້ອງດັ່ງກ່າວທີ່ແນໃສ່ AI ຕໍ່ se ຈະຖືວ່າບໍ່ມີເຫດຜົນໃນຕອນນີ້.

ໃນ​ຖາ​ນະ​ເປັນ​ການ​ເພີ່ມ​ເຕີມ​ຕໍ່​ກັບ​ຄໍາ​ຖາມ​ຂອງ​ໃຜ​ຫຼື​ສິ່ງ​ທີ່​ຄວນ​ຈະ​ຖືກ​ຟ້ອງ​, ນີ້​ນໍາ​ເອົາ​ຫົວ​ຂໍ້​ທີ່​ມີ​ນ​້​ໍ​າ​ອີກ​.

ສົມມຸດວ່າແອັບ AI ທີ່ເປັນກຳເນີດສະເພາະແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍຜູ້ຜະລິດ AI ບາງຄົນທີ່ພວກເຮົາຈະເອີ້ນວ່າບໍລິສັດ Widget. ບໍລິສັດ Widget ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຂະຫນາດນ້ອຍແລະບໍ່ມີລາຍຮັບຫຼາຍ, ຫຼືຫຼາຍໃນວິທີການຂອງຊັບສິນ. ການ​ຟ້ອງ​ຮ້ອງ​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຈະ​ບໍ່​ໄດ້​ມີ​ແນວ​ໂນ້ມ​ທີ່​ຈະ​ເກັບ​ກໍາ​ອຸ​ດົມ​ສົມ​ບູນ​ທີ່​ຜູ້​ຫນຶ່ງ​ອາດ​ຈະ​ຊອກ​ຫາ. ຫຼາຍທີ່ສຸດ, ເຈົ້າພຽງແຕ່ຈະມີຄວາມພໍໃຈໃນການແກ້ໄຂສິ່ງທີ່ເຈົ້າເຫັນວ່າຜິດ.

ທ່ານຕ້ອງການໄປຫຼັງຈາກປາໃຫຍ່.

ນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ. ຜູ້ຜະລິດ AI ເລືອກທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ AI ການຜະລິດຂອງພວກເຂົາມີໃຫ້ກັບບໍລິສັດ Big Time, ບໍລິສັດໃຫຍ່ທີ່ມີ dough ແລະຊັບສິນຫຼາຍໂຕນ. ການຮ້ອງຟ້ອງການຕັ້ງຊື່ບໍລິສັດ Widget ໃນປັດຈຸບັນຈະມີເປົ້າຫມາຍທີ່ດີກວ່າໃນທັດສະນະ, ຄືການຕັ້ງຊື່ບໍລິສັດ Big Time. ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ຕໍ່​ສູ້​ຂອງ​ດາ​ວິດ​ແລະ​ໂກ​ລີ​ອາດ​ທີ່​ທະ​ນາຍ​ຄວາມ​ຈະ​ມີ​ຄວາມ​ສຸກ. ແນ່ນອນ, ບໍລິສັດ Big Time ແນ່ນອນວ່າຈະພະຍາຍາມ wiggle ອອກຈາກ hook ການຫາປາ. ເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດແນວນັ້ນໄດ້ບໍແມ່ນເປັນຄຳຖາມທາງກົດໝາຍອີກຢ່າງໜຶ່ງທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະເຂົາເຈົ້າອາດຈະຖືກຝັງຢູ່ໃນຂີ້ຕົມຢ່າງສິ້ນຫວັງ.

ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເຂົ້າໃຈຕື່ມອີກກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຢາກໄດ້ຮັບບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສໍາຄັນໃນຕາຕະລາງກ່ຽວກັບການລ່ວງລະເມີດຂອງ AI ທົ່ວໄປເນື່ອງຈາກການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ແນ່​ໃຈວ່​າ​ທ່ານ intuitively ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ​ການ​ລ່ວງ​ລະ​ເມີດ​ແລະ​ລະ​ເມີດ​ລິ​ຂະ​ສິດ​ແມ່ນ​ສອງ​ສັດ​ເດຍ​ລະ​ສານ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​. ພວກມັນມີຫຼາຍຄືກັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ນີ້ແມ່ນ ຄຳ ອະທິບາຍທີ່ຫຍໍ້ມາຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Duke ທີ່ອະທິບາຍສອງຢ່າງ:

• “Plagiarism ຖືກນິຍາມດີທີ່ສຸດວ່າເປັນການໃຊ້ວຽກຂອງຄົນອື່ນໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ. ມັນເປັນບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮ້ອງຂໍສິນເຊື່ອສໍາລັບວຽກງານທີ່ຜູ້ຮ້ອງຂໍບໍ່ໄດ້ສ້າງ. ຄົນເຮົາສາມາດລອກຮຽນແບບວຽກງານຂອງຄົນອື່ນໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງສະຖານະພາບລິຂະສິດຂອງວຽກງານນັ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນແມ່ນການ plagiarism ທີ່ຈະຄັດລອກຈາກຫນັງສືຫຼືບົດຄວາມທີ່ເກົ່າເກີນໄປທີ່ຈະຍັງຢູ່ພາຍໃຕ້ລິຂະສິດ. ມັນຍັງເປັນການຫຼອກລວງທີ່ຈະໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ເອົາມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນຄວາມຈິງເຊັ່ນຂໍ້ມູນອາດຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງລິຂະສິດ. ການໂຈນສະຫຼັດ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ແມ່ນປິ່ນປົວໄດ້ງ່າຍ - ການອ້າງອິງເຖິງແຫຼ່ງຕົ້ນສະບັບຂອງວັດສະດຸ."
• “ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການລະເມີດລິຂະສິດແມ່ນການໃຊ້ວຽກຂອງຄົນອື່ນໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ນີ້ແມ່ນບັນຫາທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ຂຶ້ນກັບວ່າວຽກງານໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງລິຂະສິດໃນຄັ້ງທໍາອິດຫຼືບໍ່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບສະເພາະເຊັ່ນວ່າຈໍານວນເທົ່າໃດແລະຈຸດປະສົງຂອງການນໍາໃຊ້. ຖ້າຜູ້ຫນຶ່ງຄັດລອກວຽກງານທີ່ມີການປົກປ້ອງຫຼາຍເກີນໄປ, ຫຼືສໍາເນົາສໍາລັບຈຸດປະສົງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ, ພຽງແຕ່ການຮັບຮູ້ແຫຼ່ງຕົ້ນສະບັບຈະບໍ່ແກ້ໄຂບັນຫາ. ພຽງແຕ່ໂດຍການສະແຫວງຫາການອະນຸຍາດກ່ອນຈາກຜູ້ຖືລິຂະສິດເທົ່ານັ້ນ, ຄົນທີ່ຫລີກລ່ຽງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຖືກລະເມີດລິຂະສິດ."

ຂ້າພະເຈົ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມກັງວົນສອງຢ່າງນີ້ເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າຮູ້ວ່າວິທີແກ້ໄຂສາມາດແຕກຕ່າງກັນຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. ນອກຈາກນີ້, ພວກເຂົາເຈົ້າທັງສອງໄດ້ຖືກ enmeshed ໃນການພິຈາລະນາ permeating AI ຈັນຍາບັນແລະກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍ AI, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄຸນຄ່າເທົ່າທຽມກັນໃນການກວດສອບ.

ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາວິທີການແກ້ໄຂຫຼືການແກ້ໄຂທີ່ຖືກຮຽກຮ້ອງ. ທ່ານ​ຈະ​ເຫັນ​ວ່າ​ມັນ​ອາດ​ຈະ​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ບັນ​ຫາ​ສອງ​, ແຕ່​ບໍ່​ແມ່ນ​ອື່ນໆ​.

ບາງຄົນໄດ້ຢືນຢັນວ່າຜູ້ຜະລິດ AI ທັງຫມົດຕ້ອງເຮັດຄືການອ້າງເຖິງແຫຼ່ງຂອງພວກເຂົາ. ເມື່ອ AI ທົ່ວໄປຜະລິດບົດຂຽນ, ພຽງແຕ່ລວມເອົາການອ້າງອີງສະເພາະສໍາລັບສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ລະບຸໄວ້ໃນບົດຂຽນ. ໃຫ້ URLs ຕ່າງໆແລະຕົວຊີ້ບອກອື່ນໆຂອງເນື້ອຫາອິນເຕີເນັດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້. ນີ້ຈະເບິ່ງຄືວ່າເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາບໍ່ມີ qualms ກ່ຽວກັບການ plagiarism. ບົດຂຽນທີ່ອອກມາອາດຈະກໍານົດຢ່າງຊັດເຈນວ່າແຫຼ່ງໃດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຄໍາສັບທີ່ຖືກຜະລິດ.

