Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

AI อาจสร้าง ‘วงจรหายนะ’ ต่ออุตสาหกรรมข่าว เอกสารไมโครซอฟท์เตือน

เอกสารภายในของไมโครซอฟท์($MSFT) ระบุว่าการรวบรวมเนื้อหาข่าวเพื่อฝึกปัญญาประดิษฐ์(AI) อาจถูกมองว่าเป็น ‘การแสวงหาประโยชน์จากแรงงานครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ’ พร้อมเตือนว่า AI อาจทำให้ห่วงโซ่อุปทานเนื้อหาข่าวอ่อนแอลงและก่อ ‘วงจรหายนะ’ ที่ทำให้คุณภาพของโมเดลลดลง

นิวยอร์กไทมส์(The New York Times) รายงานเมื่อวันที่ 17 โดยอ้างอิงเอกสารในคดีของศาลแขวงสหรัฐประจำเขตใต้ของนิวยอร์กที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เอกสารดังกล่าวรวมถึงบันทึกภายในที่เบรนต์ เฮคต์(Brent Hecht) หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ประยุกต์ของไมโครซอฟท์จัดทำขึ้นในปี 2023

เฮคต์เขียนว่าโมเดล AI ขนาดใหญ่อาจทำลายฐานการผลิตเนื้อหา หลังดูดซับเนื้อหาข่าวจำนวนมาก ประชาชนอาจมองการฝึก AI ว่าเป็น ‘การขโมยในระดับที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน’ และหากการผลิตเนื้อหาลดลง แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือสำหรับการฝึก AI ก็จะลดลงตามไปด้วย

เอกสารที่เปิดเผยเป็นส่วนหนึ่งของหลักฐานในคดีลิขสิทธิ์ที่นิวยอร์กไทมส์ยื่นฟ้องโอเพนเอไอ(OpenAI) และไมโครซอฟท์ในเดือนธันวาคม 2023 โดยนิวยอร์กไทมส์กล่าวหาว่าทั้งสองบริษัทนำบทความข่าวไปใช้ฝึกโมเดล AI และแชตบอตทำหน้าที่เป็นบริการที่ทดแทนบทความต้นฉบับ

เอกสารยังสะท้อนความกังวลภายในโอเพนเอไอ โดยแจ็ก คลาร์ก(Jack Clark) อดีตหัวหน้าฝ่ายนโยบายของโอเพนเอไอเขียนไว้ในบันทึกปี 2020 ว่าระบบ AI อาจเข้ามาแทนที่แรงงานของผู้คนที่สร้างวัฒนธรรมของสังคม

นิค เทอร์ลีย์(Nick Turley) ซึ่งเคยรับผิดชอบผลิตภัณฑ์แชตจีพีที(ChatGPT) ระบุว่า ผลิตภัณฑ์ AI อาจมีลักษณะทดแทนเนื้อหาสิ่งพิมพ์ได้ เอกสารภายในเหล่านี้สะท้อนความกังวลว่าการขยายตัวของ AI เชิงกำเนิดอาจเปลี่ยนโครงสร้างรายได้เดิมระหว่างผู้ผลิตเนื้อหากับแพลตฟอร์ม

ประเด็นการส่งผู้ใช้งานกลับไปยังบทความข่าวต้นฉบับก็ปรากฏในเอกสารเช่นกัน วิศวกรของโอเพนเอไอเขียนในบันทึกปี 2023 ว่า แม้จัดวางลิงก์ให้โดดเด่น ผู้ใช้งานก็อาจไม่คลิกไปยังต้นฉบับ นิวยอร์กไทมส์ใช้ข้อความดังกล่าวสนับสนุนข้อกล่าวหาว่าบริการ AI อาจทดแทนการอ่านต้นฉบับ แทนที่จะส่งการเข้าชมไปยังเว็บไซต์ข่าว

ไมโครซอฟท์ระบุว่าเอกสารของเฮคต์ไม่ได้สะท้อนจุดยืนอย่างเป็นทางการของบริษัท พร้อมอธิบายว่าเฮคต์ไม่ใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ แต่ทำงานด้านการวิจัยที่นำเสนอมุมมองซึ่งขัดแย้งและไม่สมมาตร

