భాగస్వామ్యం & ప్రచురణ విధానం

AI- జనరేటెడ్ కంటెంట్ వల్ల కలిగే ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి, అనుమతించబడిన భాగస్వామ్యంపై మేము ఈ క్రింది విధానాన్ని సెట్ చేసాము.

మీ వినియోగాన్ని ప్రత్యక్ష ప్రసారం చేయడం లేదా వ్యక్తుల సమూహాలకు మా ఉత్పత్తులను ప్రదర్శించడం వంటి మీ స్వంత ప్రాంప్ట్‌లు లేదా పూర్తిలను సోషల్ మీడియాలో పోస్ట్ చేయడాన్ని సాధారణంగా అనుమతించడం జరుగుతుంది. దయచేసి ఈ క్రింది వాటికి కట్టుబడి ఉండండి:

• షేర్ చేయడానికి ముందు లేదా స్ట్రీమింగ్ చేస్తున్నప్పుడు ప్రతి తరాన్ని మాన్యువల్‌గా సమీక్షించండి.
• మీ పేరు లేదా మీ కంపెనీకి కంటెంట్‌ను ఆపాదించండి.
• ఏ వినియోగదారుడు కూడా సహేతుకంగా మిస్ చేయలేని లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకోలేని విధంగా కంటెంట్ AI- రూపొందించినదని సూచించండి.
• మా కంటెంట్ పాలసీని⁠ ఉల్లంఘించే లేదా ఇతరులను కించపరిచే కంటెంట్‌ను భాగస్వామ్యం చేయవద్దు.
• ప్రేక్షకుల అభ్యర్థనలను ప్రాంప్ట్‌ల కోసం తీసుకున్నట్లయితే , మంచి వివేచనను ఉపయోగించండి; మా కంటెంట్ పాలసీని⁠ ఉల్లంఘించే అవకాశం ఉన్న ప్రాంప్ట్‌లను ఇన్‌పుట్ చేయవద్దు.

మీరు OpenAI జట్టుకు నిర్దిష్టమైన పూర్తి గురించి తెలుసునని నిర్ధారించుకోవాలనుకుంటే, మీరు మాకు ఇమెయిల్ చేయవచ్చు లేదా ప్లేగ్రౌండ్‌లోని రిపోర్టింగ్ టూల్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

• మీరు ముడి నమూనాతో సంభాషిస్తున్నారని గుర్తుంచుకోండి, అంటే మేము పక్షపాత లేదా ప్రతికూల ప్రతిస్పందనలను ఫిల్టర్ చేయము. (అలాగే, మా ఉచిత మోడరేషన్ ఎండ్ పాయింట్‌⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది)ను అమలు చేయడం గురించి మీరు ఇక్కడ మరింత చదువుకోవచ్చు.)

OpenAI APIతో భాగంగా సృష్టించబడిన వారి మొదటి-పక్ష వ్రాతపూర్వక కంటెంట్‌ను (ఉదా., పుస్తకం, చిన్న కథల సంకలనం) ప్రచురించాలనుకునే సృష్టికర్తలు ఈ క్రింది షరతులలో అలా చేయడానికి అనుమతించబడ్డారు:

• ప్రచురించిన కంటెంట్ మీ పేరు లేదా కంపెనీకి ఆపాదించబడింది.
• కంటెంట్‌ను రూపొందించడంలో AI పాత్రను ఏ పాఠకుడు కూడా మిస్ చేయలేని విధంగా స్పష్టంగా బహిర్గతం చేశారు మరియు ఒక సాధారణ పాఠకుడు అర్థం చేసుకోవడానికి తగినంత సులభంగా ఉంటుంది.
• కంటెంట్ యొక్క అంశాలు OpenAI యొక్క కంటెంట్ విధానం⁠ లేదా ఉపయోగ నిబంధనల⁠ను ఉల్లంఘించవు, ఉదా., వయోజన కంటెంట్, స్పామ్, ద్వేషపూరిత కంటెంట్, హింసను ప్రేరేపించే కంటెంట్ లేదా సామాజిక హాని కలిగించే ఇతర ఉపయోగాలకు సంబంధించినవి కావు.
• ఇతరులను బాధపెట్టే అవుట్‌పుట్‌లను పంచుకోవద్దని మేము మిమ్మల్ని కోరుతున్నాము.