ມີບາງບັນຫາໃນການແກ້ໄຂທີ່ອ້າງວ່າ, ແຕ່ໃນລະດັບ 30,000 ຟຸດ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການປິ່ນປົວເຄິ່ງທີ່ພໍໃຈສໍາລັບບັນຫາ plagiarism. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ຂ້າງເທິງໃນຄໍາອະທິບາຍກ່ຽວກັບການລະເມີດລິຂະສິດ, ການອ້າງເຖິງແຫຼ່ງທີ່ມາບໍ່ຈໍາເປັນເຮັດໃຫ້ທ່ານອອກຈາກ doghouse. ການສົມມຸດວ່າເນື້ອຫານັ້ນຖືກລິຂະສິດ, ແລະຂຶ້ນກັບປັດໃຈອື່ນໆເຊັ່ນວ່າວັດສະດຸຖືກໃຊ້ຫຼາຍປານໃດ, ດາບທີ່ລໍຖ້າການລະເມີດລິຂະສິດສາມາດເລື່ອນລົງຢ່າງໄວວາແລະໃນທີ່ສຸດ.

ບັນຫາສອງເທົ່າແມ່ນຄໍາເຕືອນຢູ່ທີ່ນີ້.

ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອພິສູດການລ່ວງລະເມີດຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດຈະຖືກພະຍາຍາມ

ລອງ​ເບິ່ງ!

ນັ້ນຄືການປະຕິເສດອັນດີທີ່ເຮົາທຸກຄົນໄດ້ຍິນໃນຊ່ວງເວລາຕ່າງໆໃນຊີວິດຂອງເຮົາ.

ເຈົ້າຮູ້ວ່າມັນໄປໄດ້ແນວໃດ. ເຈົ້າອາດຈະອ້າງວ່າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງເກີດຂຶ້ນຫຼືເກີດຂຶ້ນ. ເຈົ້າອາດຈະຮູ້ຢູ່ໃນໃຈຂອງເຈົ້າວ່າສິ່ງນີ້ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ. ແຕ່ເມື່ອມັນມາກັບ push-versus-shove, ເຈົ້າຕ້ອງມີຫຼັກຖານ.

ໃນ parlance ມື້ນີ້, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນ ໃບຮັບເງິນ, ດັ່ງທີ່ພວກເຂົາເວົ້າ.

ຄໍາຖາມຂອງຂ້ອຍສໍາລັບທ່ານແມ່ນນີ້: ພວກເຮົາກໍາລັງຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໃດວ່າ AI ທົ່ວໄປໄດ້ຂຸດຄົ້ນເນື້ອຫາອິນເຕີເນັດທີ່ບໍ່ເຫມາະສົມ?

ຫນຶ່ງສົມມຸດວ່າຄໍາຕອບຄວນຈະງ່າຍ. ທ່ານຖາມຫຼືບອກ AI ທົ່ວໄປເພື່ອຜະລິດບົດຂຽນທີ່ອອກມາ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເຈົ້າເອົາບົດຂຽນແລະປຽບທຽບກັບສິ່ງທີ່ສາມາດພົບໄດ້ໃນອິນເຕີເນັດ. ຖ້າທ່ານຊອກຫາບົດຂຽນ, bam, ທ່ານໄດ້ຮັບ AI ທົ່ວໄປທີ່ຕິດຢູ່ໃນກໍາແພງຄໍາສຸພາສິດ.

ຊີວິດເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ເຄີຍງ່າຍຫຼາຍ.

ຈິນຕະນາການວ່າພວກເຮົາໄດ້ຮັບ AI ທົ່ວໄປເພື່ອຜະລິດບົດຂຽນທີ່ມີປະມານ 100 ຄໍາ. ພວກ​ເຮົາ​ໄປ​ອ້ອມ​ຂ້າງ​ແລະ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ເພື່ອ​ໄປ​ເຖິງ nooks ແລະ​ແຈ​ທັງ​ຫມົດ​ຂອງ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ​, ການ​ຊອກ​ຫາ​ສໍາ​ລັບ 100 ຄໍາ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​. ຖ້າພວກເຮົາຊອກຫາ 100 ຄໍາ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນຄໍາສັ່ງຄືກັນອ້ອຍຕ້ອຍແລະຄົນອັບເດດ: ຄືກັນ, ພວກເຮົາເບິ່ງຄືວ່າໄດ້ຈັບຕົວເຮົາເອງຮ້ອນ.

ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາພົບເຫັນຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດເປັນບົດຂຽນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າ "ປຽບທຽບ" ເຖິງແມ່ນວ່າມັນກົງກັບ 80 ໃນ 100 ຄໍາເທົ່ານັ້ນ. ນີ້ເບິ່ງຄືວ່າຍັງພຽງພໍ, ບາງທີ. ແຕ່ຈິນຕະນາການວ່າພວກເຮົາພົບເຫັນພຽງແຕ່ຕົວຢ່າງຂອງ 10 ຄໍາໃນ 100 ຄໍາທີ່ກົງກັນ. ພໍທີ່ຈະຮ້ອງອອກມາໄດ້ວ່າ ການລະເມີດລິຂະສິດໄດ້ເກີດຂຶ້ນບໍ?

Greyness ມີຢູ່.

ຂໍ້ຄວາມເປັນເລື່ອງຕະຫລົກແບບນັ້ນ.

ປຽບທຽບກັບສະຖານະການຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບ ຫຼືຂໍ້ຄວາມເປັນສິນລະປະ. ເມື່ອ AI ທົ່ວໄປສະຫນອງຄວາມສາມາດຂອງຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບຫຼືຂໍ້ຄວາມເປັນສິລະປະ, ທ່ານໃສ່ການເຕືອນຂໍ້ຄວາມແລະແອັບຯ AI ຜະລິດຮູບພາບໂດຍອີງໃສ່ການເຕືອນທີ່ທ່ານສະຫນອງໃຫ້. ຮູບ​ພາບ​ອາດ​ຈະ​ແຕກ​ຕ່າງ​ຈາກ​ຮູບ​ພາບ​ໃດ​ຫນຶ່ງ​ທີ່​ເຄີຍ​ໄດ້​ເຫັນ​ຢູ່​ໃນ​ນີ້​ຫຼື​ດາວ​ອື່ນໆ​.

ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ຮູບພາບອາດຈະ reminiscent ຂອງຮູບພາບອື່ນໆທີ່ມີຢູ່. ພວກເຮົາສາມາດເບິ່ງຮູບພາບທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ທົ່ວໄປແລະບາງຢ່າງໂດຍ instinct ລໍາໄສ້ເວົ້າວ່າມັນແນ່ນອນວ່າມັນຄ້າຍຄືບາງຮູບພາບອື່ນໆທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນມາກ່ອນ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ໄດ້ ສາຍຕາ ດ້ານການປຽບທຽບ ແລະ ກົງກັນຂ້າມແມ່ນປະຕິບັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ທີ່ກ່າວມານັ້ນ, ກະລຸນາຮູ້ວ່າການໂຕ້ວາທີທາງກົດໝາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງຮັບປະກັນວ່າອັນໃດເຮັດໃຫ້ເກີດການທັບຊ້ອນກັນ ຫຼືການຈຳລອງຮູບພາບໜຶ່ງຈາກຮູບອື່ນ.

ສະຖານະການທີ່ຄ້າຍຄືກັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນມີຢູ່ກັບດົນຕີ. ມີແອັບຯ AI ທົ່ວໄປທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດໃສ່ຂໍ້ຄວາມເຕືອນແລະຜົນຜະລິດທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ແມ່ນສຽງດົນຕີ. ຄວາມສາມາດຂອງ AI text-to-audio ຫຼື text-to-music ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫາກໍເລີ່ມປະກົດຕົວຂຶ້ນແລ້ວ. ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ທ່ານສາມາດວາງເດີມພັນເງິນໂດລາສູງສຸດຂອງເຈົ້າແມ່ນວ່າດົນຕີທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນຈະໄດ້ຮັບການກວດສອບສູງສໍາລັບການລະເມີດ. ເບິ່ງຄືວ່າພວກເຮົາຮູ້ເມື່ອພວກເຮົາໄດ້ຍິນການລະເມີດດົນຕີ, ເຖິງແມ່ນວ່າອີກເທື່ອຫນຶ່ງນີ້ແມ່ນບັນຫາທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ສັບສົນທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ພວກເຮົາກ່ຽວກັບການຈໍາລອງທີ່ຮັບຮູ້.

