Jagamise ja avaldamise põhimõtted

Tehisintellekti abil loodud sisuga seotud riskide vähendamiseks oleme kehtestanud järgmised põhimõtted, mida tuleb lubatud jagamisel järgida.

Üldiselt on lubatud postitada sotsiaalmeedias oma päringuid ja vastuseid, samuti on lubatud oma kasutuse voogedastamine ja meie toodete esitlemine inimrühmadele. Palun järgige järgmist:

• vaadake iga genereeritud vastus enne jagamist või voogedastuse käigus isiklikult üle;
• esitage sisu enda või oma ettevõtte nimel;
• lisage märge, et sisu on tehisintellekti abil loodud, et ühelgi kasutajal poleks võimalik seda mõistlikkuse piires märkamata jätta või valesti mõista.
• Ärge jagage sisu, mis rikub meie sisu põhimõtteid⁠ või võib olla teistele solvav.
• Kui sisestate päringuid teiste ettepanekul, kasutage kainet otsustusvõimet; ärge sisestage päringuid, mis võivad rikkuda meie sisu põhimõtteid⁠.

Kui soovite tagada, et OpenAI tiim saaks teada mõnest konkreetsest genereeritud vastusest, võite saata meile e-kirja või kasutada Playgroundi teatamistööriistu.

• Pidage meeles, et te suhtlete toormudeliga, mis tähendab, et me ei filtreeri välja kallutatud või negatiivseid vastuseid. (Lisaks võite lähemalt lugeda meie tasuta modereerimise lõpp-punkti kohta⁠(avaneb uues aknas) siit.)

Sisuloojad, kes soovivad avaldada oma kirjalikku sisu (nt raamat, lühijuttude kogumik), mis on loodud osaliselt OpenAI API abil, võivad seda teha järgmistel tingimustel:

• Sisu avaldatakse teie või teie ettevõtte nime all.
• Tehisintellekti roll sisu koostamisel on selgelt teatavaks tehtud viisil, mida ükski lugeja ei saa tähele panemata jätta ja mis on tavalisele lugejale piisavalt kergesti arusaadav.
• Sisu temaatika ei riku OpenAI sisu põhimõtteid⁠ ega kasutuspõhimõtteid⁠, nt ei ole seotud täiskasvanutele mõeldud sisu, rämpsposti, vaenu õhutava sisu, vägivallale kutsuva sisu või muu kasutusega, mis võib tekitada ühiskondlikku kahju.
• Palume teil hoiduda selliste väljundite jagamisest, mis võivad teisi solvata.

Näiteks tuleb eessõnas või sissejuhatuses (või samaväärses kohas) üksikasjalikult kirjeldada mustandi koostamise, toimetamise jne suhtelist tööjaotust. Inimesed ei tohi esitada API loodud sisu, nagu oleks see täielikult inimese või täielikult tehisintellekti loodud, ning inimene peab võtma avaldatava sisu eest lõppvastutuse.

Järgnevalt on esitatud mõned standardväljendid, mida võite kasutada oma loomeprotsessi kirjeldamiseks, eeldusel et need vastavad tõele:

Meie arvates on oluline, et kogu maailm saaks hinnata meie teadustööd ja tooteid, eelkõige selleks, et mõista ja parandada meie mudelite võimalikke nõrkusi ja turvaprobleeme või neis esinevat kallutatust. Seetõttu on OpenAI API-ga seotud teaduspublikatsioonid meie jaoks teretulnud.

• Mõnel juhul võime soovida teie tööd siseringis ja/või avalikkuse ees esile tõsta.
• Teistel juhtudel, näiteks publikatsioonide puhul, mis puudutavad turvateemasid või API väärkasutamist, võime rakendada asjakohaseid meetmeid, et meie kasutajaid kaitsta.
• Kui märkate oma teadustöö käigus API-ga seotud ohutus- või turvaprobleeme, palume neist viivitamatult teada anda meie haavatavustest teatamise programm⁠i⁠ kaudu.

Mitmed uurimisvaldkonnad seoses OpenAI API-ga pakuvad meile erilist huvi. Kui olete huvitatud toetatud juurdepääsu võimalusest, esitage meile oma uurimistöö kohta andmed teadustöötajate kaasamisprogrammi taotluses⁠.

Peame eriti olulisteks uurimisvaldkondadeks eelkõige järgmisi, kuid teile jääb vabadus leida oma valdkond.

• Kohaldatavus Kuidas aru saada, millist eesmärki, kui üldse, on mudel kõige paremini võimeline saavutama? Kuidas suurendada selle eesmärgi vastavust inimese eelistustele, näiteks sisendite kujundamise või peenhäälestuse abil?
• Õiglus ja esindatus Kuidas kehtestada õigluse ja esindatuse kriteeriumid keelemudelites? Kuidas täiustada keelemudeleid nii, et need toetaksid tõhusalt õigluse ja esindatuse põhimõtteid konkreetsetes rakenduslikes kontekstides?
• Interdistsiplinaarsed teadusuuringud Kuidas saab tehisintellekti arendamisel kasutada teiste distsipliinide, näiteks filosoofia, kognitiivteaduste ja sotsiolingvistika teadmisi?
• Tõlgendatavus ja läbipaistvus Kuidas need mudelid mehaaniliselt toimivad? Kas on võimalik tuvastada, milliseid mõisteid nad kasutavad, filtreerida mudelist välja varjatud teadmisi, teha järeldusi õppeprotsessi kohta või ennustada ootamatut käitumist tulevikus?
• Kuritarvituse võimalused Kuidas saab API-taolisi süsteeme kuritarvitada? Milliseid „punase tiimi“ lähenemisvõtteid on võimalik arendada, et aidata meil ja teistel tehisintellekti arendajatel mõelda selliste tehnoloogiate vastutustundlikule kasutuselevõtule?
• Mudeliuuringud API teenindatavatel mudelitel on mitmesuguseid rakendusvõimalusi, mille uurimine on alles pooleli. Meid huvitab uurimistöö paljudes valdkondades nagu mudelite võimete piirid, lingvistilised omadused, mõistuspärane mõtlemine ja potentsiaalsed kasutusvõimalused paljude teiste probleemide puhul.
• Töökindlus Generatiivsetel mudelitel on ebaühtlane võimekuse ulatus ja nende puhul võib esineda nii üllatavalt tugevaid kui ka üllatavalt nõrku võimekuspiirkondi. Kui töökindlad on suuremahulised teksti genereerivad mudelid „loomulike“ hälvete puhul sisendis, näiteks kui sama mõte on sõnastatud erinevalt või kui see on sõnastatud kirjavigadega? Kas me saame ennustada, milliste valdkondade ja ülesannete puhul on suuremahulised teksti genereerivad mudelid tõenäoliselt töökindlad (või mitte töökindlad), ja kuidas see on seotud õpetamisel kasutatud andmetega? Kas on tehnikaid, mille abil ennustada ja pehmendada halvimaid väljundeid? Kuidas mõõta töökindlust väheste näidete põhjal õppimise kontekstis (nt küsimuste erineva sõnastuse korral)? Kas me suudame õpetada mudeleid käituma nii, et need järgiksid ohutusnõudeid väga suure tõenäosusega isegi vastupidiste sisendite puhul?

Võtke arvesse, et taotluste suure hulga tõttu võtab nende läbivaatamine aega ja kõiki teadustöid ei toetata eelisjärjekorras. Võtame teiega ühendust ainult juhul, kui teie taotlus osutub väljavalituks.