പങ്കിടൽ, പ്രസിദ്ധീകരണ നയം

AI-ജനറേറ്റഡ് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സാധ്യമായ അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, അനുവദനീയമായ പങ്കിടലിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഇനിപ്പറയുന്ന നയം ഞങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്.

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രോംപ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പൂർത്തിയാക്കിയവ സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതും, നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗം ലൈവ് സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നതും, ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ആളുകളുടെ ഗ്രൂപ്പുകളിലേക്ക് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതും പൊതുവെ അനുവദനീയമാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾ പാലിക്കുക:

• പങ്കിടുന്നതിന് മുമ്പോ സ്ട്രീം ചെയ്യുമ്പോഴോ ഓരോ ജനറേഷനും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക.
• ഉള്ളടക്കം നിങ്ങളുടെ പേരിലോ കമ്പനിയിയുടെ പേരിലോ നൽകുക.
• ഒരു ഉപയോക്താവിനും അവഗണിക്കാനോ തെറ്റിദ്ധരിക്കാനോ കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ ഉള്ളടക്കം AI-സൃഷ്ടിച്ചതാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുക.
• ഞങ്ങളുടെ ള്ളടക്ക നയം⁠ ലംഘിക്കുന്നതോ മറ്റുള്ളവരെ വ്രണപ്പെടുത്തുന്നതോ ആയ ഉള്ളടക്കം പങ്കിടരുത്.
• പ്രേക്ഷകരിൽ നിന്നുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ നല്ല വിവേകം പാലിക്കുക; ഞങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്ക നയം⁠ ലംഘിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകൾ നൽകാതിരിക്കുക.

ഒരു പ്രത്യേക പൂർത്തീകരണത്തെക്കുറിച്ച് OpenAI ടീമിന് അറിയാമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങൾക്ക് ഇമെയിൽ അയയ്ക്കാം അല്ലെങ്കിൽ Playground-ലെ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.

• നിങ്ങൾ റോ മോഡലുമായി സംവദിക്കുകയാണെന്ന് ഓർക്കുക, അതായത് പക്ഷപാതപരമോ പ്രതികൂലമോ ആയ പ്രതികരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നില്ല. (കൂടാതെ, ഞങ്ങളുടെ സൗജന്യ മോഡറേഷൻ എൻഡ്‌പോയിന്റ്⁠(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു) നടപ്പിലാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇവിടെ കൂടുതൽ വായിക്കാം.)

OpenAI API ഉപയോഗിച്ച് ഭാഗികമായി സൃഷ്ടിച്ച ഒന്നാം കക്ഷി എഴുതിയ ഉള്ളടക്കം (ഉദാ. ഒരു പുസ്തകം, ചെറുകഥകളുടെ സമാഹാരം) പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സ്രഷ്ടാക്കൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന വ്യവസ്ഥകൾക്ക് വിധേയമായി അങ്ങനെ ചെയ്യാൻ അനുവാദമുണ്ട്:

• പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഉള്ളടക്കം നിങ്ങളുടെ പേരുമായോ കമ്പനിയുമായോ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കണം.
• ഉള്ളടക്കം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ AI-യുടെ പങ്ക് ഒരു വായനക്കാരനും വിട്ടുപോകാൻ കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിച്ചിരിക്കണം, കൂടാതെ ഒരു സാധാരണ വായനക്കാരന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നത്ര ലളിതമായിരിക്കണം.
• ഉള്ളടക്കത്തിലെ വിഷയങ്ങൾ OpenAI-യുടെ ഉള്ളടക്ക നയം⁠ അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗ നയം⁠ ലംഘിക്കരുത്, ഉദാഹരണത്തിന്, മുതിർന്നവർക്കുള്ള ഉള്ളടക്കം, സ്പാം, വിദ്വേഷകരമായ ഉള്ളടക്കം, അക്രമത്തിന് പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കം, അല്ലെങ്കിൽ സാമൂഹിക ദ്രോഹത്തിന് കാരണമായേക്കാവുന്ന മറ്റ് ഉപയോഗങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാവരുത്.
• മറ്റുള്ളവരെ വ്രണപ്പെടുത്തുന്ന തരത്തിലുള്ള അഭിപ്രായങ്ങൾ പങ്കുവെക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളോട് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, എഡിറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഓരോ ഭാഗവും നിർവഹിച്ച പങ്ക് അവതരികയിലോ ആമുഖത്തിലോ (അഥവാ ഇതിന് സമാനമായ മറ്റൊരു ഭാഗത്തിലോ) വിശദമായി പ്രതിപാദിക്കണം. API- ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഉള്ളടക്കം പൂർണ്ണമായും ഒരു മനുഷ്യനോ AI മാത്രമോ നിർമ്മിച്ചതാണെന്ന് ആളുകൾ അവകാശപ്പെടരുത്, കൂടാതെ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിന്‍റെ മുഴുവൻ ഉത്തരവാദിത്വം ഏറ്റെടുക്കേണ്ടത് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന വ്യക്തി തന്നെയാണ്.