ອະນຸຍາດໃຫ້ຂ້ອຍເປັນຕົວຢ່າງເພີ່ມເຕີມ.

Text-to-code generative AI ໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການໃສ່ຂໍ້ຄວາມເຕືອນແລະ AI ຈະຜະລິດລະຫັດການຂຽນໂປຼແກຼມສໍາລັບທ່ານ. ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ລະຫັດນີ້ສໍາລັບການກະກຽມໂຄງການຄອມພິວເຕີ. ທ່ານ​ອາດ​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້​ລະ​ຫັດ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ທີ່​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​, ຫຼື​ທ່ານ​ອາດ​ຈະ​ເລືອກ​ທີ່​ຈະ​ແກ້​ໄຂ​ແລະ​ປັບ​ລະ​ຫັດ​ໃຫ້​ເຫມາະ​ສົມ​ກັບ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ຂອງ​ທ່ານ​. ຍັງມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າລະຫັດທີ່ເຫມາະສົມແລະສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ເພາະວ່າມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າຄວາມຜິດພາດແລະຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເກີດຂື້ນໃນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນ.

ການສົມມຸດຕິຖານທໍາອິດຂອງທ່ານອາດຈະເປັນລະຫັດການຂຽນໂປຼແກຼມບໍ່ແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ຄວາມ. ມັນເປັນພຽງແຕ່ຂໍ້ຄວາມ. ແນ່ນອນ, ມັນແມ່ນຂໍ້ຄວາມທີ່ສະຫນອງຈຸດປະສົງສະເພາະ, ແຕ່ວ່າມັນຍັງເປັນຂໍ້ຄວາມ.

ດີ, ບໍ່ແນ່ນອນ. ພາສາການຂຽນໂປລແກລມສ່ວນໃຫຍ່ມີຮູບແບບແລະໂຄງສ້າງທີ່ເຄັ່ງຄັດກັບລັກສະນະຂອງຄໍາຖະແຫຼງການເຂົ້າລະຫັດຂອງພາສານັ້ນ. ໃນຄວາມຫມາຍນີ້ແມ່ນແຄບກວ່າພາສາທໍາມະຊາດທີ່ໄຫຼອອກໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ. ທ່ານກໍາລັງຢູ່ໃນປ່ອງບາງຢ່າງກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຄໍາຖະແຫຼງການລະຫັດຖືກສ້າງຂື້ນ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ລໍາດັບແລະວິທີການທີ່ໃບລາຍງານຖືກນໍາໃຊ້ແລະ arrayed ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຢູ່ໃນກ່ອງ.

ທັງຫມົດ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການສະແດງລະຫັດການຂຽນໂປລແກລມຖືກ plagiarized ຫຼືລະເມີດແມ່ນເກືອບງ່າຍກວ່າພາສາທໍາມະຊາດທັງຫມົດທີ່ບອກ. ດັ່ງນັ້ນ, ເມື່ອ AI ທົ່ວໄປໄປສະແກນລະຫັດການຂຽນໂປລແກລມໃນອິນເຕີເນັດແລະຕໍ່ມາສ້າງລະຫັດການຂຽນໂປລແກລມ, ໂອກາດທີ່ຈະໂຕ້ຖຽງວ່າລະຫັດຖືກຈໍາລອງຢ່າງຈະແຈ້ງຈະມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍ. ບໍ່ແມ່ນ slam dunk, ສະນັ້ນຄາດຫວັງວ່າການສູ້ຮົບທີ່ຂົມຂື່ນຈະໄດ້ຮັບການ waged ນີ້.

ຈຸດເດັ່ນຂອງຂ້ອຍແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈະມີບັນຫາດຽວກັນກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI ປະເຊີນຫນ້າກັບທຸກຮູບແບບຂອງ AI ທົ່ວໄປ.

ການລະເມີດລິຂະສິດ ແລະການລະເມີດລິຂະສິດຈະມີບັນຫາກັບ:

• Text-to-text ຫຼື text-to-essay
• Text-to-image ຫຼື text-to-art
• Text-to-audio ຫຼື text-to-music
• ຂໍ້ຄວາມເປັນວິດີໂອ
• ຂໍ້ຄວາມເປັນລະຫັດ
• ແລະອື່ນໆ

ພວກເຂົາທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມກັງວົນດຽວກັນ. ບາງຄົນອາດຈະງ່າຍຕໍ່ການ "ພິສູດ" ຫຼາຍກວ່າຄົນອື່ນ. ພວກມັນທັງໝົດຈະມີຄວາມຝັນຮ້າຍທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງຕົນເອງກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI.

ສ້າງກໍລະນີສໍາລັບການປອມແປງ ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດ

ສໍາລັບຈຸດປະສົງການສົນທະນາ, ໃຫ້ພວກເຮົາສຸມໃສ່ການ text-to-text ຫຼື text-to-essay generative AI. ຂ້ອຍເຮັດແນວນັ້ນບາງສ່ວນຍ້ອນຄວາມນິຍົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງ ChatGPT, ເຊິ່ງເປັນປະເພດຂໍ້ຄວາມຫາຕົວຫນັງສືຂອງ AI ການຜະລິດ. ມີຫຼາຍຄົນທີ່ໃຊ້ ChatGPT, ພ້ອມກັບອີກຫຼາຍໆຄົນໃຊ້ແອັບ AI ການສ້າງຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວໜັງສືທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.

ຄົນເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ກໍາລັງໃຊ້ແອັບຯ AI ທົ່ວໄປຮູ້ວ່າພວກເຂົາອາດຈະອີງໃສ່ການ plagiarism ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດບໍ?

ມັນເບິ່ງຄືວ່າສົງໃສວ່າພວກເຂົາເຮັດ.

ຂ້ອຍຈະກ້າເວົ້າວ່າສົມມຸດຕິຖານທົ່ວໄປແມ່ນວ່າຖ້າ app AI ທົ່ວໄປສາມາດໃຊ້ໄດ້, ຜູ້ສ້າງ AI ຫຼືບໍລິສັດທີ່ເຮັດ AI ຈະຕ້ອງຮູ້ຫຼືຫມັ້ນໃຈວ່າບໍ່ມີຫຍັງທີ່ຂີ້ຮ້າຍກ່ຽວກັບເຄື່ອງໃຊ້ທີ່ເຂົາເຈົ້າສະເຫນີໃຫ້ໃຊ້. ຖ້າທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້, ມັນຕ້ອງຢູ່ເທິງກະດານ.

ຂໍໃຫ້ພວກເຮົາທົບທວນຄືນຄໍາຄິດເຫັນກ່ອນຫນ້າຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາຈະພະຍາຍາມແລະພິສູດວ່າ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນເຮັດວຽກຢູ່ໃນພື້ນຖານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ.

ຂ້ອຍອາດຈະເພີ່ມວ່າຖ້າພວກເຮົາສາມາດຈັບ AI ການຜະລິດອັນຫນຶ່ງທີ່ເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ໂອກາດທີ່ຈະຈັບຜູ້ອື່ນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄດ້ຮັບການປັບປຸງ. ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເວົ້າວ່າແອັບຯ AI ທົ່ວໄປທັງຫມົດຈະຢູ່ໃນເຮືອດຽວກັນ. ແຕ່​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຈະ​ພົບ​ເຫັນ​ຕົນ​ເອງ​ຢູ່​ໃນ​ທະ​ເລ​ທີ່​ຮ້າຍ​ແຮງ​ຫຼາຍ​ຄັ້ງ​ຫນຶ່ງ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້ pinned ກັບ​ກໍາ​ແພງ​ຫີນ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນຈະເປັນການຄຸ້ມຄ່າຫຼາຍທີ່ຈະຕິດຕາມການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ອັນທໍາອິດທີ່ຊະນະກ່ຽວກັບການລະເມີດທີ່ຖືກອ້າງສິດ, ຖ້າສິ່ງນີ້ເກີດຂື້ນ, ອາດຈະສະກົດຄວາມໂສກເສົ້າແລະຄວາມໂສກເສົ້າສໍາລັບແອັບຯ AI ທົ່ວໄປອື່ນໆ, ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າຄວາມແຄບບາງຢ່າງຈະຫນີຈາກບັນຫາທີ່ກວ້າງກວ່າຢູ່ໃນມື. ຄົນທີ່ສູນເສຍການອ້າງສິດຂອງການລະເມີດບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າແອັບຯ AI ທົ່ວໄປສາມາດສົ່ງສຽງລະຄັງແລະສະເຫຼີມສະຫຼອງ. ມັນອາດຈະເປັນວ່າການສູນເສຍແມ່ນມາຈາກປັດໃຈອື່ນໆທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກິດ AI ທົ່ວໄປອື່ນໆ, ແລະອື່ນໆ.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງວ່າຖ້າພວກເຮົາເອົາບົດຂຽນ 100 ຄໍາແລະພະຍາຍາມຊອກຫາຄໍາທີ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານັ້ນຢູ່ໃນລໍາດັບດຽວກັນຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ, ພວກເຮົາອາດຈະມີກໍລະນີທີ່ຂ້ອນຂ້າງແຂງສໍາລັບການ plagiarism ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດ, ທັງຫມົດແມ່ນເທົ່າທຽມກັນ. ແຕ່ຖ້າຈໍານວນຄໍາທີ່ກົງກັນແມ່ນຕໍ່າ, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຄືວ່າຢູ່ໃນກ້ອນບາງໆ.

ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະຂຸດເລິກເຂົ້າໄປໃນນັ້ນ.

ລັກສະນະທີ່ຊັດເຈນຂອງການປຽບທຽບປະກອບດ້ວຍຄໍາດຽວກັນທີ່ແນ່ນອນໃນລໍາດັບດຽວກັນ. ນີ້ອາດຈະເກີດຂຶ້ນສໍາລັບ passages ທັງຫມົດ. ອັນນີ້ຈະເປັນການສະດວກໃນການສັງເກດ, ເກືອບຄືກັບຖືກຍື່ນໃຫ້ພວກເຮົາໃສ່ແຜ່ນເງິນ.

ພວກເຮົາຍັງອາດຈະສົງໃສຖ້າພຽງແຕ່ snippet ຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆຈັບຄູ່. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນເພື່ອເບິ່ງວ່າມັນເປັນຄໍາສໍາຄັນຫຼືບາງຄໍາທີ່ຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ທີ່ພວກເຮົາສາມາດເອົາອອກຫຼືບໍ່ສົນໃຈ. ພວກເຮົາຍັງບໍ່ຕ້ອງການຫລອກລວງໂດຍການໃຊ້ຄໍາສັບຕ່າງໆໃນອະດີດຫຼືອະນາຄົດຂອງພວກເຂົາ, ຫຼືການຫຼອກລວງອື່ນ. ການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານັ້ນໃນຄໍາສັບຕ່າງໆກໍ່ຄວນຈະຖືກພິຈາລະນາ.

ການປຽບທຽບອີກລະດັບຫນຶ່ງແມ່ນໃນເວລາທີ່ຄໍາສັບຕ່າງໆບໍ່ແມ່ນຄໍາດຽວກັນໂດຍສະເພາະໃນລະດັບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ແຕ່ຄໍາສັບຕ່າງໆເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນສະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຍັງເບິ່ງຄືວ່າເຮັດໃຫ້ຈຸດດຽວກັນ. ຕົວຢ່າງ, ບົດສະຫຼຸບມັກຈະໃຊ້ຄໍາທີ່ຂ້ອນຂ້າງຄ້າຍຄືກັນເປັນແຫຼ່ງຕົ້ນສະບັບ, ແຕ່ພວກເຮົາສາມາດສັງເກດເຫັນວ່າບົດສະຫຼຸບເບິ່ງຄືວ່າເປັນຄໍາທີ່ໃຊ້ໃນແຫຼ່ງຕົ້ນສະບັບ.

ລະດັບທີ່ຍາກທີ່ສຸດຂອງການປຽບທຽບຈະອີງໃສ່ແນວຄວາມຄິດຫຼືແນວຄວາມຄິດ. ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາເຫັນບົດເລື່ອງທີ່ບໍ່ມີຄໍາດຽວກັນຫຼືຄ້າຍຄືກັນເປັນພື້ນຖານການປຽບທຽບ, ແຕ່ຄວາມສໍາຄັນຫຼືແນວຄວາມຄິດແມ່ນຄືກັນ. ພວກເຮົາຍອມຮັບຢ່າງຈິງຈັງເຂົ້າໄປໃນອານາເຂດທີ່ຫຍາບຄາຍ. ຖ້າພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະເວົ້າວ່າແນວຄວາມຄິດຖືກປົກປ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດ, ພວກເຮົາຈະເອົາຝາປິດໃນເກືອບທຸກຮູບແບບຂອງຄວາມຮູ້ແລະການຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້.

ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ ພວກເຮົາສາມາດອ້າງອີງເຖິງ ຄຳ ອະທິບາຍທີ່ມີປະໂຫຍດຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Duke:

• "ລິຂະສິດບໍ່ໄດ້ປົກປ້ອງແນວຄວາມຄິດ, ພຽງແຕ່ການສະແດງອອກສະເພາະຂອງຄວາມຄິດ. ຕົວຢ່າງ, ສານຕັດສິນວ່າ Dan Brown ບໍ່ໄດ້ລະເມີດລິຂະສິດຂອງປຶ້ມກ່ອນຫນ້ານັ້ນເມື່ອລາວຂຽນ ລະຫັດ Da Vinci ເພາະວ່າທັງໝົດທີ່ລາວຢືມມາຈາກວຽກງານກ່ອນໜ້ານັ້ນແມ່ນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານ, ບໍ່ແມ່ນສະເພາະຂອງແຜນການ ຫຼື ການສົນທະນາ. ເນື່ອງຈາກລິຂະສິດມີຈຸດປະສົງເພື່ອສົ່ງເສີມການຜະລິດແບບສ້າງສັນ, ການໃຊ້ຄວາມຄິດຂອງຄົນອື່ນເພື່ອຫັດຖະກໍາໃຫມ່ແລະຕົ້ນສະບັບຈະຮັກສາຈຸດປະສົງຂອງລິຂະສິດ, ມັນບໍ່ໄດ້ລະເມີດມັນ. ພຽງແຕ່ຖ້າຜູ້ຫນຶ່ງຄັດລອກການສະແດງອອກຂອງຄົນອື່ນໂດຍບໍ່ມີການອະນຸຍາດແມ່ນລິຂະສິດທີ່ອາດຈະຖືກລະເມີດ."
• "ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ plagiarism, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄົນເຮົາຕ້ອງຮັບຮູ້ເຖິງແຫຼ່ງແມ່ນແຕ່ແນວຄວາມຄິດທີ່ຢືມມາຈາກຄົນອື່ນ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງວ່າການສະແດງອອກຂອງແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານັ້ນຈະຖືກຢືມກັບພວກເຂົາ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄໍາອຸປະມາຕ້ອງອ້າງເຖິງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນບໍ່ຄ່ອຍຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາລິຂະສິດໃດໆ."

ກະ​ລຸ​ນາ​ສັງ​ເກດ​ໃນ​ເມື່ອ​ກ່ອນ​ຫນ້າ​ນີ້​ໄດ້​ລະ​ບຸ​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ບັນ​ຫາ​ສອງ​.

ໃນປັດຈຸບັນຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການວາງວິທີການປຽບທຽບເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ໄດ້ດໍາເນີນມາເປັນເວລາຫຼາຍປີ. ຄິດວ່າມັນແບບນີ້. ນັກຮຽນທີ່ຂຽນ essay ສໍາລັບໂຮງຮຽນຂອງເຂົາເຈົ້າອາດຈະຖືກລໍ້ລວງໃຫ້ຄວ້າເອົາເນື້ອຫາຈາກອິນເຕີເນັດແລະທໍາທ່າວ່າພວກເຂົາຂຽນຄໍາທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນ Pulitzer ລະດັບ A.

ຄູສອນໄດ້ໃຊ້ໂຄງການກວດກາການຫຼອກລວງເປັນເວລາດົນນານເພື່ອຈັດການກັບເລື່ອງນີ້. ຄູສອນເອົາບົດຂຽນຂອງນັກຮຽນ ແລະ ປ້ອນເຂົ້າໃນຕົວກວດສອບການລ່ວງລະເມີດ. ໃນບາງກໍລະນີ, ໂຮງຮຽນທັງໝົດຈະອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ໂຄງການກວດກາການລ່ວງລະເມີດ. ທຸກໆຄັ້ງທີ່ນັກຮຽນປ່ຽນເປັນບົດປະພັນ, ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງໄດ້ສົ່ງ essay ໄປໃຫ້ໂຄງການກວດກາການລ່ວງລະເມີດກ່ອນ. ຄູໄດ້ຖືກແຈ້ງໃຫ້ຊາບກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ໂຄງການລາຍງານ.

