विकिमीडिया फाउंडेशन ने चेतावनी दी है कि अनियंत्रित एआई प्रशिक्षण ओपन वेब को कमजोर कर सकता है

विकिमीडिया फाउंडेशन ने एक हाई-प्रोफाइल मुकदमे में एक एमिकस ब्रीफ दायर किया है जो चुनौती देता है कि क्या बड़े भाषा मॉडल को स्पष्ट अनुमति के बिना कॉपीराइट सामग्री पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। फाउंडेशन का तर्क है कि इसकी विश्वकोश सामग्री की अप्रतिबंधित स्क्रैपिंग की अनुमति सार्वजनिक-डोमेन लोकाचार को नष्ट कर देगी जो ओपन-वेब मॉडल को रेखांकित करती है, जबकि रचनाकारों को उचित मुआवजे से भी वंचित कर देगी। अपनी फाइलिंग में, विकिमीडिया ने अदालत से एक ऐसी रेखा खींचने का आग्रह किया जो वेब-आधारित टेक्स्ट के बड़े हिस्से को बिना लाइसेंसिंग ढांचे के वाणिज्यिक एआई सिस्टम के लिए कच्चे माल के रूप में इस्तेमाल होने से बचाए।

प्रौद्योगिकी फर्मों और एआई अनुसंधान प्रयोगशालाओं ने चिंता के साथ प्रतिक्रिया व्यक्त की है, यह तर्क देते हुए कि एक प्रतिबंधात्मक निर्णय अगली पीढ़ी के भाषा मॉडल के विकास को बाधित कर सकता है जो बड़े पैमाने पर, विविध डेटासेट पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, कॉपीराइट अधिवक्ता मामले को उचित उपयोग सीमाओं को लागू करने और यह सुनिश्चित करने के अवसर के रूप में देखते हैं कि एआई द्वारा उत्पन्न मूल्य अधिक समान रूप से साझा किया जाता है। इस बहस ने यूरोपीय संघ और संयुक्त राज्य अमेरिका के नीति निर्माताओं को आकर्षित किया है, जो दोनों कानून का मसौदा तैयार कर रहे हैं जो मशीन-लर्निंग पाइपलाइनों में डेटा उपयोग के लिए नए मानकों को संहिताबद्ध कर सकता है।

यदि अदालत विकिमीडिया का पक्ष लेती है, तो एआई डेवलपर्स को कई सामग्री मालिकों के साथ लाइसेंस के लिए बातचीत करने के लिए मजबूर होना पड़ सकता है, जिससे संभावित रूप से बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण की लागत बढ़ जाएगी और नवाचार धीमा हो जाएगा। इसके विपरीत, एक निर्णय जो अप्रतिबंधित डेटा पहुंच का समर्थन करता है, वह एआई उन्नति की वर्तमान तीव्र गति को संरक्षित कर सकता है, लेकिन खुले ज्ञान के सामान्य ज्ञान की कीमत पर। परिणाम संभवतः इस बात को प्रभावित करेगा कि एआई की भावी पीढ़ियां वेब पर मौजूद मानव ज्ञान के विशाल भंडार के साथ कैसे बातचीत करती हैं।