分享與發佈政策

為緩和 AI 產生內容的潛在風險，我們對允許的分享活動設定以下政策。

在社交媒體上發佈自己的提示詞或完成內容一般來說並無問題，直播使用情況或向群體示範我們的產品亦同。請遵守以下守則：

• 分享或直播時，請手動檢閱每次產生的內容。
• 以您本人或公司的名義署名。
• 以使用者常理不可能看漏或誤解的方式標明內容為 AI 產生。
• 切勿分享違反內容政策⁠⁠或可能冒犯他人的內容。
• 如接受觀衆對提示詞的要求，請妥善判斷，切勿輸入可能違反內容政策⁠的提示詞。

如希望確保 OpenAI 團隊知曉某項特定的完成項目，可寄電郵給我們，或使用 Playground 內的回報工具。

• 請記得，您正與原始模型互動，代表我們不會篩選有偏見或負面的回覆。（您也可於此查閱實行免費審核⁠斷點⁠（在新視窗中開啟）的詳情。）

希望出版使用部份以 OpenAI API 創作的第一方書面內容（如書籍或短篇集）的創作者可遵照以下條件發佈：

• 發佈內容應有您本人或公司的名義署名。
• 以任何閱讀者均不可能錯過，而對一般的讀者簡單明瞭的方式，明確披露 AI 在建立內容過程內擔任的角色。
• 內容主題不得違反 OpenAI 內容政策⁠⁠或使用條款⁠⁠，例如不得與成人內容、垃圾訊息、仇恨內容、鼓吹暴力的內容、或其他可能對社會造成損害的內容相關。
• 敬請避免分享可能冒犯他人的輸出內容。

例如，用戶必須在前言（或類似的地方）詳述起草、編輯等相關角色。用戶不應宣稱 API 產生的內容為完全由真人或完全由 AI 產生，但出版的內容最終須由真人負責。

以下是一些可用於描述創作內容的範本文字，前提是文字內容符合實情：

我們認為大衆應該能夠評估我們的研究和產品，尤其是了解並改善模型潛在的弱點，以及安全或偏見問題。因此，我們歡迎發表對 OpenAI API 的相關研究。

• 某些情況下，我們可能有意向內部和/或外部呈顯您的成果。
• 在其他情況下，例如與系統防護或濫用 API 有關的發表，我們可能會採取適當行動，保護我們的用戶。
• 如您在研究過程中發現任何 API 相關安全性或系統防護問題，請即時透過協調漏洞披露計劃⁠提出。

我們對於 OpenAI API 於一些研究方面的潛能非常期待。如您有興趣申請使用津貼，請透過研究人員使用津貼計劃申請表格⁠提供研究使用個案詳情。

我們尤其重視以下方向，不過您亦可自行構想方向性：

• 匹配度：我們如何理解模型正在追求的目標？我們如何透過提示詞設計或微調，提升該目標和用戶要求的匹配度？
• 公平性和廣泛代表性：如何為語言模型設定具備公平性和廣泛代表性的性能基準？如何改善語言模型，使它們能有效支持具體部署情境下的公平性和廣泛代表性目標？
• 跨領域研究：AI 研究能如何借鏡其他領域研究的成果，例如哲學、認知科學和社會語言學？
• 可解釋性和透明度：這些模型機制上是如何運作的？我們能否辨認它們使用的概念，或從模型擷取潛伏知識，對訓練過程進行推論，或預測未來的意外行為？
• 濫用風險：API 等系統可能會遭到哪些濫用？我們可以發展哪些「紅隊」測試方針，助我們和其他 AI 開發者思考對這些科技的負責任部署？
• 探索模型：這類由 API 服務的模型有許多我們還沒探索的能力。我們很有興趣探索許多領域，如模型界限、語言學屬性、常識思考，以及用於其他各種問題的潛力。
• 穩健性：生成式模型的能力面並不平均，可能會出現意外地強大或意外地薄弱的領域。大型生成式模型對於提示詞的「自然」波動能展現多強的穩健性，例如以不同方式描述同一概念，或有拼寫錯誤的情況？我們能否預測大型生成式模型穩健性良好（或不佳）的領域或任務，而這與訓練資料有何關係？有什麼手段可用於預測和緩和最壞情況行為？如何測量低數量學習（如提示詞出現變化的情況下）情境下的穩健性？我們能否訓練模型，使它們即使面對對抗性提示，仍能高度可靠地滿足安全要求？

請留意，由於申請數量繁多，我們審核申請需時，且不是所有研究都能獲得優先津貼。只有在您的津貼申請獲選時，我們才會聯絡您。