የማጋራት እና የህትመት ፖሊሲ

በAI የመነጨ ይዘት ሊያስከትል የሚችለውን አደጋ ለመቀነስ፣ በሚፈቀደው ማጋራት ላይ የሚከተለውን ፖሊሲ አውጥተናል።

የራስዎን ጥያቄዎች ወይም ማጠናቀቂያዎች ማህበራዊ ሚዲያ ላይ መለጠፍ እንዲሁም አጠቃቀምዎን በቀጥታ ማስተላለፍ ወይም ምርቶቻችንን ለሰዎች ቡድኖች ማሳየት በአጠቃላይ ይፈቀዳል። እባክዎ የሚከተለውን ያክብሩ፦

• ከማጋራትዎ በፊት ወይም በዥረት ጊዜ እያንዳንዱን ማመንጨት በእጅ ይገምግሙ።
• ይዘቱ በስምዎ ወይም በድርጅትዎ በባለቤትነት እንደተያዘ ይግለጹ።
• ይዘቱ ማንም ተጠቃሚ ሊያመልጠው ወይም በተሳሳተ መንገድ ሊረዳው በማይችልበት መንገድ በAI የመነጨ መሆኑን ያመልክቱ።
• የእኛን የይዘት መመሪያ⁠ የሚጥስ ወይም ሌሎችን ሊያስቆጣ የሚችል ይዘት አያጋሩ።
• ከተመልካቾች ጥያቄዎችን የሚወስዱ ከሆነ፣ ጥሩ የማመዛዘን ችሎታ ይጠቀሙ፤ የእኛን የይዘት መመሪያ⁠ ሊጥሱ የሚችሉ ጥያቄዎችን አያስገቡ።

የOpenAI ቡድን አንድ የተወሰነ ጥንቃቄን እንዳወቀ ለማረጋገጥ ከፈለጉ ኢሜይል ሊልኩልን ወይም የሪፖርት ማድረጊያ መሣሪያዎችን በPlayground ውስጥ መጠቀም ይችላሉ።

• ካተጣራ ሞዴል ጋር እየተገናኙ መሆንዎን ያስታውሱ፣ ይህ ማለት የተዛባ ወይም አሉታዊ ምላሾችን አናጣራም። (እንዲሁም፣ የእኛን ነፃ የአወያይ የመጨረሻ ነጥብ⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) ስለመተግበር የበለጠ እዚህ ማንበብ ይችላሉ።)

በከፊል በOpenAI API የተፈጠሩ የመጀመሪያ ወገን የተጻፉ ይዘታቸውን (ለምሳሌ፣ መጽሐፍ፣ የአጫጭር ታሪኮች ማጠቃለያ) ለማተም የሚፈልጉ ፈጣሪዎች በሚከተሉት ሁኔታዎች ይህን እንዲያደርጉ ይፈቀድላቸዋል፦

• የታተመው ይዘት በእርስዎ ስም ወይም ኩባንያ በባለቤትነት ይያዛል።
• ይዘቱን በመቅረጽ ረገድ የAI ሚና ማንም አንባቢ ሊያመልጠው በማይችልበት መንገድ በግልጽ ይገለጻል እና አንድ መደበኛ አንባቢ ለመረዳት ቀላል ሆኖ ያገኘዋል።
• የይዘቱ ርዕሶች የOpenAI ይዘት ፖሊሲን⁠ ወይም የአጠቃቀም ደንቦችን⁠ አይጥሱም፣ ለምሳሌ፣ ከአዋቂዎች ይዘት፣ አይፈለጌ መልዕክት፣ የጥላቻ ይዘት፣ ጥቃትን የሚያነሳሳ ይዘት ወይም ሌሎች ማኅበራዊ ጉዳትን ሊያስከትሉ ከሚችሉ አጠቃቀሞች ጋር የተገናኙ አይደሉም።
• ሌሎችን ሊያናድዱ የሚችሉ ውጤቶችን ከማጋራት እንዲቆጠቡ በትህትና እንጠይቃለን።

