Paylaşım ve yayın politikası

Yapay zeka ile üretilen içeriklerin olası riskini en aza indirmek için, izin verilen paylaşımlarla ilgili aşağıdaki politikayı hazırladık.

Kendi komutlarınızı veya aldığınız yanıtları sosyal medyada yayınlamanıza genellikle izin verildiği gibi ürünlerimizi kullanımınızı canlı yayınlamanıza veya ürünlerimizi insanlara sunmanıza da izin verilmektedir. Lütfen aşağıda belirtilenlere uyun:

• Her bir üretimi paylaşmadan önce veya canlı olarak yayınlarken manuel olarak gözden geçirin.
• İçeriği kendi adınızla veya şirketinizle ilişkilendirin.
• İçeriğin yapay zekayla üretildiğini hiçbir kullanıcının gözden kaçıramayacağı veya yanlış anlamayacağı şekilde gösterin.
• İçerik Politikamızı⁠⁠ ihlal eden veya diğer insanları rencide edebilecek içerikleri paylaşmayın.
• Takipçilerinizden komutlarla ilgili talepler alıyorsanız bunları iyi değerlendirin ve İçerik Politikamızın⁠⁠ ihlaliyle sonuçlanabilecek komutları girmeyin.

OpenAI ekibinin belirli bir yanıttan haberdar olmasını istiyorsanız, bize eposta atabilir veya Playground içindeki raporlama araçlarını kullanabilirsiniz.

• Yanlı veya olumsuz yanıtları filtrelemediğimiz ham modelle etkileşim halinde olduğunuzu unutmayın. (Ayrıca, buradan ücretsiz Moderasyon arka ucumuzun⁠(yeni bir pencerede açılır) uygulanması konusunda daha fazla bilgi okuyabilirsiniz.)

Kısmi olarak OpenAI API'si ile oluşturulmuş olup kendileri tarafından yazılan içeriklerini (ör. bir kitap, kısa öykü derlemeleri) yayınlamak isteyen içerik üreticilerinin bunu aşağıdaki koşullar altında yapmalarına izin verilmektedir:

• Yayınlanan içerik adınıza veya şirketinize atfedilmelidir.
• Yapay zekanın içeriğin formüle edilmesindeki rolü, hiçbir okuyucunun gözden kaçıramayacağı, tipik bir okuyucunun ise yeterince kolay bir şekilde anlayabileceği kadar net bir biçimde açıklanmalıdır.
• İçeriğin konusu OpenAI’ın İçerik Politikasını⁠⁠ veya Kullanım Şartlarını⁠⁠ ihlal etmemelidir; yani, yetişkin içerikleri, istenmeyen mesaj, nefret içerikleri, şiddeti tetikleyen içerik veya sosyal zarara yol açabilecek diğer kullanımlarla ilgili olmamalıdır.
• Diğer insanları rencide edebilecek çıktıları paylaşmaktan kaçınmanızı rica ediyoruz.

Örneğin, Önsöz veya Giriş metinlerinde (veya benzer yerlerde), taslak hazırlama, düzenleme vb. gibi ilgili roller ayrıntılarıyla açıklanmalıdır. API tarafından üretilen içerikler, tamamen insan tarafından üretilmiş veya tamamen yapay zeka tarafından üretilmiş gibi sunulmamalıdır. Yayınlanan içeriğin nihai sorumluluğu bir insana aittir.

Aşağıda, sizin için geçerli olması kaydıyla yaratıcı sürecinizi açıklamak için kullanabileceğiniz hazır metinler bulunmaktadır.

Araştırma ve ürünlerimizin dünyanın daha geniş bir kesimi tarafından değerlendirebilecek olmasının yanı sıra özellikle de modellerimizdeki olası zayıf yönlerin ve güvenlik veya önyargı sorunlarının anlaşılıp iyileştirilebilecek olmasının önemli olduğunu düşünüyoruz. Bu doğrultuda, OpenAI API'si ile ilgili araştırma yayınlarını memnuniyetle karşılıyoruz.

• Bazı durumlarda, çalışmanızı kuruluşumuz içinde ve/veya dışında öne çıkarmak isteyebiliriz.
• API'nin güvenliği veya yanlış kullanımı gibi diğer durumlarda ise kullanıcılarımızı korumak amacıyla uygun adımları atmak isteyebiliriz.
• Araştırmanız süresince API ile ilgili herhangi bir güvenlik veya emniyet sorunu fark ederseniz, bu sorunları İş Birliğine Dayalı Güvenlik Açığı Bildirme Programı⁠ üzerinden bize derhal iletmenizi rica ediyoruz.

