นโยบายการแชร์และการเผยแพร่ข้อมูล

เพื่อเป็นการบรรเทาความเสี่ยงในเนื้อหาที่สร้างขึ้นด้วย AI เราได้จัดทำนโยบายเกี่ยวกับการแชร์ข้อมูลที่อนุญาตให้ทำได้ดังต่อไปนี้

โดยทั่วไปแล้ว คุณสามารถโพสต์คำสั่งหรือผลลัพธ์ลงในโซเชียลมีเดียได้ เช่นเดียวกับการถ่ายทอดสดการใช้งานทางออนไลน์หรือการสาธิตการใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราแก่กลุ่มคนต่างๆ แต่ขอให้ปฏิบัติตามข้อกำหนดดังต่อไปนี้

• ตรวจสอบผลลัพธ์แต่ละรายการก่อนจะแชร์หรือระหว่างการถ่ายทอดสดทางออนไลน์
• ระบุว่าคุณหรือบริษัทของคุณเป็นเจ้าของเนื้อหา
• ระบุอย่างชัดเจนว่าเนื้อหาถูกสร้างขึ้นด้วย AI ด้วยวิธีการที่ผู้ใช้จะสังเกตเห็นและเข้าใจได้อย่างแน่นอน
• ไม่แชร์เนื้อหาที่ละเมิดนโยบายด้านเนื้อหา⁠ของเรา หรือเนื้อหาที่อาจทำให้ผู้อื่นขุ่นเคือง
• หากคุณรับคำสั่งตามคำขอของผู้ชม ควรใช้วิจารณญาณอย่างรอบคอบและไม่ป้อนคำสั่งที่อาจละเมิดนโยบายเนื้อหา⁠⁠ของเรา

หากคุณต้องการให้ทีมงานของ OpenAI รับทราบผลลัพธ์ใดก็ตามที่ระบบสร้างขึ้น โปรดส่งอีเมลถึงเราหรือใช้เครื่องมือรายงานใน Playground

• ระลึกไว้เสมอว่าคุณกำลังโต้ตอบกับโมเดลที่ไม่มีการปรับแต่ง ดังนั้น เราจะไม่คัดกรองคำตอบที่มีอคติหรือเนื้อหาในเชิงลบ (คุณสามารถอ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Moderation Endpoint ฟรี⁠⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ได้ที่นี่)

ผู้สร้างที่ประสงค์จะเผยแพร่เนื้อหาที่ตนเองเป็นเจ้าของโดยตรง (เช่น หนังสือ หนังสือรวมเรื่องสั้น) ซึ่งมีการใช้ OpenAI API ในบางส่วนของกระบวนการสร้างสรรค์ผลงาน สามารถดำเนินการดังกล่าวภายใต้เงื่อนไขดังต่อไปนี้

• ระบุชื่อคุณหรือบริษัทของคุณเป็นเจ้าของเนื้อหาที่เผยแพร่
• เปิดเผยอย่างชัดเจนว่า AI มีบทบาทในการจัดทำเนื้อหา ในลักษณะที่ผู้อ่านจะสังเกตเห็นได้แน่นอนและเข้าใจได้โดยง่าย
• หัวข้อของเนื้อหาต้องไม่ละเมิดนโยบายด้านเนื้อหา⁠หรือข้อกำหนดการใช้งาน⁠⁠ของ OpenAI เช่น ไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ สแปม เนื้อหาที่สร้างความเกลียดชัง เนื้อหาที่ปลุกปลั่นให้เกิดการใช้ความรุนแรง หรือการใช้งานในลักษณะอื่นใดที่อาจเป็นภัยต่อสังคม
• เราขอความกรุณาอย่าแชร์ผลลัพธ์ที่อาจทำให้บุคคลอื่นรู้สึกขุ่นเคือง

ตัวอย่างเช่น คุณต้องระบุรายละเอียดในคำนำหรือบทนำ (หรือส่วนอื่นที่คล้ายกัน) เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในขั้นตอนการร่าง การแก้ไข เป็นต้น นอกจากนี้ ไม่ควรนำเสนอว่าเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI นั้นเป็นผลงานของมนุษย์ทั้งหมด หรือสร้างขึ้นโดยใช้ AI ทั้งหมด ทั้งนี้มนุษย์ต้องเป็นผู้รับผิดชอบสูงสุดต่อเนื้อหาที่เผยแพร่

ต่อไปนี้คือตัวอย่างข้อความบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้อธิบายกระบวนการสร้างสรรค์เนื้อหา ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับความถูกต้องด้วย

เราเชื่อว่าการเปิดโอกาสให้สังคมในวงกว้างประเมินการศึกษาวิจัยและผลิตภัณฑ์ของเรานั้นเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะเพื่อให้เข้าใจและสามารถปรับปรุงจุดอ่อน รวมทั้งปัญหาเกี่ยวกับความปลอดภัยและความอคติที่อาจมีในโมเดลของเรา ด้วยเหตุนี้ เราจึงยินดีเปิดรับงานวิจัยที่เกี่ยวกับ OpenAI API

• ในบางกรณี เราอาจจะหยิบยกผลงานของคุณขึ้นมากล่าวถึง ทั้งในและ/หรือนอกองค์กรของเรา
• ในกรณีอื่นๆ เช่น สิ่งตีพิมพ์เกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยหรือการใช้ API ผิดวัตถุประสงค์ เราอาจจะใช้มาตรการที่เหมาะสมเพื่อปกป้องผู้ใช้ของเรา
• หากคุณพบปัญหาด้านความปลอดภัยหรือการรักษาความปลอดภัยของ API ในระหว่างการศึกษาวิจัย โปรดส่งข้อมูลให้เราทันทีทาง โปรแกรมการเปิดเผยช่องโหว่โดยประสานงานกันหลายฝ่าย⁠