เอกสารที่นิวยอร์กไทมส์เปิดเผยยังระบุว่าไมโครซอฟท์โต้แย้งว่าการฝึก AI และการใช้งานโคไพลอต(Copilot) เป็นการใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใหม่ตามกฎหมายลิขสิทธิ์สหรัฐฯ แนวคิดดังกล่าวเป็นหนึ่งในปัจจัยที่ศาลพิจารณาในการตัดสินว่าการใช้ผลงานเดิมเพื่อวัตถุประสงค์หรือในรูปแบบใหม่เข้าข่ายการใช้โดยชอบธรรมหรือไม่

โอเพนเอไอโต้แย้งว่าการฝึกโมเดล AI ด้วยข้อมูลสาธารณะเข้าข่าย ‘การใช้โดยชอบธรรม’ ตามกฎหมายลิขสิทธิ์สหรัฐฯ โดยระบุในคำร้องขอให้ศาลมีคำพิพากษาโดยสรุปที่ยื่นเมื่อวันที่ 4 กันยายนว่า โมเดลอธิบายข้อเท็จจริงและข้อมูลจากข่าวด้วยถ้อยคำของตนเอง และไม่ได้ทำซ้ำบทความต้นฉบับโดยตรง

โอเพนเอไอระบุในคำชี้แจงเกี่ยวกับคดีดังกล่าวด้วยว่า การฝึกโมเดลจากข้อมูลสาธารณะเป็นการใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใหม่ อย่างไรก็ตาม ศาลยังไม่ได้ตัดสินว่าจะประเมินวิธีได้มาซึ่งข้อมูลฝึก วัตถุประสงค์การใช้งาน ผลกระทบต่อตลาดต้นฉบับ และระดับที่ผลลัพธ์จาก AI ทดแทนต้นฉบับอย่างไร

การตั้งข้อสังเกตของพนักงานภายในไม่ได้หมายความว่าบริษัทมีความรับผิดทางกฎหมายโดยอัตโนมัติ ศาลจะพิจารณาข้อกล่าวหาและเอกสารที่คู่ความยื่น ก่อนตัดสินว่ามีการละเมิดลิขสิทธิ์หรือเข้าข่ายการใช้โดยชอบธรรมหรือไม่

เอกสารที่เปิดเผยชี้ให้เห็นจุดขัดแย้งระหว่างวิธีจัดหาข้อมูลของบริษัท AI กับความยั่งยืนของอุตสาหกรรมข่าว แต่ยังไม่ยืนยันว่าการผลิตเนื้อหาที่ลดลงทำให้แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือสำหรับ AI ลดลงจนส่งผลให้ประสิทธิภาพของโมเดลถดถอยจริงหรือไม่

ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลฝึก AI กับเนื้อหาต้นฉบับยังเป็นประเด็นที่ต้องติดตามในประเทศด้วย สำหรับนักลงทุนและบริษัทในประเทศ ประเด็นสำคัญคือบริการ AI ทดแทนเนื้อหาข่าวต้นฉบับในระดับใด และผู้ให้บริการเนื้อหาจะกำหนดเงื่อนไขการใช้งานร่วมกับ AI อย่างไร

นิวยอร์กไทมส์กล่าวว่าเอกสารภายในแสดงให้เห็นว่าโอเพนเอไอและไมโครซอฟท์ตระหนักถึงผลกระทบจากการทดแทนผลิตภัณฑ์ AI และความเป็นไปได้ที่ห่วงโซ่อุปทานเนื้อหาจะเสียหาย ขณะที่ทั้งสองบริษัทเห็นว่าการฝึก AI เป็นการใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใหม่ที่ไม่ได้ทดแทนตลาดต้นฉบับ และการตัดสินควรเป็นไปตามหลักการใช้โดยชอบธรรมในกฎหมายลิขสิทธิ์

ขั้นตอนต่อไปของคดีคือการที่ศาลพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลฝึกกับผลลัพธ์จาก AI ตามหลักการใช้โดยชอบธรรม ความรับผิดด้านลิขสิทธิ์ของโอเพนเอไอและไมโครซอฟท์จะขึ้นอยู่กับคำตัดสินสุดท้ายของศาล

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1