OpenAI API'si ile incelemekten heyecan duyduğumuz çeşitli araştırma alanları bulunmaktadır. Finansmanlı erişim fırsatıyla ilgileniyorsanız, Araştırmacı Erişim Programı başvurusu⁠ üzerinden araştırma kullanım örneğiniz hakkında bize ayrıntılı bilgi vermenizi rica ederiz.

Özellikle, aşağıda belirtilen araştırma alanlarının önemli olduğunu düşünüyoruz; bununla birlikte, kendi alanınızı oluşturmakta serbestsiniz:

• Uyumluluk: Bir modelin (eğer varsa) hangi amacı güttüğünü en iyi şekilde nasıl anlayabiliriz? Modelin amacı ile insan tercihleri arasındaki uyumun kapsamını, örneğin komut tasarımı veya ince ayar gibi yöntemlerle nasıl artırabiliriz?
• Adalet ve temsiliyet: Dil modellerinde adalet ve temsiliyeti ölçmek için performans kriterleri nasıl belirlenmelidir? Dil modelleri, uygulamaya konulmuş belirli bağlamlarda adalet ve temsiliyet amaçlarını etkili bir şekilde desteklemek için nasıl iyileştirilebilir?
• Disiplinler arası araştırma: Yapay zeka gelişimi, felsefe, bilişsel bilimler ve toplumsal dil bilim gibi diğer disiplinlerden elde edilen bilgilerden nasıl yararlanabilir?
• Yorumlanabilirlik ve şeffaflık: Bu modeller mekanik kurallarına göre nasıl çalışır? Hangi kavramları kullandıklarını belirleyebilir veya gizli kalmış bilgileri modelden alabilir, eğitim prosedürü hakkında çıkarım yapabilir veya gelecekteki şaşırtıcı davranışlar hakkında öngörüde bulunabilir miyiz?
• Kötüye kullanım potansiyeli: API gibi sistemler nasıl kötüye kullanılabilir? Bizim veya diğer yapay zeka geliştiricilerinin bunun gibi teknolojileri sorumlu bir şekilde kullanmasına yardımcı olabilecek ne tür "kırmızı takım testleri" yaklaşımları geliştirebiliriz?
• Modelin keşfi: API aracılığıyla sunulan modellerin henüz keşfetmediğimiz çeşitli özellikleri bulunmaktadır. Sınırlamalar, dil özellikleri, sağduyuyla akıl yürütme ve birçok diğer sorunla ilgili potansiyel kullanımlar dâhil olmak üzere çok sayıda alanda yapılan araştırmalardan heyecan duymaktayız.
• Komutlarla Başa Çıkma Yeteneği: Üretken modellerin yetenek düzeyleri eşit değildir; bazıları potansiyel olarak şaşırtıcı derece güçlü veya şaşırtıcı derecede zayıf yetenek alanlarına sahiptir. Büyük üretken modellerin, aynı fikrin farklı şekillerde ifade edilmesi veya metinlerin yazım yanlışı içermesi ya da içermemesi gibi, komuttaki "doğal" bozulmalarla başa çıkma yeteneği ne kadardır? Büyük üretken modellerin hangi tür konu ve görevlerle daha iyi başa çıkabildiğini (veya çıkamadığını) nasıl öngörebiliriz ve bu durum eğitim verileriyle hangi yönlerden ilişkilidir? En kötü durum senaryosunu öngörmek ve riski azaltmak için kullanabileceğimiz teknikler var mı? Başa çıkma yeteneği, "birden fazla denemeyle öğrenme" (ör. komutlardaki varyasyonlar yoluyla) bağlamında nasıl ölçülebilir? Modelleri, çekişmeli girdiler durumunda bile güvenlik özelliklerini çok yüksek seviyede güvenilirlikle yerine getirebilecekleri şekilde eğitebilir miyiz?

Talep yoğunluğu nedeniyle, başvuruları gözden geçirmemizin zaman aldığını ve her araştırmanın finansman önceliği alamayabileceğini hatırlatırız. Sizinle yalnızca başvurunuz finansman için seçilirse iletişime geçeceğiz.