ለምሳሌ፣ አንድ ሰው በመቅድመ ቃል ወይም በመግቢያ ላይ (ወይም በተመሳሳይ ቦታ) የማርቀቅ፣ የአርትዖት፣ ወዘተ ሚናዎችን መዘርዘር አለባቸው። ሰዎች በAPI የመነጨ ይዘትን ሙሉ በሙሉ በሰው የተፈጠረ ወይም ሙሉ በሙሉ በAI የመነጨ ነው ብለው መወከል የለባቸውም እና ለሚታተመው ይዘት የመጨረሻውን ኃላፊነት መውሰድ ያለበት ግለሰቡ ነው።

ትክክለኛ የሆነ የፈጠራ ሂደትዎን ለመግለጽ ሊጠቀሙባቸው የሚችሏቸው አንዳንድ ቀድመው የተጻፉ ጽሑፎች እነሆ፦

ሰፊው ዓለም የእኛን ምርምር እና ምርቶች መገምገም መቻል አስፈላጊ ነው ብለን እናምናለን፣ በተለይም በሞዴሎቻችን ውስጥ ሊኖሩ የሚችሉ ድክመቶችን እና የደኅንነት ወይም የአድልዎ ችግሮችን ለመረዳት እና ለማሻሻል። ይህን መሠረት በማድረግ፣ ከOpenAI API ጋር የተያያዙ የምርምር ህትመቶችን እንቀበላለን።

• በአንዳንድ አጋጣሚዎች ሥራዎን ከውስጥ እና ከውጪ ማድመቅ ልንፈልግ እንችላለን።
• በሌሎች አጋጣሚዎች፣ እንደ ደኅንነትን ወይም APIን አላግባብ መጠቀም ከሚመለከቱ ህትመቶች ተጠቃሚዎቻችንን ለመጠበቅ ተገቢ እርምጃዎችን ልንወስድ እንችላለን።
• በምርምርዎ ወቅት በAPI ላይ ምንም ዓይነት የደኅንነት እና የጥበቃ ችግሮችን ካስተዋሉ እባክዎ በተቀናጀ የተጋላጭነት መግለጫ ፕሮግራማችን⁠ በኩል ወዲያውኑ እንዲያስገቡ እንጠይቃለን።

በOpenAI API ለመዳሰስ የምንጓጓባቸው በርካታ የምርምር አቅጣጫዎች ይገኛሉ። የድጎማ መዳረሻ ለማግኘት ዕድሉን የሚፈልጉ ከሆነ፣ እባክዎ በተመራማሪ ተደራሽነት ፕሮግራም ማመልከቻ⁠ ላይ ስለ እርስዎ የጥናት አጠቃቀም ጉዳይ ዝርዝሮችን ይስጡን።

