Preskočite na glavni sadržaj
OpenAI

Ažurirano: 14. studenoga 2022.

Pravila dijeljenja i objavljivanja

Društvene mreže, prijenosi uživo i demonstracije

Kako bismo ublažili moguće rizike sadržaja stvorenog umjetnom inteligencijom, postavili smo sljedeća pravila o dopuštenom dijeljenju.

Objavljivanje vlastitih upita ili dovršenih zadataka na društvenim mrežama općenito je dopušteno, kao i prijenos uživo vaše uporabe ili demonstracije naših proizvoda grupama ljudi. Pridržavajte se sljedećeg:

  • Ručno pregledajte svaki stvoreni sadržaj prije dijeljenja ili tijekom strujanja.
  • Sadržaj pripišite svojem imenu ili svojem društvu.
  • Navedite kako je sadržaj stvoren umjetnom inteligencijom na način koji nijedan korisnik ne bi mogao razumno propustiti ili pogrešno shvatiti.
  • Ne dijelite sadržaj koji krši naša Pravila o sadržaju ili koji bi mogao uvrijediti druge.
  • Ako primate upute od publike, služite se zdravim razumom; nemojte unositi upute koje bi mogle rezultirati kršenjem naših Pravila o sadržaju.

Ako želite biti sigurni da je tim OpenAI upoznat s određenim dovršetkom, možete nam poslati e-poštu ili služiti se alatima za izvještavanje unutar Playgrounda.

Sadržaj napisan u suautorstvu uz OpenAI API

Autori koji žele objaviti vlastiti pisani sadržaj (na primjer, knjigu, zbirku kratkih priča) djelomično stvoren s pomoću OpenAI API-ja mogu to učiniti pod sljedećim uvjetima:

  • Objavljeni sadržaj pripisuje se vašem imenu ili društvu.
  • Uloga umjetne inteligencije u formuliranju sadržaja jasno je otkrivena na način koji nijedan čitatelj ne bi mogao propustiti i koji bi prosječni čitatelj smatrao dovoljno lakim za razumjeti.
  • Teme sadržaja ne krše Pravila o sadržaju ili Uvjete uporabe društva OpenAI, na primjer, nisu povezane sa sadržajem za odrasle, neželjenom poštom, sadržajem mržnje, sadržajem koji potiče nasilje ili drugim načinima uporabe koji mogu uzrokovati društvenu štetu.
  • Ljubazno vas molimo da se suzdržite od dijeljenja rezultata koji bi mogli uvrijediti druge.

Na primjer, u predgovoru ili uvodu (ili sličnom mjestu) potrebno je detaljno opisati relativne uloge izrade nacrta, uređivanja itd. Ljudi ne bi trebali predstavljati sadržaj stvoren putem API-ja kao da ga je u potpunosti stvorio čovjek ili da ga je u potpunosti stvorila umjetna inteligencija i čovjek je taj koji mora preuzeti krajnju odgovornost za objavljeni sadržaj.

Evo nekoliko uobičajenih riječi koje možete upotrijebiti za opisivanje svog kreativnog postupka, pod uvjetom da su točne:

Autor je ovaj tekst djelomično stvorio uz GPT-3, modela stvaranja jezika velikih razmjera društva OpenAI. Nakon što je izradio nacrt teksta, autor ga je pregledao, uredio i revidirao prema vlastitom ukusu i preuzima krajnju odgovornost za sadržaj ove publikacije..

Istraživanje

Vjerujemo kako je važno da šira javnost može procijeniti naša istraživanja i proizvode, posebno kako bi razumjela i poboljšala potencijalne slabosti i probleme sa sigurnošću ili pristranošću u našim modelima. Prema tome, pozdravljamo istraživačke publikacije vezane uz OpenAI API.