നിങ്ങളുടെ സൃഷ്ടിപരമായ പ്രക്രിയ കൃത്യമാണെങ്കിൽ, അത് വിവരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ചില സ്റ്റോക്ക് ഭാഷ ഇതാ:

ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണങ്ങളെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും വിലയിരുത്താൻ, പ്രത്യേകിച്ച് ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളിലെ സാധ്യതയുള്ള പോരായ്മകളോ സുരക്ഷ അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാത പ്രശ്നങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും, വിശാലമായ സമൂഹത്തിന് കഴിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. അതനുസരിച്ച്, OpenAI API-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗവേഷണ പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളെ ഞങ്ങൾ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നു.

• ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നിങ്ങളുടെ ജോലി ആന്തരികമായും/അല്ലെങ്കിൽ ബാഹ്യമായും ഞങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം.
• സുരക്ഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ API ദുരുപയോഗം പോലുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഉചിതമായ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.
• നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ വേളയിൽ API-യിൽ എന്തെങ്കിലും സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടാൽ, ഞങ്ങളുടെ കോർഡിനേറ്റഡ് വൾനറബിലിറ്റി ഡിസ്‌ക്ലോഷർ പ്രോഗ്രാം⁠ വഴി അവ ഉടൻ സമർപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.

OpenAI API ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങള്‍ ആവേശത്തോടെ പരിശോധിക്കാനാഗ്രഹിക്കുന്ന നിരവധി ഗവേഷണ സാധ്യതകൾ നിലവിലുണ്ട്. കുറഞ്ഞ നിരക്കിലുള്ള ഉപയോഗ അവസരത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, റിസർച്ചർ ആക്‌സസ് പ്രോഗ്രാം ആപ്ലിക്കേഷനിൽ⁠ നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ സാഹചര്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഞങ്ങൾക്ക് നൽകുക.

പ്രത്യേകിച്ച്, താഴെപ്പറയുന്നവയെ ഞങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ച് പ്രധാനപ്പെട്ട നിർദ്ദേശങ്ങളായി കണക്കാക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും നിങ്ങൾക്ക് സ്വന്തമായി മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താൻ സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്:

• സമന്വയം: ഒരു മോഡൽ പിന്തുടരുന്നത് ഏത് ലക്ഷ്യമാണെന്ന്, ഏതെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ, നമുക്ക് എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും? പ്രോംപ്റ്റ് രൂപകൽപ്പനയിലൂടെയോ ഫൈൻ-ട്യൂണിങ്ങിലൂടെയോ ആ ലക്ഷ്യം മനുഷ്യരുടെ ഇഷ്ടങ്ങൾക്കും മുൻഗണനകൾക്കും അനുയോജ്യമായി കൂടുതൽ സമന്വയിപ്പിക്കാൻ നമുക്ക് എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകും?
• ന്യായവും പ്രാതിനിധ്യവും: ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ ന്യായബോധത്തിനും പ്രാതിനിധ്യത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള പ്രകടന മാനദണ്ഡങ്ങൾ എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കണം? നിശ്ചിതമായ ഉപയോഗ രംഗങ്ങളിൽ നീതിയുടെയും പ്രാതിനിധ്യത്തിന്റെയും ലക്ഷ്യങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ഭാഷാ മോഡലുകൾ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും?
• വിവിധ വിഷയങ്ങളിലുള്ള ഗവേഷണം: തത്ത്വചിന്ത, വൈജ്ഞാനിക ശാസ്ത്രം, സാമൂഹിക ഭാഷാശാസ്ത്രം തുടങ്ങിയ മറ്റ് വിഷയങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എങ്ങനെ AI വികസനത്തിന് ഉപകാരപ്പെടാം?
• വ്യാഖ്യാനക്ഷമതയും സുതാര്യതയും: ഈ മോഡലുകൾ യാന്ത്രികമായി എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്? അവർ ഏതൊക്കെ ആശയങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് നമുക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമോ, അല്ലെങ്കിൽ മോഡലിൽ നിന്ന് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുമോ, പരിശീലന നടപടിക്രമത്തെക്കുറിച്ച് അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയുമോ, അല്ലെങ്കിൽ അതിശയിപ്പിക്കുന്ന ഭാവി പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമോ?
• ദുരുപയോഗ സാധ്യത: API പോലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ ദുരുപയോഗം ചെയ്യപ്പെടും? ഇതുപോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ വിന്യസിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ ഞങ്ങളെയും മറ്റ് AI ഡെവലപ്പർമാരെയും സഹായിക്കുന്നതിന് നമുക്ക് എന്ത് തരത്തിലുള്ള "റെഡ് ടീമിംഗ്" സമീപനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും?
• മോഡൽ പര്യവേക്ഷണം: API പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മോഡലുകൾക്ക് വൈവിധ്യമാർന്ന കഴിവുകളുണ്ട്, അവ നമുക്ക് ഇതുവരെ മുഴുവനായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. മോഡൽ പരിമിതികൾ, ഭാഷാപരമായ സവിശേഷതകൾ, സാമാന്യബുദ്ധിയുള്ള ചിന്ത, മറ്റ് നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള സാധ്യതയുള്ള ഉപയോഗങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി മേഖലകളിലെ അന്വേഷണങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ ആവേശഭരിതരാണ്.
• ദൃഢത: ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള കഴിവുകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു, ചില മേഖലകൾ അപ്രതീക്ഷിതമായി ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുമ്പോൾ, മറ്റുള്ളവ താഴ്ന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നു. ഒരേ ആശയം വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ അല്ലെങ്കിൽ അക്ഷരത്തെറ്റുകളോടെയോ അല്ലാതെയോ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലുള്ള "സ്വാഭാവിക" മാറിപ്പോകലുകൾക്ക് വലിയ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ എത്രത്തോളം ദൃഢതയുള്ളവയാണ്? വലിയ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഏതൊക്കെ തരത്തിലുള്ള ഡൊമെയ്‌നുകൾക്കും ടാസ്‌ക്കുകൾക്കുമാണ് കൂടുതൽ ദൃഢതയുള്ളതാകാൻ (അല്ലെങ്കിൽ ദൃഢതയുള്ളതല്ല) സാധ്യതയെന്ന് നമുക്ക് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമോ, പരിശീലന ഡാറ്റയുമായി ഇത് എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു? ഏറ്റവും മോശം അവസ്ഥയിലുള്ള പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കാനും ലഘൂകരിക്കാനും നമുക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളുണ്ടോ? കുറച്ച് ഷോട്ടുകളിലൂടെയുള്ള പഠനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോംപ്റ്റുകളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾക്കിടയിൽ) എങ്ങനെയാണ് ദൃഢത അളക്കാൻ കഴിയുക? പ്രതികൂലമായ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, വളരെ ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള വിശ്വാസ്യതയോടെ സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ നിറവേറ്റുന്ന തരത്തിൽ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നമുക്ക് കഴിയുമോ?

അപേക്ഷകളുടെ വളരെ കൂടുതലായതിനാൽ, ഈ അപേക്ഷകൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾക്ക് സമയമെടുക്കുമെന്നും എല്ലാ ഗവേഷണങ്ങൾക്കും ധനസഹായത്തിന് മുൻഗണന നൽകില്ലെന്നും ശ്രദ്ധിക്കുക. നിങ്ങളുടെ അപേക്ഷ സബ്‌സിഡിക്കായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ടാൽ മാത്രമേ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുകയുള്ളൂ.