በተለይም፣ የእራስዎን አቅጣጫ ለመቅረጽ ነጻ ቢሆኑም የሚከተሉትን በተለይ አስፈላጊ አቅጣጫዎች አድርገን እንወስዳለን፦

• አሰላለፍ፦ አንድ ሞዴል ግብ ካለ፣ የትኛውን ግብ ማሳካት እንዳለበት እንዴት ማወቅ እንችላለን? እንደ ፈጣን ዲዛይን ወይም ጥሩ ማስተካከያ ካሉ የሰው ልጅ ምርጫ ጋር የተጣጣመበትን ደረጃ እንዴት ማሳደግ እንችላለን?
• ፍትሃዊነት እና ውክልና፦ በቋንቋ ሞዴሎች ውስጥ ለፍትሃዊነት እና ውክልና የአፈፃፀም መስፈርቶች እንዴት መመሥረት አለባቸው? የፍትሃዊነትን እና የውክልና ግቦችን በተለይ፣ በተዘረጉ አውዶች ውስጥ በብቃት ለመደገፍ የቋንቋ ሞዴሎችን እንዴት ማሻሻል ይቻላል?
• ሁለንተናዊ ምርምር፦ የAI እድገት ከሌሎች እንደ ፍልስፍና፣ የግንዛቤ ሳይንስ እና ማኅበረ-ቋንቋ ጥናት ካሉ ትምህርቶች ግንዛቤዎችን እንዴት ሊያገኝ ይችላል?
• ትርጓሜ እና ግልጽነት፦ እነዚህ ሞዴሎች ሜካኒካል በሆነ መልኩ እንዴት ይሠራሉ? ምን ዓይነት ፅንሰ-ሀሳቦችን እየተጠቀሙ እንደሆነ ለይተን ማወቅ እንችላለን ወይም ከሞዴሉ ላይ ቆይቶ የሚታይ ዕውቀትን ማውጣት፣ ስለሥልጠናው ሂደት ፍንጭ ማግኘት ወይም የወደፊቱን ሳይጠበቅ ሊሆን የሚችል ባህሪ መተንበይ እንችላለን?
• አላግባብ የመጠቀም የአቅም ደረጃ፦ እንደ API ያሉ ሥርዓቶች በምን መልኩ አላግባብ በሆነ መንገድ ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ? እኛ እና ሌሎች የAI ገንቢዎች እንደዚህ ዓይነት ቴክኖሎጂዎችን በኃላፊነት ስለማሰማራት እንድናስብ ለመርዳት ምን ዓይነት "የሙከራ" አቀራረቦችን ማዳበር እንችላለን?
• የሞዴል ፍለጋ፦ በAPI የሚቀርቡት የሞዴል ዓይነቶች እኛ ገና ያልመረመርናቸው የተለያዩ ችሎታዎች አሏቸው። የሞዴል ውሱንነቶችን፣ የቋንቋ ባህሪያትን፣ የተለምዶ አስተሳሰብ አመክንዮ እና ለብዙ ሌሎች ችግሮች የሚዳርጉ አጠቃቀሞችን ጨምሮ በበርካታ አካባቢዎች ለሚካሄዱ ምርመራዎች ጓጉተናል።
• ጥንካሬ፦ አመንጪ ሞዴሎች በሚገርም ሁኔታ ጠንካራ እና በሚያስደንቅ ሁኔታ ደካማ የችሎታ አካባቢዎች እምቅ እኩል ያልሆኑ የችሎታ ወለሎች አሏቸው። አንድ ዓይነት ሃሳብን በተለያዩ መንገዶች ወይም ያለ የተሳሳተ ፊደላት መግለጽ ላሉ "ተፈጥሯዊ" መዛባቶች ትላልቅ አመንጪ ሞዴሎች ምን ያህል ጠንካራ ናቸው? ትላልቅ አመንጪ ሞዴሎች የበለጠ ጠንካራ (ወይም ጠንካራ ያልሆኑ) ሊሆኑ የሚችሉባቸውን የጎራዎች እና የተግባር ዓይነቶች መተንበይ እንችላለን እና ይህ ከስልጠናው መረጃ ጋር እንዴት ይዛመዳል? በጣም መጥፎ ባህሪን ለመተንበይ እና ለማቃለል ልንጠቀምባቸው የምንችላቸው ቴክኒኮች አሉ? ጥቂት በሆኑ የትምህርት ደረጃዎች (ለምሳሌ፣ በተለያዩ የጥያቄዎች ልዩነት መልክ) ውስጥ ጥንካሬ እንዴት ሊለካ ይችላል? በጠላት ግብዓቶች ውስጥም ቢሆን የደህንነት ባህሪያትን በጣም ከፍተኛ በሆነ አስተማማኝነት መሠረት እንዲያደርጉ ማሰልጠን እንችላለን?

እባክዎን በከፍተኛ የጥያቄዎች ብዛት ምክንያት እነዚህን መተግበሪያዎች ለመገምገም ጊዜ እንደሚወስድ እና ሁሉም ጥናቶች ለድጎማ ቅድሚያ እንደማይሰጡ ልብ ይበሉ። የምናነጋግርዎት ማመልከቻዎ ለድጎማ ከተመረጠ ብቻ ነው።