NYTTIG VERKTØY: AI på full fart inn i vårt samfunn

Leverandører av nyheter og underholdning som ønsker å implementere AI i produksjonen av sitt innhold må ta mange viktige hensyn. Det første er kontinuerlig opplæring av AI-modellene de bruker og avklare rettigheter til innholdet produsert av disse modellene.

• Kontinuerlig trening av AI-modeller: Det er vanlig praksis å kontinuerlig trene AI-modeller med nytt innhold for å forbedre ytelsen og relevansen til modellen. Dette kan gjøres ved å mate modellen med stadig nyere data, inkludert det løpende produserte innholdet fra leverandøren av nyheter og underholdning. Dette kan hjelpe AI-modellen med å oppdage trender, forbedre nøyaktigheten og tilpasse seg endringer i publikums preferanser.

• Rettigheter til innholdet: Når det gjelder hvem som eier rettighetene til innholdet produsert av AI-modellene, vil dette avhenge av kontraktsmessige avtaler mellom leverandøren av nyheter og underholdning og eventuelle tredjeparter som er involvert i utviklingen eller bruken av AI-teknologien. Det er viktig å tydelig definere disse rettighetene i kontrakter og lisensavtaler for å unngå tvister i fremtiden. Noen ganger kan leverandøren av AI-tjenesten kreve en andel av rettighetene til det produserte innholdet som en del av avtalen.

• Publisering av innholdet: Når det gjelder hva brukere kan publisere videre, må leverandøren av nyheter og underholdning implementere retningslinjer og bruksvilkår som regulerer distribusjonen av innholdet produsert av AI. Dette kan inkludere begrensninger på kommersiell bruk, angivelse av kilde og eventuelle restriksjoner på omfanget av reproduksjon eller distribusjon av innholdet.

Det er også viktig å ta hensyn til personvern og etiske retningslinjer når man bruker AI i produksjonen av innhold, spesielt når det gjelder håndtering av sensitiv informasjon og potensielle konsekvenser av feilaktig bruk av teknologien. Det anbefales å ha et dedikert team eller etiske retningslinjer på plass for å veilede bruken av AI i samsvar med beste praksis og juridiske standarder.

En egen dedikert AI-modell

Det er fullt mulig for en organisasjon eller enkeltperson å utvikle sin egen AI-modell og trene den for eget bruk. Dette er faktisk ganske vanlig i dagens AI-landskap, hvor mange bedrifter og forskningsinstitusjoner utvikler egne modeller for å løse spesifikke problemer eller oppnå spesifikke mål.

Når det gjelder bruk av AI-modellen og eventuelle resultatene eller innholdet den produserer, gjelder vanligvis regler for opphavsrett og copyright. Dette betyr at selv om du eier AI-modellen og alle dataene du bruker til å trene den, kan det være rettigheter knyttet til resultatene eller det genererte innholdet.

For eksempel, hvis AI-modellen genererer tekster, bilder eller annet materiale basert på eksisterende verk eller data som er underlagt opphavsrett, kan det hende at du må respektere disse rettighetene når det gjelder distribusjon og bruk av det produserte innholdet.

Skaff deg tillatelser, kjøp rettigheter

Det er viktig å være oppmerksom på og respektere gjeldende lover og regler for opphavsrett når du bruker AI-modeller til å generere innhold. Dette kan inkludere å sørge for at du har tillatelse til å bruke de datasettene du trener modellen din på, og at du tar hensyn til eventuelle begrensninger eller krav knyttet til bruk av resultatene fra AI-modellen din.

I tillegg til opphavsrett, kan det også være andre juridiske og etiske hensyn å ta, avhengig av bruken og bruksområdet for AI-modellen din. Det kan være lurt å konsultere juridiske eksperter eller andre fagfolk for å sikre at du opererer innenfor lovens rammer og i samsvar med beste praksis når du utvikler og bruker din egen AI-modell.

