Uthibitishaji, Maadili, Hakimiliki na Faragha: Wajibu katika Maudhui Ubunifu

Faida:

• Uwezo wa kuelewa ukaguzi wa ukweli, urejeleaji, wizi na hatari za hakimiliki na kutumia udhibiti wa usahihi kwa maudhui bandia yanayotokana na akili.
• Uwazi katika matumizi ya akili bandia, kuepuka maudhui yanayopotosha na kuweza kutumia kanuni za faragha za chapa/mteja kama mfumo wa kimaadili.
• Uwezo wa kuelewa kwamba dhima ya kisheria na kimaadili ya maudhui ni ya mwandishi na chapa kwa kutumia zana na kwamba matokeo ambayo hayajathibitishwa hayawezi kuchapishwa.

Mara tu unapochapisha maudhui, unasimama nyuma yake. Kila nambari, kila dai, kila nukuu, na kila sentensi ndani yake sasa ni jukumu la chapa (na yako) - hata kama AI iliandika maandishi hayo. "AI ilisema hivyo" sio kisingizio katika mahakama yoyote au machoni pa msomaji yeyote. Kitengo hiki kinashughulikia vipengele vizito zaidi vya uundaji wa maudhui ya AI: uthibitishaji, maadili, hakimiliki, na faragha. Hizi si "kazi za wanasheria"; inapaswa kuwa sehemu ya mazoezi ya kila siku ya kila mtayarishaji wa maudhui. Kwa sababu takwimu moja mbaya hupoteza uaminifu, kesi moja ya wizi hupoteza bajeti, ukiukaji mmoja wa usiri hupoteza mteja. Uhalisi na usahihi hauwezi kujadiliwa katika nyanja za ubunifu.

Hebu tuweke kanuni ya msingi tangu mwanzo: Wajibu wa kisheria na kimaadili wa maudhui ni wa mwandishi na chapa inayotumia zana. Toleo ambalo halijathibitishwa haliwezi kuchapishwa; Dai la asili isiyojulikana haliwezi kutumika; Kazi ya mtu mwingine haiwezi kuchukuliwa bila ruhusa; Data ya siri haiwezi kuingizwa kwenye zana iliyo wazi.

Kuangalia ukweli: kila dai linaungwa mkono na chanzo

Sehemu ya hatari zaidi ya maandishi yanayotolewa na AI ni ukweli fasaha lakini uliotungwa (hallucinations). Reflex ya uthibitishaji ya mtayarishaji wa maudhui inapaswa kulenga aina zifuatazo:

• Nambari na takwimu: "78% ya watumiaji ..." - chanzo? Je, ni ya kweli au ya sasa?
• Nukuu: "Steve Jobs alisema ..." - alisema hivyo kweli au ilikuwa ya apokrifa?
• Tarehe na matukio: "Sheria hii ilipitishwa mwaka wa 2019" - ni tarehe sahihi, kuna sheria kama hiyo?
• Majina ya chanzo/somo: "Kulingana na utafiti wa Harvard..." - je, kuna utafiti kama huo?
• Bidhaa/mshindani anadai: "Brand X haifanyi hivi" - imethibitishwa au hatari ya kashfa?

Sheria ya uthibitishaji: Usichapishe madai yoyote ya kweli yanayotolewa na AI bila kuyathibitisha kutoka kwa chanzo huru na cha kuaminika. Ikiwa huwezi kuthibitisha, una chaguo mbili: kupata na kuongeza chanzo, au kuondoa dai kutoka kwa maandishi. Hakuna chaguo la tatu (kuiacha kama ilivyo).

Agizo la bendera ya uthibitishaji:

Orodhesha madai yote ya kweli (nambari, takwimu, nukuu, tarehe, jina la chanzo, dai la mshindani) katika maandishi hapa chini. Kwa kila: dai + "uthibitishaji unahitajika" + ni aina gani ya chanzo inaweza kuthibitishwa kutoka. Usitengeneze vyanzo mwenyewe; weka tu kile kinachohitaji kuthibitishwa. Nakala: [bandika]

Kidokezo hiki kitaorodhesha kila hoja unayohitaji ili kuthibitisha; Unafanya uthibitisho kutoka kwa chanzo halisi.

Hakimiliki na wizi

Kuna hatari mbili tofauti. Wizi ni kutumia maandishi ya mtu mwingine kama yako bila kutaja chanzo. AI wakati mwingine inaweza kutoa maandishi katika data ya mafunzo kwa karibu sana; Unaweza kuchapisha sentensi za mtu mwingine bila kujua. Ukiukaji wa hakimiliki ni kutumia kazi inayolindwa (maandishi, picha, chapa) bila ruhusa.

