Kebijakan berbagi dan publikasi

Untuk mengurangi kemungkinan risiko konten yang dihasilkan AI, kami telah menetapkan kebijakan berikut tentang pembagian yang diizinkan.

Memposting prompt atau penyelesaian Anda sendiri ke media sosial pada umumnya diperbolehkan, seperti halnya menyiarkan langsung penggunaan Anda atau mendemonstrasikan produk kami kepada sekelompok orang. Harap patuhi hal berikut:

• Tinjau setiap hasil buatan secara manual sebelum berbagi atau saat streaming.
• Atribusikan konten ke nama Anda atau perusahaan Anda.
• Tunjukkan bahwa konten tersebut dihasilkan oleh AI dengan cara yang tidak mungkin terlewatkan atau disalahpahami oleh pengguna.
• Jangan membagikan konten yang melanggar Kebijakan Konten⁠ kami atau yang dapat menyinggung orang lain.
• Jika menerima permintaan audiens untuk prompt, gunakan pertimbangan yang baik; jangan memasukkan prompt yang dapat mengakibatkan pelanggaran Kebijakan Konten⁠ kami.

Jika Anda ingin memastikan tim OpenAI mengetahui penyelesaian tertentu, Anda dapat mengirim email kepada kami atau menggunakan alat pelaporan dalam Playground.

• Ingatlah bahwa Anda berinteraksi dengan model mentah, yang berarti kami tidak menyaring respons yang bias atau negatif. (Anda juga dapat membaca selengkapnya tentang penerapan Moderation endpoint⁠ gratis⁠(terbuka di jendela baru) kami di sini.)

Pembuat konten yang ingin menerbitkan konten tertulis pihak pertama mereka (misalnya, buku, kumpulan cerita pendek) yang dibuat sebagian dengan API OpenAI diizinkan melakukannya dengan ketentuan berikut:

• Konten yang diterbitkan dikaitkan dengan nama atau perusahaan Anda.
• Peran AI dalam merumuskan konten diungkapkan dengan jelas sedemikian rupa sehingga tidak mungkin terlewatkan oleh pembaca mana pun, dan cukup mudah dipahami oleh pembaca pada umumnya.
• Topik konten tidak melanggar Kebijakan Konten⁠ atau Ketentuan Penggunaan⁠⁠ OpenAI, misalnya, tidak terkait dengan konten dewasa, spam, konten kebencian, konten yang memicu kekerasan, atau penggunaan lain yang dapat menyebabkan kerugian sosial.
• Kami mohon agar Anda tidak membagikan hasil yang dapat menyinggung orang lain.

Misalnya, seseorang harus merinci dalam Kata Pengantar atau Pendahuluan (atau tempat serupa) peran relatif dari penyusunan, penyuntingan, dan sebagainya. Orang tidak boleh menyatakan bahwa konten yang dihasilkan API sebagai konten yang sepenuhnya dihasilkan oleh manusia atau sepenuhnya dihasilkan oleh AI, dan manusialah yang harus memikul tanggung jawab utama atas konten yang dipublikasikan.

Berikut ini beberapa bahasa umum yang dapat Anda gunakan untuk menjelaskan proses kreatif Anda, asalkan akurat:

Kami percaya penting bagi dunia yang lebih luas untuk dapat mengevaluasi penelitian dan produk kami, terutama untuk memahami dan meningkatkan potensi kelemahan dan masalah keamanan atau bias dalam model kami. Oleh karena itu, kami menyambut baik publikasi penelitian yang terkait dengan API OpenAI.

• Dalam beberapa kasus, kami mungkin ingin menyoroti pekerjaan Anda secara internal dan/atau eksternal.
• Pada hal lain, seperti publikasi yang berkaitan dengan keamanan atau penyalahgunaan API, kami mungkin ingin mengambil tindakan yang tepat untuk melindungi pengguna kami.
• Jika Anda melihat adanya masalah keselamatan atau keamanan pada API selama penelitian Anda, kami mohon agar Anda segera menyampaikannya melalui Program Pengungkapan Kerentanan Terkoordinasi⁠ kami.

Ada sejumlah arah penelitian yang ingin kami jelajahi dengan API OpenAI. Jika Anda tertarik dengan kesempatan akses bersubsidi, berikan kami detail tentang kasus penggunaan penelitian Anda pada aplikasi Program Akses Peneliti⁠⁠.

Secara khusus, kami menganggap hal-hal berikut sebagai arahan yang sangat penting, meskipun Anda bebas menyusun arahan Anda sendiri:

• Penyelarasan: Bagaimana kita dapat memahami tujuan apa, jika ada, yang paling baik dipahami sebagai tujuan yang ingin dicapai oleh suatu model? Bagaimana kita meningkatkan sejauh mana tujuan itu selaras dengan preferensi manusia, seperti melalui desain prompt atau penyempurnaan?
• Keadilan dan representasi: Bagaimana kriteria kinerja harus ditetapkan untuk keadilan dan representasi dalam model bahasa? Bagaimana model bahasa dapat ditingkatkan agar dapat secara efektif mendukung tujuan keadilan dan representasi dalam konteks penerapan yang spesifik?
• Penelitian interdisipliner: Bagaimana pengembangan AI dapat memanfaatkan wawasan dari disiplin ilmu lain seperti filsafat, ilmu kognitif, dan sosiolinguistik?
• Interpretabilitas dan transparansi: Bagaimana cara kerja model ini secara mekanis? Bisakah kita mengidentifikasi konsep apa yang mereka gunakan, atau mengekstrak pengetahuan laten dari model, membuat kesimpulan tentang prosedur pelatihan, atau memprediksi perilaku masa depan yang mengejutkan?
• Potensi penyalahgunaan: Bagaimana sistem seperti API dapat disalahgunakan? Pendekatan “tim merah” seperti apa yang dapat kita kembangkan untuk membantu kita dan pengembang AI lainnya berpikir tentang penerapan teknologi seperti ini secara bertanggung jawab?
• Eksplorasi model: Model seperti yang disajikan oleh API memiliki berbagai kemampuan yang belum kita jelajahi. Kami antusias dengan investigasi di berbagai bidang, termasuk keterbatasan model, sifat linguistik, penalaran akal sehat, dan potensi penggunaan untuk berbagai masalah lainnya.
• Ketahanan: Model generatif memiliki permukaan kapabilitas yang tidak merata, dengan potensi area kapabilitas yang sangat kuat dan sangat lemah. Seberapa tangguhkah model generatif besar terhadap gangguan "alami" dalam prompt, seperti mengungkapkan ide yang sama dengan cara yang berbeda atau dengan atau tanpa kesalahan ketik? Dapatkah kita memprediksi jenis domain dan tugas seperti apa yang kemungkinan dapat dihadapi oleh model generatif besar dengan kuat (atau tidak kuat), dan bagaimana ini berhubungan dengan data pelatihan? Apakah ada teknik yang dapat kita gunakan untuk memprediksi dan mengurangi perilaku terburuk? Bagaimana ketahanan dapat diukur dalam konteks pembelajaran beberapa kali (misalnya, pada variasi prompt)? Bisakah kita melatih model sehingga memenuhi sifat keselamatan dengan tingkat keandalan yang sangat tinggi, bahkan dengan input yang adversarial?

Harap dicatat bahwa karena tingginya volume permintaan, kami memerlukan waktu untuk meninjau aplikasi ini dan tidak semua penelitian akan diprioritaskan untuk subsidi. Kami hanya akan menghubungi Anda jika permohonan Anda terpilih untuk mendapatkan subsidi.