Samfunnets nye AI / KI økosystem utvikles nå

Det er en mulighet for at det vil utvikle seg et økosystem der det eksisterer både offentlig tilgjengelige AI-modeller og private-/bedrifts-eide AI-modeller med spesifikke formål. Dette er allerede til en viss grad tilfelle.

• Offentlig tilgjengelige AI-modeller: Det er allerede en tendens til åpne AI-prosjekter der utviklere deler sine modeller og kildekode fritt tilgjengelig for allmennheten. Prosjekter som OpenAI, TensorFlow, og Hugging Face tilbyr offentlige modeller som kan brukes av alle til ulike formål, fra naturlig språkbehandling til bildetolkning og mer. Disse modellene er ofte trent på store, varierte datasett og kan være nyttige for en rekke bruksområder.

• Private-/bedrifts-eide AI-modeller: På den andre siden kan bedrifter eller enkeltpersoner ha sine egne AI-modeller som er utviklet og trent for spesifikke formål eller brukstilfeller som er unike for deres virksomhet eller behov. Disse modellene kan være optimalisert for å løse spesifikke problemer, ha tilgang til proprietære datasett eller operere i en bestemt domene. Slike modeller kan være verdifulle ressurser for å oppnå konkurransefortrinn eller forbedre effektiviteten innenfor organisasjonen.

Ny industri, ny struktur, nytt verktøy

Det er imidlertid viktig å merke seg at det er en viss overlapp mellom disse to tilnærmingene. For eksempel kan en bedrift velge å bygge på eksisterende offentlige modeller og tilpasse dem til sine spesifikke behov, eller de kan velge å dele sine egne modeller med samfunnet som en del av et åpent samarbeid.

Uansett kan et slikt økosystem være gunstig for innovasjon og utvikling av AI-teknologi, da det tillater både offentlig tilgjengelige ressurser for allmenn bruk og private-/bedrifts-eide løsninger for spesifikke behov og formål.

NYE faktorer å ta med i vurderinger

Det vil kunne oppstå forskjeller i resultatene og ytelsen til AI-modellene basert på om de er offentlige eller private-/bedrifts-eide. Her er noen av de mulige forskjellene:

• Tilgang til data: Private-/bedrifts-eide AI-modeller kan ha tilgang til proprietære datasett eller data som ikke er tilgjengelige for offentlige modeller. Dette kan gi dem et konkurransefortrinn når det gjelder nøyaktighet og relevans for spesifikke bruksområder.

• Tilpasning og optimering: Private-/bedrifts-eide AI-modeller kan bli tilpasset og optimalisert for spesifikke formål eller brukstilfeller, noe som kan forbedre deres ytelse innenfor det spesifikke domenet.

• Resurser og skala: Større bedrifter eller organisasjoner kan ha tilgang til større ressurser, både i form av data, beregningskraft og ekspertise, som kan brukes til å bygge og trene mer avanserte AI-modeller. Dette kan føre til at private-/bedrifts-eide modeller har bedre ytelse enn offentlige modeller.

• Kontroll og tilpasning: Eiere av private-/bedrifts-eide AI-modeller har full kontroll over hvordan modellene er trent, implementert og vedlikeholdt. Dette kan tillate dem å tilpasse modellene til sine spesifikke behov og reagere raskt på endringer eller nye krav.

• Tilgjengelighet og bruk: Offentlige modeller kan være lettere tilgjengelige for allmennheten og utviklere som ønsker å bruke dem i sine applikasjoner eller prosjekter. Private-/bedrifts-eide modeller kan være begrenset til interne brukere eller partnere, med mindre de velger å gjøre dem tilgjengelige for eksterne.

Finn ut hvor du passer inn i det nye AI økosystemet

Samlet sett kan disse forskjellene resultere i varierende ytelse, nøyaktighet og tilgjengelighet av AI-modellene avhengig av om de er offentlige eller private-/bedrifts-eide. Det er viktig å vurdere disse faktorene når man velger hvilken type AI-modell som passer best for et bestemt formål eller brukstilfelle. Det blir mye læring i årene som kommer.

Photo by Mustafa Husnii