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ທ່ານຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງທີ່ສຸດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ໂຄງການກວດກາການລ່ວງລະເມີດເຫຼົ່ານີ້ເວົ້າ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງປະເມີນຢ່າງລະມັດລະວັງວ່າຕົວຊີ້ວັດທີ່ຖືກລາຍງານແມ່ນຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາແລ້ວ, ຄວາມສາມາດໃນການກວດສອບວ່າວຽກງານທີ່ຖືກຄັດລອກສາມາດເປັນຕາຢ້ານ. ຖ້າທ່ານບໍ່ຄິດຍອມຮັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງໂຄງການກວດສອບ, ທ່ານສາມາດກ່າວຫານັກຮຽນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການຄັດລອກໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ເຮັດ. ນີ້ສາມາດເປັນການປວດຈິດວິນຍານ.

ກ້າວຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາສາມາດພະຍາຍາມໃຊ້ໂປລແກລມກວດສອບການລ່ວງລະເມີດໃນຂອບເຂດຂອງການທົດສອບຜົນຜະລິດ AI ທົ່ວໄປ. ປະຕິບັດບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາຈາກແອັບ AI ທົ່ວໄປຄືກັບວ່າມັນຖືກຂຽນໂດຍນັກຮຽນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາວັດແທກສິ່ງທີ່ຕົວກວດສອບການ plagiarism ເວົ້າ. ນີ້ແມ່ນເຮັດດ້ວຍເມັດເກືອ.

ມີການສຶກສາຄົ້ນຄ້ວາທີ່ຜ່ານມາທີ່ພະຍາຍາມປະຕິບັດການປຽບທຽບປະເພດເຫຼົ່ານີ້ໃນແງ່ຂອງ AI ການຜະລິດໃນຮູບແບບນີ້. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຢາກ​ຈະ​ໄປ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ການ​ຄົ້ນ​ພົບ​ທີ່​ຫນ້າ​ສົນ​ໃຈ​ກັບ​ທ່ານ​.

ທໍາອິດ, ບາງພື້ນຖານເພີ່ມເຕີມແມ່ນຕ້ອງການ. AI ທົ່ວໄປແມ່ນບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ LLMs (ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່) ຫຼືພຽງແຕ່ LMs (ແບບຈໍາລອງພາສາ). ອັນທີສອງ, ChatGPT ແມ່ນອີງໃສ່ເວີຊັນຂອງຊຸດ AI generative OpenAI ອື່ນທີ່ເອີ້ນວ່າ GPT-3.5. ກ່ອນ GPT-3.5, ມີ GPT-3, ແລະກ່ອນນັ້ນແມ່ນ GPT-2. ໃນປັດຈຸບັນ, GPT-2 ຖືວ່າເປັນແບບດັ້ງເດີມເມື່ອປຽບທຽບກັບຊຸດຕໍ່ມາ, ແລະພວກເຮົາທຸກຄົນລໍຖ້າການເປີດເຜີຍ GPT-4 ທີ່ຈະມາເຖິງ, ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ການສຶກສາຄົ້ນຄ້ວາທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການສໍາຫຼວດສັ້ນໆປະກອບດ້ວຍການກວດສອບ GPT-2. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບຮູ້ເພາະວ່າດຽວນີ້ພວກເຮົາຍັງເກີນຄວາມສາມາດຂອງ GPT-2. ຢ່າເຮັດບົດສະຫຼຸບກ່ຽວກັບຜົນຂອງການວິເຄາະ GPT-2 ນີ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຮົາສາມາດຮຽນຮູ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກການປະເມີນ GPT-2. ການສຶກສາມີຫົວຂໍ້ວ່າ "ເຮັດແບບຈໍາລອງພາສາ Plagiarize?" ໂດຍ Jooyoung Lee, Thai Le, Jinghui Chen, ແລະ Dongwon Lee, ປະກົດຕົວໃນ ACM WWW '23, 1-5 ພຶດສະພາ 2023, Austin, TX, USA.

ນີ້ແມ່ນຄໍາຖາມການຄົ້ນຄວ້າຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາ:

• "ໃນຂອບເຂດໃດ (ບໍ່ຈໍາກັດການຈື່ຈໍາ) LMs ຂຸດຄົ້ນປະໂຫຍກຫຼືປະໂຫຍກຈາກຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຂົາ?"

ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ສາມລະດັບເຫຼົ່ານີ້ຫຼືປະເພດຂອງການ plagiarism ທີ່ເປັນໄປໄດ້:

• "ການຫຼອກລວງ Verbatim: ສໍາເນົາທີ່ແນ່ນອນຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆຫຼືປະໂຫຍກທີ່ບໍ່ມີການປ່ຽນແປງ."
• "Paraphrase plagiarism: ການທົດແທນຄໍາສັບຄ້າຍຄື, ການຈັດລໍາດັບຄໍາໃຫມ່, ແລະ / ຫຼືການແປພາສາກັບຄືນໄປບ່ອນ."
• "ຄວາມຄິດທີ່ plagiarism: ການເປັນຕົວແທນຂອງເນື້ອຫາຫຼັກໃນຮູບແບບທີ່ຍືດຍາວ."

GPT-2 ແນ່ນອນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນອິນເຕີເນັດແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເປັນຜູ້ສະຫມັກທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການວິເຄາະປະເພດນີ້:

• "GPT-2 ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າໃນ WebText, ປະກອບມີຫຼາຍກວ່າ 8 ລ້ານເອກະສານທີ່ດຶງມາຈາກ 45 ລ້ານລິ້ງ Reddit. ເນື່ອງຈາກ OpenAI ບໍ່ໄດ້ເຜີຍແຜ່ WebText ຢ່າງເປີດເຜີຍ, ພວກເຮົາໃຊ້ OpenWebText ເຊິ່ງເປັນແຫຼ່ງເປີດຂອງ WebText corpus. ມັນໄດ້ຖືກ ນຳ ໃຊ້ຢ່າງ ໜ້າ ເຊື່ອຖືໂດຍວັນນະຄະດີກ່ອນ ໜ້າ ນີ້.”

ການ​ຄົ້ນ​ພົບ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ທີ່​ຄັດ​ເລືອກ​ເອົາ​ຈາກ​ການ​ສຶກ​ສາ​ປະ​ກອບ​ດ້ວຍ​:

• "ພວກເຮົາໄດ້ຄົ້ນພົບວ່າຄອບຄົວ GPT-2 ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມລ່ວງໜ້າເຮັດການຫຼອກລວງຈາກ OpenWebText."
• "ການຄົ້ນພົບຂອງພວກເຮົາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປັບໄຫມໄດ້ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກໍລະນີການລ່ວງລະເມີດ verbatim ຈາກ OpenWebText."
• “ສອດຄ່ອງກັບ Carlini et al. ແລະ Carlini et al., ພວກເຮົາພົບວ່າຕົວແບບ GPT-2 ຂະຫນາດໃຫຍ່ (ຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະ xl) ໂດຍທົ່ວໄປຈະສ້າງລໍາດັບ plagiarized ເລື້ອຍໆກ່ວາແບບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ."
• "ແນວໃດກໍ່ຕາມ, LMs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນອາດຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ plagiarism, ແລະດັ່ງນັ້ນຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຮົາອາດຈະບໍ່ໂດຍທົ່ວໄປໂດຍກົງກັບ LMs ອື່ນໆ, ລວມທັງ LMs ທີ່ຜ່ານມາເຊັ່ນ GPT-3 ຫຼື BLOOM."
• "ນອກຈາກນັ້ນ, ເຄື່ອງກວດຈັບການລ່ວງລະເມີດອັດຕະໂນມັດແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກວ່າມີຫຼາຍຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ (ທັງໃນແງ່ລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະໃນທາງບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ).
• "ຍ້ອນວ່າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງ LMs ສ່ວນໃຫຍ່ຖືກຂູດອອກຈາກເວັບໂດຍບໍ່ມີການແຈ້ງໃຫ້ເຈົ້າຂອງເນື້ອຫາ, ການເວົ້າຄືນໃຫມ່ຂອງຄໍາສັບ, ປະໂຫຍກ, ແລະແມ້ກະທັ້ງແນວຄວາມຄິດຫຼັກຈາກຊຸດການຝຶກອົບຮົມເຂົ້າໄປໃນບົດເລື່ອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນກໍ່ມີຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນ."

ແນ່ນອນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການການສຶກສາຫຼາຍດ້ານຂອງປະເພດນີ້.

ຖ້າທ່ານມີຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນກ່ຽວກັບວິທີການປຽບທຽບ GPT-2 ກັບ GPT-3 ກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ, ມີຄວາມກົງກັນຂ້າມທີ່ຂ້ອນຂ້າງ.