Njia za kupunguza hatari:

• Ukaguzi wa uhalisi/uwizi: Pitisha maandishi kupitia ukaguzi wa mfanano; Andika upya sehemu ambazo zinafanana sana na maandishi yanayojulikana sana.
• Toa nukuu na chanzo chake: Ikiwa unatumia nukuu/data ya mtu mwingine, taja chanzo.
• Soma masharti ya hakimiliki ya zana: Je, una haki ya kutumia kibiashara matokeo ya zana ya AI unayotumia? Hii ni muhimu hasa katika zana za kuzalisha picha; Matokeo ya baadhi ya zana yanaweza kuwa sawa na kazi zilizo na hakimiliki katika data ya mafunzo.
• Epuka kuiga chapa na nembo: Picha inayozalishwa na AI haipaswi kufanana na vipengele vya umiliki wa chapa nyingine.

Makini: Dhana ya kwamba "akili ya bandia iliizalisha, kwa hivyo hakuna hakimiliki" ni makosa. Matokeo yanaweza kukiuka kazi nyingine, na wewe ndiye unatumia zana. Pia inaweza kujadiliwa katika mifumo mingi ya kisheria ikiwa maudhui safi yanayotokana na AI yana ulinzi wake wa hakimiliki - kumaanisha kuwa ulinzi wako dhidi ya mtu mwingine anayenakili maudhui unayotoa unaweza kuwa dhaifu. Mchango wa binadamu huongeza thamani kimaadili na kisheria.

Maadili: uwazi na yasiyo ya kupotosha

Kanuni mbili za msingi za maadili ya maudhui:

1. Uwazi. Katika baadhi ya miktadha (k.m. maoni ya mtaalamu, simulizi ya uzoefu wa kibinafsi, hadithi ya habari) ni muhimu jinsi maudhui yanavyotolewa. "Ushuhuda" kabisa unaozalishwa na AI unaowasilishwa kana kwamba ni uzoefu halisi wa kibinadamu humdanganya msomaji. Kuwa mwaminifu kuhusu asili ya maudhui; Usitoe ushuhuda bandia, maoni ya uwongo, au wataalam bandia.

2. Usipotoshe. Maudhui lazima yasiwe na taarifa za uongo, ahadi zilizotiwa chumvi au madai ya hila. Hii ni kanuni ya kimaadili na wajibu wa kisheria katika nyanja nyingi (matangazo, huduma ya afya, fedha).

Jedwali hapa chini linatoa muhtasari wa aina za hatari na tahadhari:

Hatari

mfano

tahadhari

kuona macho

takwimu za uongo

Thibitisha kila ukweli kutoka kwa chanzo

Wizi

Usiinakili sentensi ya mtu mwingine

Angalia kufanana, andika upya

ukiukaji wa hakimiliki

Matumizi ya picha/maandishi yaliyolindwa

Masharti ya gari, ruhusa, uzalishaji wa asili

ushuhuda wa uongo

Ukaguzi bandia wa wateja na AI

Tumia ushuhuda wa kweli tu

madai ya kupotosha

Ahadi ya ubora/afya bila ushahidi

Usemi unaothibitishwa, halali

ukiukaji wa faragha

Kuingiza data ya mteja kwenye chombo wazi

Kuficha utambulisho, zana salama

Faragha: linda data

Data ya wateja, uzinduzi ambao haujafichuliwa, siri za kibiashara za kimkataba na taarifa za kibinafsi zinalindwa chini ya KVKK (Sheria ya Kulinda Data ya Kibinafsi) na GDPR. Kuingiza data hii kwenye zana ya umma ya AI inamaanisha kuituma kwa seva za watu wengine. Kanuni:

• Ondoa data ya kibinafsi/ya mteja au usiiingize kabisa.
• Tengeneza taarifa za siri/mkataba ("kipengele kipya") au utumie zana salama.
• Chagua zana ambazo ni za kampuni, zilizo na mikataba ya kuchakata data, na usitumie maoni yako katika mafunzo ya mfano.

Mbinu dhaifu / Mbinu kali

Mbinu dhaifu: Kupenda sentensi "utafiti kunaonyesha kuwa 90%..." iliyotolewa na AI na kuichapisha bila kuithibitisha, kwa kutumia picha bila kuangalia chanzo chake, kubandika data ya mteja kwenye zana iliyo wazi.