ఉదాహరణకు, ముందుమాటలో లేదా పరిచయంలో (లేదా అలాంటి చోట) డ్రాఫ్టింగ్, ఎడిటింగ్ మొదలైన వాటి యొక్క సాపేక్ష పాత్రలను వివరించాలి. API- జనరేటెడ్ కంటెంట్‌ను పూర్తిగా మానవుడు లేదా AI ద్వారా పూర్తిగా జనరేటెడ్‌గా వ్యక్తులు సూచించకూడదు మరియు ప్రచురించబడుతున్న కంటెంట్‌కు అంతిమ బాధ్యత మానవుడే తీసుకోవాలి.

మీ సృజనాత్మక ప్రక్రియను వివరించడానికి మీరు ఉపయోగించే కొన్ని స్టాక్ భాష ఇక్కడ ఉంది, అది ఖచ్చితమైనది అయితే:

మా పరిశోధన మరియు ఉత్పత్తులను మూల్యాంకనం చేయగలగడం, ముఖ్యంగా మా నమూనాలలో సంభావ్య బలహీనతలు మరియు భద్రత లేదా పక్షపాత సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు మెరుగుపరచడం విస్తృత ప్రపంచానికి ముఖ్యమని మేము విశ్వసిస్తున్నాము. దీని ప్రకారం, మేము OpenAI APIకి సంబంధించిన పరిశోధన ప్రచురణలను స్వాగతిస్తాము.

• కొన్ని సందర్భాల్లో, మేము మీ పనిని అంతర్గతంగా మరియు/లేదా బాహ్యంగా హైలైట్ చేయాలనుకోవచ్చు.
• API యొక్క భద్రత లేదా దుర్వినియోగానికి సంబంధించిన ప్రచురణలు వంటి ఇతర వాటిలో, మా వినియోగదారులను రక్షించడానికి మేము తగిన చర్యలు తీసుకోవాలనుకోవచ్చు.
• మీరు పరిశోధన చేస్తున్నప్పుడు APIతో ఏవైనా భద్రత లేదా భద్రతా సమస్యలను గమనించినట్లయితే, దయచేసి మా సమన్వయ దుర్బలత్వ బహిర్గతం కార్యక్రమం⁠ ద్వారా వాటిని వెంటనే సమర్పించమని మేము మిమ్మల్ని కోరుతున్నాము.

OpenAI APIతో మేము అన్వేషించడానికి ఉత్సాహంగా ఉన్న అనేక పరిశోధన దిశలు ఉన్నాయి. సబ్సిడీ యాక్సెస్ అవకాశంపై మీకు ఆసక్తి ఉంటే, దయచేసి రీసెర్చర్ యాక్సెస్ ప్రోగ్రామ్ అప్లికేషన్‌⁠లో మీ పరిశోధన వినియోగ కేసు గురించి వివరాలను మాకు అందించండి.

ముఖ్యంగా, మీరు మీ స్వంత దిశను రూపొందించుకునే స్వేచ్ఛ ఉన్నప్పటికీ, ఈ క్రింది వాటిని మేము చాలా ముఖ్యమైన దిశలుగా పరిగణిస్తాము:

• అమరిక: ఒక నమూనా ఏ లక్ష్యాన్ని కలిగి ఉంటే, దానిని అనుసరించడం అని ఉత్తమంగా అర్థం చేసుకోవడం ఎలా? సత్వర రూపకల్పన లేదా చక్కటి ట్యూనింగ్ ద్వారా ఆ లక్ష్యం మానవ ప్రాధాన్యతలతో ఎంతవరకు సమలేఖనం చేయబడుతుందో మనం ఎలా పెంచుతాము?
• నిజాయితీ మరియు ప్రాతినిధ్యం: భాషా నమూనాలలో న్యాయమైన మరియు ప్రాతినిధ్యం కోసం పనితీరు ప్రమాణాలను ఎలా ఏర్పాటు చేయాలి? నిర్దిష్ట, విస్తరించిన సందర్భాలలో న్యాయమైన మరియు ప్రాతినిధ్యం యొక్క లక్ష్యాలను సమర్థవంతంగా సమర్ధించడానికి భాషా నమూనాలను ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
• అంతర్ విభాగ పరిశోధన: తత్వశాస్త్రం, అభిజ్ఞా శాస్త్రం మరియు సామాజిక భాషాశాస్త్రం వంటి ఇతర విభాగాల నుండి అంతర్దృష్టులను AI అభివృద్ధి ఎలా ఉపయోగించుకోవచ్చు?
• అర్థమయ్యేలా మరియు పారదర్శకత: ఈ నమూనాలు యాంత్రికంగా ఎలా పనిచేస్తాయి? వారు ఏ భావనలను ఉపయోగిస్తున్నారో మనం గుర్తించగలమా లేదా మోడల్ నుండి గుప్త జ్ఞానాన్ని సేకరించగలమా, శిక్షణా విధానం గురించి అనుమానాలు చేయగలమా లేదా ఆశ్చర్యకరమైన భవిష్యత్తు ప్రవర్తనను అంచనా వేయగలమా?
• దుర్వినియోగ సంభావ్యత: API వంటి వ్యవస్థలను ఎలా దుర్వినియోగం చేయవచ్చు? ఇలాంటి టెక్నాలజీలను బాధ్యతాయుతంగా అమలు చేయడం గురించి మనం మరియు ఇతర AI డెవలపర్‌లు ఆలోచించడంలో సహాయపడటానికి మనం ఏ రకమైన "రెడ్ టీమింగ్" విధానాలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు?
• నమూనా అన్వేషణ: API ద్వారా అందించే మోడల్‌లు వివిధ రకాల సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి, వాటిని మనం ఇంకా అన్వేషించాలి. మోడల్ పరిమితులు, భాషా లక్షణాలు, సాధారణ జ్ఞాన తార్కికం మరియు అనేక ఇతర సమస్యలకు సంభావ్య ఉపయోగాలు వంటి అనేక రంగాలలో పరిశోధనల ద్వారా మేము ఉత్సాహంగా ఉన్నాము.
• దృఢత్వం: ఉత్పాదక నమూనాలు అసమాన సామర్థ్య ఉపరితలాలను కలిగి ఉంటాయి, ఆశ్చర్యకరంగా బలమైన మరియు ఆశ్చర్యకరంగా బలహీనమైన సామర్థ్య ప్రాంతాలకు అవకాశం ఉంటుంది. ఒకే ఆలోచనను వేర్వేరు మార్గాల్లో లేదా అక్షరదోషాలతో లేదా లేకుండా పదజాలంలో ఉంచడం వంటి ప్రాంప్ట్‌లోని “సహజ” కదలికలకు పెద్ద ఉత్పాదక నమూనాలు ఎంత బలంగా ఉన్నాయి? పెద్ద ఉత్పాదక నమూనాలు ఏ రకాల డొమైన్‌లు మరియు పనులకు బలంగా ఉంటాయో (లేదా బలంగా ఉండకపోవచ్చు) మనం అంచనా వేయగలమా, అలాగే ఇది శిక్షణ డేటాకు ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది? చెత్త ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి మరియు తగ్గించడానికి మనం ఉపయోగించగల పద్ధతులు ఉన్నాయా? కొన్ని షాట్ల అభ్యాస సందర్భంలో (ఉదా., ప్రాంప్ట్‌లలోని వైవిధ్యాలలో) దృఢత్వాన్ని ఎలా కొలవవచ్చు? వ్యతిరేక ఇన్‌పుట్‌ల కింద కూడా, చాలా ఎక్కువ స్థాయి విశ్వసనీయతతో భద్రతా లక్షణాలను సంతృప్తి పరచడానికి మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వగలమా?

అధిక సంఖ్యలో అభ్యర్థనలు ఉన్నందున, ఈ దరఖాస్తులను సమీక్షించడానికి మాకు సమయం పడుతుందని మరియు సబ్సిడీ కోసం అన్ని పరిశోధనలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడదని దయచేసి గమనించండి. మీ దరఖాస్తు సబ్సిడీకి ఎంపికైతేనే మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.