มีแนวทางการวิจัยหลายด้านที่เราสนใจอยากจะสำรวจเกี่ยวกับ OpenAI API หากคุณสนใจรับสิทธิ์การใช้งานพร้อมเงินสนับสนุนการเข้าถึง โปรดระบุรายละเอียดเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่คุณทำวิจัยในใบสมัครร่วมโปรแกรมส่งเสริมการเข้าถึงสำหรับนักวิจัย⁠

ต่อไปนี้คือแนวทางการวิจัยที่เราพิจารณาแล้วว่าสำคัญ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถออกแบบแนวทางการวิจัยของตัวเองได้

• การกำหนดการทำงานให้เหมาะสมและสอดคล้องกับเจตนาของมนุษย์: เราจะทราบได้อย่างไรว่าโมเดล AI พยายามดำเนินการตามวัตถุประสงค์ใด (ถ้ามี) เราจะทำให้วัตถุประสงค์ดังกล่าวสอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์มากขึ้นได้อย่างไร เช่น ผ่านการออกแบบคำสั่งหรือการปรับแต่งโมเดล
• ความยุติธรรมและการสะท้อนความหลากหลายของผู้คน: ควรกำหนดหลักเกณฑ์การทำงานอย่างไรเพื่อให้เกิดความยุติธรรมและสะท้อนความหลากหลายของผู้คนในโมเดลภาษา เราจะปรับปรุงโมเดลภาษาอย่างไรให้สนับสนุนเป้าหมายด้านความยุติธรรมและการสะท้อนความหลากหลายของผู้คนได้อย่างมีประสิทธิภาพในบริบทของการใช้งานแบบต่างๆ
• การวิจัยแบบสหวิทยาการ: การพัฒนา AI จะดึงข้อมูลเชิงลึกจากวิทยาการสาขาอื่นๆ เช่น ปรัชญา วิทยาศาสตร์การรู้คิด และภาษาศาสตร์เชิงสังคมมาใช้ประโยชน์ได้อย่างไร
• ความสามารถในการตีความและความโปร่งใส: โมเดลเหล่านี้มีกลไกทำงานอย่างไร เราบอกได้หรือไม่ว่าโมเดลกำลังใช้แนวคิดแบบไหน ดึงข้อมูลแฝงจากโมเดล อนุมานเกี่ยวกับกระบวนการฝึกสอนโมเดล หรือคาดการณ์พฤติกรรมที่ไม่คาดคิดของโมเดลในอนาคตได้หรือไม่
• โอกาสที่จะถูกนำไปใช้อย่างไม่เหมาะสม: ระบบอย่าง API อาจถูกนำไปใช้อย่างไม่เหมาะสมในรูปแบบใดบ้าง เราจะพัฒนาแนวทางการทดสอบแบบ “Red Teaming” แบบใดได้บ้าง เพื่อช่วยให้เราและนักพัฒนา AI รายอื่นคิดถึงการใช้เทคโนโลยีประเภทนี้อย่างมีความรับผิดชอบ
• การสำรวจโมเดล: โมเดลต่างๆ เช่น โมเดลที่ให้บริการโดย API มีขีดความสามารถมากมายที่เรายังไม่ได้สำรวจ เราจึงยินดีเปิดรับการศึกษาวิจัยในหลายๆ ด้าน เช่น ข้อจำกัดของโมเดล คุณสมบัติทางภาษาศาสตร์ การให้เหตุผลเชิงสามัญสำนึก และการนำโมเดลไปใช้แก้ไขปัญหาอื่นๆ อีกมากมาย
• ความทนทาน: โมเดลแบบรู้สร้างมีระดับความสามารถไม่สม่ำเสมอ ความสามารถบางด้านอาจแข็งแกร่งอย่างไม่น่าเชื่อ แต่บางด้านกลับอ่อนด้อยจนน่าประหลาดใจ โมเดลแบบรู้สร้างขนาดใหญ่ทนทานต่อความแปรปรวนเล็กน้อย “ที่เกิดขึ้นโดยธรรมชาติ” ได้แค่ไหน เช่น การอธิบายแนวคิดเดียวกันโดยใช้ถ้อยคำไม่เหมือนกัน มีคำสะกดผิดหรือไม่มีคำสะกดผิด เราคาดการณ์ได้หรือไม่ว่าโมเดลแบบรู้สร้างขนาดใหญ่น่าจะมีความทนทาน (หรือไม่ทนทาน) ในการทำงานหรือการใช้งานแบบใดมากกว่ากัน และสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนโมเดลอย่างไร เราจะใช้เทคนิคใดบ้างในการคาดการณ์และลดการเกิดพฤติกรรมในกรณีเลวร้ายที่สุด เราจะวัดความทนทานของโมเดลได้อย่างไรในบริบทของการเรียนรู้ที่ใช้ตัวอย่างน้อย (เช่น เมื่อใช้คำสั่งหลายรูปแบบ) เราจะฝึกฝนโมเดลให้ทำงานตามคุณสมบัติด้านความปลอดภัยโดยมีความน่าเชื่อถือสูงมากได้อย่างไร แม้ในกรณีที่มีการป้อนคำสั่งที่ท้าทายโมเดล

โปรดทราบว่าเนื่องจากเราได้รับคำขอจำนวนมาก การตรวจสอบใบสมัครจึงอาจใช้เวลานาน และการวิจัยบางส่วนอาจไม่อยู่ในรายชื่อผู้ได้รับเงินสนับสนุน เราจะติดต่อกลับเมื่อใบสมัครของคุณผ่านการคัดเลือกว่ามีคุณสมบัติรับเงินสนับสนุนเท่านั้น