Mbinu thabiti: Kuweka alama kwa kila dai la kweli na kulithibitisha kutoka kwa chanzo halisi; kuondoa isiyoweza kuthibitishwa. Kuangalia hali ya hakimiliki ya picha na maandishi. Kuficha utambulisho wa data nyeti au kuendesha gari kwa usalama. Na kufanya "ukaguzi wa dhima" kabla ya kila toleo.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - Nukuu iliyoundwa. Chapa iliweka nukuu ya kuvutia iliyoundwa na AI na kuhusishwa na mwandishi maarufu kwenye bango. Ahadi ilitolewa; Ilibadilika kuwa mwandishi hajawahi kusema, na chapa hiyo ikawa kicheko. Somo: kila nukuu inathibitishwa kutoka kwa chanzo chake cha kweli.

Kesi ya 2 - Ukiukaji wa hakimiliki ya picha. Timu moja ilitumia AI kwa taswira ya kampeni waliyotoa, bila kutambua kwamba iliiga kwa karibu mtindo na utunzi wa msanii mashuhuri. Mwakilishi wa msanii huyo alipinga; Picha imetolewa. Somo: Matokeo ya AI yanaweza pia kusababisha ukiukaji wa hakimiliki; Kufanana kunaangaliwa.

Kesi ya 3 - Uvunjaji wa usiri. Mwandishi wa kujitegemea aliingia takwimu halisi za mauzo ya mteja na orodha ya wateja kwenye zana ya umma na kuchapisha kifani. Kifungu cha usiri katika mkataba kilikiukwa, uhusiano wa biashara uliisha. Njia sahihi ilikuwa kuficha nambari ("ukuaji wa tarakimu tatu") au kuendesha gari kwa usalama.

Makosa ya kawaida

• Kuchapisha dai la kweli bila kulithibitisha. Sentensi fasaha haimaanishi kuwa sahihi.
• Haidhibitishi nukuu na jina la chanzo. AI inaweza kutoa vyanzo/nukuu za kubuni.
• Kutumia pato la AI kana kwamba hakuna hatari ya hakimiliki. Wizi na ukiukaji wa hakimiliki ni jukumu lako.
• Kutengeneza ushuhuda/maoni ya uongo. Kumdanganya msomaji ni ukiukaji wa kimaadili na kisheria.
• Kuingiza data ya siri/mteja kwenye zana iliyo wazi. KVKK na ukiukwaji wa siri za biashara hutokea.

Kidokezo: Anzisha "lango la dhima" lenye maswali matatu kwa kila kipande cha maudhui kabla ya kuchapishwa: (1) Je, kila ukweli ndani yake umethibitishwa? (2) Je, kuna hatari ya hakimiliki/ wizi? (3) Je, data ya siri ilivujishwa? Hakuna maudhui yatachapishwa hadi zote tatu zichukuliwe kuwa "safi". Mlango huu unalinda kazi yako na chapa.

Kwa muhtasari

Wajibu wa maudhui yaliyotolewa na AI ni ya mtumiaji wa chombo; "AI iliandika" sio kisingizio. Maeneo manne ni muhimu: ukaguzi wa ukweli (husisha kila dai kwa chanzo), hakimiliki na wizi (angalia uhalisi, maelezo, masharti ya kati), maadili (uwazi na yasiyo ya kupotosha), usiri (kuficha utambulisho, njia salama). Toleo ambalo halijathibitishwa haliwezi kuchapishwa. Nidhamu hii sio ya kuchelewesha, ni bima ya chapa na taaluma yako.

Jukumu la maombi

Pata rasimu ya madai ya kweli (nambari, nukuu, tarehe) kutoka kwa AI. Orodhesha madai yote kwa kidokezo cha alama ya uthibitishaji. Kwa kila: thibitisha kutoka kwa chanzo halisi, ondoa kutoka kwa maandishi kile usichoweza. Kisha pitisha maandishi kupitia lango la dhima la maswali matatu (ukweli, hakimiliki, usiri). Kumbuka matokeo na masahihisho yako.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Je, nimethibitisha kila dai la ukweli katika maandishi kutoka kwa chanzo halisi?
• [ ] Je, nimeondoa madai yasiyoweza kuthibitishwa (hayajaachwa kama yalivyo)?
• [ ] Je, nimekagua ulinganifu na chanzo cha hatari ya hakimiliki/ wizi wa maandishi?
• [ ] Je, maudhui hayana ushuhuda wa uongo/madai ya kupotosha?
• [ ] Je, nina uhakika kuwa siingizi data ya siri/mteja kwenye zana iliyo wazi?