ອີງຕາມການລາຍງານຕົວຊີ້ບອກ, ການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນສໍາລັບ GPT-3 ແມ່ນກວ້າງຂວາງຫຼາຍ:

• “ຕົວ​ແບບ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ໂດຍ​ນໍາ​ໃຊ້​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ຂໍ້​ຄວາມ​ຈາກ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ. ນີ້ລວມມີຂໍ້ມູນ 570GB ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ໄດ້ມາຈາກປຶ້ມ, ບົດເລື່ອງເວັບ, ວິກິພີເດຍ, ບົດຄວາມ, ແລະສ່ວນອື່ນໆຂອງການຂຽນໃນອິນເຕີເນັດ. ເພື່ອ​ໃຫ້​ເປັນ​ທີ່​ແນ່​ນອນ​ຫຼາຍ, 300 ຕື້​ຄໍາ​ສັບ​ຕ່າງໆ​ໄດ້​ຖືກ​ປ້ອນ​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ລະ​ບົບ” (BBC ຈຸດສຸມວິທະຍາສາດ ວາລະສານ, “ChatGPT: ທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງການຮູ້ກ່ຽວກັບເຄື່ອງມື GPT-3 ຂອງ OpenAI” ໂດຍ Alex Hughes, ກຸມພາ 2023).

ສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນຄໍາອະທິບາຍແບບເລິກເຊິ່ງເພີ່ມເຕີມຂອງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນສໍາລັບ GPT-3, ນີ້ແມ່ນຂໍ້ຄວາມທີ່ຫຍໍ້ມາຈາກ GPT-3 Model Card ຢ່າງເປັນທາງການທີ່ລົງໃນ GitHub (ວັນທີປັບປຸງຫຼ້າສຸດໃນເດືອນກັນຍາ 2020):

• “ຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ GPT-3 ແມ່ນປະກອບດ້ວຍຂໍ້ຄວາມທີ່ລົງໃນອິນເຕີເນັດ, ຫຼືຂໍ້ຄວາມທີ່ອັບໂຫຼດຂຶ້ນອິນເຕີເນັດ (ຕົວຢ່າງ, ປຶ້ມ). ຂໍ້ມູນອິນເຕີເນັດທີ່ມັນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ ແລະປະເມີນມາເຖິງປັດຈຸບັນປະກອບມີ: (1) ຊຸດຂໍ້ມູນຂອງ CommonCrawl, ການກັ່ນຕອງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບ corpora ອ້າງອີງທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, (2) ສະບັບຂະຫຍາຍຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ Webtext, (3. ) ສອງບໍລິສັດປື້ມທີ່ອີງໃສ່ອິນເຕີເນັດ, ແລະ (4) Wikipedia ພາສາອັງກິດ.”
• "ຍ້ອນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງມັນ, ຜົນໄດ້ຮັບແລະການປະຕິບັດຂອງ GPT-3 ແມ່ນຕົວແທນຂອງປະຊາກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດຫຼາຍກ່ວາຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນວັດທະນະທໍາທາງຄໍາເວົ້າ, ບໍ່ແມ່ນດິຈິຕອນ. ປະຊາກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດແມ່ນເປັນຕົວແທນຂອງປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວ, ທັດສະນະທີ່ຮັ່ງມີ, ຫນຸ່ມນ້ອຍ, ແລະຜູ້ຊາຍ, ແລະສ່ວນຫຼາຍແມ່ນສະຫະລັດເປັນສູນກາງ. ປະເທດທີ່ຮັ່ງມີແລະປະຊາກອນໃນປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວສະແດງໃຫ້ເຫັນການເຈາະອິນເຕີເນັດທີ່ສູງຂຶ້ນ. ການແບ່ງເພດແບບດິຈິຕອລຍັງສະແດງໃຫ້ແມ່ຍິງໜ້ອຍລົງທີ່ເປັນຕົວແທນທົ່ວໂລກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເນື່ອງຈາກວ່າພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງໂລກມີລະດັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການເຈາະອິນເຕີເນັດແລະການເຂົ້າເຖິງ, ຊຸດຂໍ້ມູນສະແດງເຖິງຊຸມຊົນທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ຫນ້ອຍລົງ."

ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຂ້າງເທິງກ່ຽວກັບ GPT-3 ແມ່ນວ່າກົດລະບຽບຂອງ thumb ໃນບັນດາຜູ້ທີ່ສ້າງ AI ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນອິນເຕີເນັດຫຼາຍທີ່ທ່ານສາມາດສະແກນ, ໂອກາດຂອງການປັບປຸງຫຼືກ້າວຫນ້າ AI ການຜະລິດເພີ່ມຂຶ້ນ.

ທ່ານສາມາດເບິ່ງນີ້ຢູ່ໃນທັງສອງທາງ.

• 1) ປັບປຸງ AI. ພວກເຮົາຈະມີ AI ທົ່ວໄປທີ່ກວາດຜ່ານອິນເຕີເນັດຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນແມ່ນວ່າ AI ການຜະລິດຈະດີກ່ວາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ຕ້ອງລໍຖ້າ.
• 2) ການຄັດລອກທີ່ມີທ່າແຮງ. ການຂະຫຍາຍການສະແກນອິນເຕີເນັດນີ້ເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າລັງກຽດ ແລະມີສ່ວນຮ່ວມເຮັດໃຫ້ບັນຫາການລະເມີດລິຂະສິດ ແລະການລະເມີດລິຂະສິດອາດມີຂະໜາດໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ກ່ອນບໍ່ມີຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາຫຼາຍເທົ່າທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ, ຂະຫນາດກໍາລັງຈະອອກດອກ. ຖ້າທ່ານເປັນທະນາຍຄວາມຢູ່ຂ້າງຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາ, ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຕາຂອງເຈົ້າມີນ້ໍາຕາ (ບາງທີນໍ້າຕາຂອງຄວາມໂສກເສົ້າ, ຫຼືນໍ້າຕາຂອງຄວາມຍິນດີທີ່ຄວາມສົດໃສດ້ານນີ້ນໍາມາໃຫ້ຢູ່ໃນການຟ້ອງຮ້ອງ).

ແກ້ວເຄິ່ງເຕັມຫຼືເຄິ່ງຫວ່າງ?

ເຈົ້າ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ.

ລະເບີດຝັງດິນຕາມກົດໝາຍລໍຖ້າຢູ່

ຄຳຖາມທີ່ເຈົ້າອາດຈະຄິດຫຼາຍແມ່ນວ່າເນື້ອໃນອິນເຕີເນັດທີ່ເຈົ້າໂພສນັ້ນຖືວ່າເປັນເກມຍຸດຕິທຳສຳລັບການສະແກນຫຼືບໍ່. ຖ້າເນື້ອຫາຂອງທ່ານຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ paywall, ຄາດວ່າມັນບໍ່ແມ່ນເປົ້າຫມາຍສໍາລັບການສະແກນເພາະວ່າມັນບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ, ອີງຕາມຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ paywall.

ຂ້ອຍຈະເດົາວ່າຄົນປະຈໍາວັນສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີເນື້ອຫາຂອງເຂົາເຈົ້າຕິດຢູ່ຫລັງ paywall. ພວກເຂົາຕ້ອງການໃຫ້ເນື້ອຫາຂອງພວກເຂົາມີຢູ່ໃນສາທາລະນະ. ພວກເຂົາສົມມຸດວ່າປະຊາຊົນຈະເບິ່ງມັນ.

ການມີເນື້ອຫາຂອງທ່ານອອກເປັນສາທາລະນະຍັງຫມາຍຄວາມວ່າທ່ານກໍາລັງອະນຸມັດໃຫ້ມັນຖືກສະແກນເພື່ອໃຊ້ໂດຍ AI ທົ່ວໄປທີ່ກໍາລັງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນບໍ?

ບາງທີແມ່ນແລ້ວ, ບາງທີບໍ່.

ມັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນບັນຫາທາງກົດ ໝາຍ ຂອງເຈົ້າ.