  • U nekim slučajevima, možda ćemo htjeti istaknuti vaš rad interno i/ili eksterno.
  • U drugim slučajevima, kao što su publikacije koje se odnose na sigurnost ili zlouporabu API-ja, možda ćemo htjeti poduzeti odgovarajuće mjere kako bismo zaštitili naše korisnike.
  • Ako tijekom istraživanja primijetite bilo kakve sigurnosne probleme s API-jem, molimo vas da ih odmah prijavite s pomoću našeg koordiniranog programa za otkrivanje ranjivosti.

Program pristupa za istraživače

Postoji niz istraživačkih smjerova koje s uzbuđenjem želimo istražiti s uz OpenAI API. Ako ste zainteresirani za mogućnost subvencioniranog pristupa, molimo vas da nam dostavite podatke o vašem istraživačkom slučaju uporabe u prijavi za Program pristupa za istraživače.

Posebice smatramo sljedeće smjernice vrlo važnima, iako možete slobodno oblikovati vlastite smjernice:

  • Usklađenost: Kako možemo razumjeti koji cilj, ako ga uopće ima, model najbolje shvaća kao cilj koji slijedi? Kako možemo povećati stupanj usklađenosti tog cilja s ljudskim preferencijama, na primjer, s pomoću brzog dizajna ili preciznog namještanja?
  • Pravednost i zastupljenost: Kako bi se trebali uspostaviti kriteriji uspješnosti za pravednost i zastupljenost u jezičnim modelima? Kako se jezični modeli mogu poboljšati kako bi učinkovito podržali ciljeve pravednosti i zastupljenosti u specifičnim, primijenjenim kontekstima?
  • Interdisciplinarno istraživanje: Kako se razvoj umjetne inteligencije može služiti uvidima iz drugih disciplina, kao što su filozofija, kognitivne znanosti i sociolingvistika?
  • Interpretabilnost i transparentnost: Kako ovi modeli mehanički funkcioniraju? Možemo li prepoznati koje koncepte upotrebljavaju ili izvući latentno znanje iz modela, donijeti zaključke o postupku obuke ili predvidjeti iznenađujuće buduće ponašanje?
  • Potencijal zlouporabe: Kako se sustavi poput API-ja mogu zloupotrijebiti? Kakve pristupe postupka „red teaming” (simulacija napada) možemo razviti kako bismo pomogli nama i drugim programerima umjetne inteligencije da razmišljaju o odgovornoj primjeni ovakvih tehnologija?
  • Istraživanje modela: Modeli poput onih koje poslužuje API imaju niz mogućnosti koje tek trebamo istražiti. Uzbuđeni smo istraživanjima u mnogim područjima, obuhvaćajući ograničenja modela, lingvistička svojstva, logično zaključivanje i potencijalne primjene za mnoge druge probleme.
  • Robusnost: Modeli stvaranja imaju nejednake sposobnosti, s potencijalom za iznenađujuće jaka i iznenađujuće slaba područja sposobnosti. Koliko su veliki modeli stvaranja otporni na „prirodne” perturbacije u odzivniku, poput formuliranja iste ideje na različite načine s ili bez tipografskih pogrešaka? Možemo li predvidjeti vrste domena i zadataka za koje će veliki modeli stvaranja vjerojatnije biti robusni (ili nerobusni) i kako se to odnosi na podatke za obuku? Postoje li tehnike koje možemo upotrebljavati za predviđanje i ublažavanje najgoreg mogućeg ponašanja? Kako se robusnost može mjeriti u kontekstu učenja s nekoliko pokušaja (na primjer, varijacije u odzivnicima)? Možemo li obučavati modele tako da zadovoljavaju sigurnosna svojstva s vrlo visokom razinom pouzdanosti, čak i pod utjecajem suprotstavljenih faktora?

Imajte na umu da zbog velikog broja zahtjeva treba vremena da pregledamo prijave i da neće sva istraživanja imati prioritet za subvenciju. Obratit ćemo vam se samo ako vaša prijava bude odabrana za subvenciju.