ກັບຄືນໄປຫາຄໍາອ້າງອີງກ່ອນຫນ້ານີ້ ກົດ ໝາຍ Bloomberg ບົດຄວາມ, ຜູ້ຂຽນກ່າວເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ກໍານົດແລະເງື່ອນໄຂ (T&C) ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫລາຍເວັບໄຊທ໌:

• "ການລະເບີດຝັງດິນຕາມກົດຫມາຍ - ຖືກລະເລີຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍບໍລິສັດ AI ທີ່ບໍ່ຕັ້ງໃຈທີ່ດໍາເນີນການ bots ອອນໄລນ໌ສໍາລັບການຂູດຂໍ້ມູນ - ຖືກເຊື່ອງໄວ້ໃນຂໍ້ກໍານົດແລະເງື່ອນໄຂທີ່ມີຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ສາທາລະນະຂອງທຸກປະເພດ. ກົງກັນຂ້າມກັບກົດໝາຍ IP ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂໃນປັດຈຸບັນ ແລະບັນຫາການລະເມີດລິຂະສິດ, ເງື່ອນໄຂ ແລະເງື່ອນໄຂຂອງເວັບໄຊທ໌ແມ່ນໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນໂດຍກົດໝາຍສັນຍາທີ່ມີການຈັດຕັ້ງທີ່ດີ ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວສາມາດຖືກບັງຄັບໃຊ້ໃນສານໄດ້ໂດຍອ້າງອີງໃສ່ຈຳນວນຕົວຢ່າງທີ່ພຽງພໍ.”

ພວກເຂົາຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າສົມມຸດວ່າເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານມີຫນ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບໃບອະນຸຍາດ, ໂອກາດແມ່ນຖ້າທ່ານໃຊ້ແມ່ແບບທີ່ທັນສະໄຫມມາດຕະຖານ, ມັນອາດຈະປະກອບດ້ວຍຂໍ້ສໍາຄັນ:

• "ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ກໍານົດແລະເງື່ອນໄຂຂອງ boilerplate ສ່ວນໃຫຍ່ສໍາລັບເວັບໄຊທ໌ - ອຸດົມສົມບູນໃນການເຂົ້າເຖິງຟຣີ - ປະກອບດ້ວຍຂໍ້ຫ້າມການຂູດຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ. Ironically, ແບບທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ຟຣີດັ່ງກ່າວອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ ChatGPT. ດັ່ງນັ້ນ, ເຈົ້າຂອງເນື້ອຫາອາດຈະຕ້ອງການທີ່ຈະທົບທວນຄືນຂໍ້ກໍານົດແລະເງື່ອນໄຂຂອງເຂົາເຈົ້າແລະໃສ່ຂໍ້ແຍກຕ່າງຫາກໂດຍຫ້າມບໍ່ໃຫ້ໃຊ້ເນື້ອຫາໃດໆຈາກເວັບໄຊທ໌ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ຫຼືຈຸດປະສົງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ບໍ່ວ່າຈະລວບລວມດ້ວຍຕົນເອງຫຼືອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍບໍ່ມີການອະນຸຍາດເປັນລາຍລັກອັກສອນຈາກເຈົ້າຂອງເວັບໄຊທ໌. .”

ຕົວເຕະທີ່ເພີ່ມເຂົ້າມາແມ່ນລວມຢູ່ໃນການວິເຄາະຂອງພວກເຂົາກ່ຽວກັບການປະຕິບັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ຈະປະຕິບັດກ່ຽວກັບເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຂົາ:

• "ເພາະສະນັ້ນ, ການໃສ່ຂໍ້ສະ ໜອງ ຄວາມເສຍຫາຍທີ່ມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ ສຳ ລັບການລະເມີດແຕ່ລະຂໍ້ຫ້າມຂູດຮີດ, ປັບປຸງດ້ວຍການໃຫ້ ຄຳ ສັ່ງຫ້າມ - ໂດຍບໍ່ມີພັນທະບັດ, ສາມາດເປັນການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ ສຳ ລັບຜູ້ຂຽນເນື້ອຫາສ້າງສັນທີ່ບໍ່ກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຂົາ. ແຮງງານທາງປັນຍາສໍາລັບຈຸດປະສົງການຝຶກອົບຮົມ AI ໂດຍບໍ່ມີການຈ່າຍສໍາລັບມັນຫຼື, ຢ່າງຫນ້ອຍ, ໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ."

ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການປຶກສາທະນາຍຄວາມຂອງທ່ານກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້.

ບາງຄົນເວົ້າວ່ານີ້ແມ່ນວິທີທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະພະຍາຍາມແລະບອກຜູ້ຜະລິດ AI ວ່າຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາມີຄວາມຈິງຈັງໃນການປົກປ້ອງເນື້ອຫາຂອງພວກເຂົາ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການອອກໃບອະນຸຍາດຂອງທ່ານມີຄໍາສັບທີ່ເຫມາະສົມ, ເບິ່ງຄືວ່າຈະເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດ AI ສັງເກດເຫັນ.

ຄົນອື່ນແມ່ນ downbeat ເລັກນ້ອຍ. ເຂົາເຈົ້າເວົ້າຢ່າງຫຼົງໄຫຼວ່າເຈົ້າສາມາດສືບຕໍ່ເອົາພາສາທາງກົດໝາຍທີ່ໂຫດຮ້າຍ ແລະ ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານ, ແຕ່ໃນທີ່ສຸດ, ຜູ້ຜະລິດ AI ຈະສະແກນມັນ. ເຈົ້າຈະບໍ່ຮູ້ວ່າເຂົາເຈົ້າເຮັດແນວນັ້ນ. ເຈົ້າ​ຈະ​ມີ​ມານ​ຮ້າຍ​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ພິ​ສູດ​ວ່າ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ເຮັດ. ທ່ານຄົງຈະບໍ່ຄົ້ນພົບວ່າຜົນຜະລິດຂອງພວກເຂົາສະທ້ອນເຖິງເນື້ອຫາຂອງທ່ານ. ມັນເປັນການສູ້ຮົບຂຶ້ນພູທີ່ເຈົ້າຈະບໍ່ຊະນະ.

ການໂຕ້ຖຽງກັນແມ່ນວ່າທ່ານກໍາລັງຍອມຈໍານົນຮົບກ່ອນທີ່ມັນຈະດໍາເນີນການເຖິງແມ່ນວ່າ. ຖ້າເຈົ້າບໍ່ມີພາສາທາງກົດໝາຍຢ່າງພຽງພໍ, ແລະ ຖ້າເຈົ້າເຄີຍຈັບເຂົາເຈົ້າ, ເຂົາເຈົ້າຈະແກວ່ງຕົວ ແລະ ຫຼົບຫຼີກທາງເພື່ອໜີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ທັງໝົດເພາະວ່າທ່ານບໍ່ໄດ້ຂຽນພາສາທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ.

ໃນ​ຂະ​ນະ​ດຽວ​ກັນ​, ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ກໍາ​ລັງ​ຊອກ​ຫາ​ທີ່​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ດຶງ​ດູດ​ຈະ​ປະ​ກອບ​ດ້ວຍ​ ເຄື່ອງ ໝາຍ ເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບອກວ່າເວັບໄຊທ໌ບໍ່ຖືກສະແກນໂດຍ AI ທົ່ວໄປ. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າເຄື່ອງຫມາຍມາດຕະຖານຈະຖືກສ້າງຂື້ນ. ເວັບໄຊທ໌ອາດຈະເພີ່ມເຄື່ອງຫມາຍໃສ່ເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຂົາ. ຜູ້ຜະລິດ AI ຈະຖືກບອກວ່າພວກເຂົາຄວນປ່ຽນແປງການສະແກນຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເພື່ອຂ້າມຜ່ານເວັບໄຊທ໌ທີ່ຖືກຫມາຍ.

ວິທີການເຄື່ອງຫມາຍສາມາດປະສົບຜົນສໍາເລັດໄດ້ບໍ? ຄວາມກັງວົນລວມເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໄດ້ຮັບແລະການປະກາດເຄື່ອງຫມາຍ. ຄຽງຄູ່ກັບວ່າຜູ້ຜະລິດ AI ຈະປະຕິບັດຕາມເຄື່ອງຫມາຍແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາຫຼີກເວັ້ນການສະແກນສະຖານທີ່ທີ່ຖືກຫມາຍ. ທັດສະນະອື່ນແມ່ນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຜະລິດ AI ບໍ່ໄດ້ໄປພ້ອມກັບເຄື່ອງຫມາຍ, ນີ້ສະຫນອງຂໍ້ຄຶດທີ່ຈະແຈ້ງສໍາລັບການໄປສານແລະການໂຕ້ຖຽງວ່າຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາໄດ້ໄປໄລຍະສຸດທ້າຍເພື່ອພະຍາຍາມແລະເຕືອນການສະແກນ AI.

ເອີ, ມັນທັງໝົດເຮັດໃຫ້ຫົວຂອງເຈົ້າຫມຸນ.

ສະຫຼຸບ

ຄຳ​ປາ​ໄສ​ສຸດ​ທ້າຍ​ບໍ່​ຫຼາຍ​ປານ​ໃດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຫົວ​ຂໍ້ thorny ນີ້.

ເຈົ້າພ້ອມແລ້ວບໍສຳລັບທັດສະນະທີ່ບິດເບືອນໃຈກ່ຽວກັບ AI ທັງໝົດນີ້ໃນຖານະທີ່ເປັນຕົວຫຼອກລວງ ແລະບັນຫາການລະເມີດລິຂະສິດ?

ການສົມມຸດຕິຖານຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບການ "ຈັບ" AI ການຜະລິດໃນການກະທໍາຂອງ plagiarism ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດແມ່ນຂຶ້ນກັບການຄົ້ນພົບຜົນໄດ້ຮັບ. ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​ສູງ ວຽກງານກ່ອນເຊັ່ນ: ເນື້ອຫາຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດທີ່ອາດຈະຖືກສະແກນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ.

ສົມມຸດວ່າວິທີການແບ່ງແຍກແລະການເອົາຊະນະແມ່ນຫຼີ້ນຢູ່ທີ່ນີ້.

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍ ໝາຍ ຄວາມວ່າ.

ຖ້າ AI ທົ່ວໄປກູ້ຢືມເງິນນ້ອຍໆຈາກທີ່ນີ້ແລະໄວຫນຸ່ມຈາກບ່ອນນັ້ນ, ໃນທີ່ສຸດການຜະສົມຜະສານພວກມັນເຂົ້າກັນເພື່ອຜະລິດຜົນຜະລິດໂດຍສະເພາະ, ໂອກາດທີ່ຈະສາມາດມີຊ່ວງເວລາ gotcha ແມ່ນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຜົນໄດ້ຮັບໃດໆເບິ່ງຄືວ່າຈະບໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງເກນທີ່ພຽງພໍທີ່ເຈົ້າສາມາດເວົ້າໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າມັນຖືກສະກັດຈາກແຫຼ່ງຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະ. essay ຜົນໄດ້ຮັບຫຼືຮູບແບບອື່ນໆຂອງຜົນຜະລິດຈະມີພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ກົງກັນ. ແລະໂດຍວິທີການປົກກະຕິຂອງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະໂຕ້ຖຽງວ່າ plagiarism ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດໄດ້ເກີດຂຶ້ນ, ປົກກະຕິແລ້ວທ່ານຈະຕ້ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນຫຼາຍກ່ວາບາງ teeny ຂະຫນາດນ້ອຍແມ່ນຫຼິ້ນ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຫາກວ່າ morsel ບໍ່ແມ່ນ standout ແລະສາມາດພົບເຫັນຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວອິນເຕີເນັດ (undercutting. ພາລະທີ່ພຽງພໍຂອງຫຼັກຖານຂອງການຍັບຍັ້ງ).

ເຈົ້າຍັງສາມາດປະກາດຢ່າງຊັກຊວນໄດ້ວ່າການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນໂດຍ AI ທົ່ວໄປໄດ້ທໍາລາຍເວັບໄຊທ໌ແລະຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັກຖານທີ່ແນະນໍາແມ່ນອັດຕາສ່ວນທີ່ບໍ່ສໍາຄັນ?

ຄິດກ່ຽວກັບເລື່ອງນັ້ນ.

ຖ້າພວກເຮົາປະເຊີນກັບການລະເມີດລິຂະສິດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນລະດັບຂະຫນາດແລະການລະເມີດລິຂະສິດ, ພວກເຮົາອາດຈະຕ້ອງປ່ຽນແປງວິທີການຂອງພວກເຮົາເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່ເປັນການລະເມີດລິຂະສິດແລະ / ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດ. ບາງທີອາດມີກໍລະນີທີ່ຈະຖືກສ້າງຂື້ນສໍາລັບການ plagiarism ຫຼືການລະເມີດລິຂະສິດໃນຕົ້ນຕໍຫຼືໃນຂະຫນາດໃຫຍ່. mosaic ປະກອບດ້ວຍຫຼາຍພັນ ຫຼືລ້ານຂອງຂໍ້ຫຍໍ້ໆເລັກນ້ອຍສາມາດຖືກແປວ່າເປັນການກະທຳການລະເມີດດັ່ງກ່າວ. ບັນຫາທີ່ປາກົດຂື້ນແມ່ນວ່ານີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ເນື້ອຫາທັງຫມົດຕົກຢູ່ພາຍໃຕ້ການລະເມີດ. ນີ້ອາດຈະເປັນເປີ້ນພູ slippery.

ຄວາມຄິດທີ່ຮຸນແຮງ.

ເວົ້າເຖິງຄວາມຄິດທີ່ຮຸນແຮງ, Leo Tolstoy, ນັກຂຽນທີ່ມີຊື່ສຽງ, ກ່າວວ່າ: "ຄວາມຫມາຍດຽວຂອງຊີວິດແມ່ນເພື່ອຮັບໃຊ້ມະນຸດ."

ຖ້າເວັບໄຊທ໌ຂອງເຈົ້າແລະເວັບໄຊທ໌ຂອງຄົນອື່ນຖືກສະແກນເພື່ອການປັບປຸງ AI, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຮັບເງິນດຽວສໍາລັບມັນ, ເຈົ້າອາດຈະມີຄວາມສະບາຍໃຈຢ່າງຈິງຈັງໃນຄວາມເຊື່ອທີ່ຫນັກແຫນ້ນວ່າທ່ານກໍາລັງປະກອບສ່ວນກັບອະນາຄົດຂອງມະນຸດບໍ? ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນລາຄາຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ຈະຈ່າຍ.

ດີ, ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າ AI ກາຍເປັນຄວາມສ່ຽງທີ່ມີຢູ່ທີ່ຫນ້າຢ້ານທີ່ຈະທໍາລາຍມະນຸດທັງຫມົດຈາກການມີຢູ່. ທ່ານບໍ່ຄວນເອົາສິນເຊື່ອສໍາລັບການນັ້ນ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຄິດ​ວ່າ​ທ່ານ​ພຽງ​ແຕ່​ທັນ​ທີ​ທີ່​ຈະ​ບໍ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ໃຫ້​ຜົນ​ຮ້າຍ​ແຮງ​ນັ້ນ​. ຫລີກລ້ຽງການຄາດເດົາທີ່ຮ້າຍກາດນັ້ນ, ເຈົ້າອາດຈະຄິດວ່າຖ້າຜູ້ຜະລິດ AI ສ້າງລາຍໄດ້ຈາກ AI ການຜະລິດຂອງພວກເຂົາ, ແລະເບິ່ງຄືວ່າພວກເຂົາພໍໃຈກັບຜົນກໍາໄລ, ທ່ານຄວນຈະໄດ້ຮັບຊິ້ນສ່ວນຫນຶ່ງເຊັ່ນກັນ. ແບ່ງປັນແລະແບ່ງປັນຄືກັນ. ຜູ້ຜະລິດ AI ຄວນຮ້ອງຂໍການອະນຸຍາດເພື່ອສະແກນເວັບໄຊທ໌ໃດຫນຶ່ງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຍັງເຈລະຈາລາຄາທີ່ຈະຈ່າຍສໍາລັບການໄດ້ຮັບການອະນຸຍາດໃຫ້ດໍາເນີນການສະແກນ.

ໃຫ້ສິນເຊື່ອບ່ອນທີ່ສິນເຊື່ອແມ່ນກໍານົດ.

ໃຫ້ Sir Walter Scott ເປັນຄໍາສຸດທ້າຍສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ: "ໂອ້, ເວັບໄຊຕ໌ tangled ທີ່ພວກເຮົາ weave. ເມື່ອທໍາອິດພວກເຮົາປະຕິບັດເພື່ອຫລອກລວງ.”

ອັນນີ້ອາດຈະໃຊ້ໄດ້ຖ້າທ່ານເຊື່ອວ່າການຫຼອກລວງແມ່ນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ຫຼືບາງທີອາດໃຊ້ບໍ່ໄດ້ຫາກທ່ານຄິດວ່າທຸກຢ່າງແມ່ນດີ ແລະ ກົງໄປກົງມາ ແລະຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ. ກະ​ລຸ​ນາ​ເຮັດ​ຄວາມ​ໃຈ​ກວ້າງ​ໃຫ້​ຕົນ​ເອງ​ເຄຣ​ດິດ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຄິດ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ນີ້​. ເຈົ້າສົມຄວນໄດ້ຮັບມັນ.