أخبار ar.wedoany.com، كشف معهد أبحاث LG AI (LG AI Research) خلال ندوة "المخاطر القانونية الخفية لبيانات التعلم في الذكاء الاصطناعي" التي عُقدت في سيول، عن استراتيجيات إدارة المخاطر القانونية لبيانات التعلم في الذكاء الاصطناعي، وأصدر النسخة التجريبية من منصة تحليل تتبع مصادر البيانات وتراخيصها المسماة "Exaone Nexus".

مع تشديد الرقابة على الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية إدارة المخاطر القانونية لبيانات التعلم. صرح المدير التنفيذي لمعهد أبحاث LG AI، لي هوا-يونغ (Lee Hwa-young)، في الندوة بأن أكثر من 99% من بيانات التعلم المستخدمة في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تأتي من مجموعات بيانات مفتوحة، بينما لا تتجاوز البيانات المنتجة يدوياً أو المرخصة فعلياً 1% إلى 2% فقط. وأشار إلى أن مجموعات البيانات المفتوحة تحتوي على مجموعات فرعية متعددة المستويات، والتي قد تتضمن بيانات غير قابلة للاستخدام التجاري، مما يجعل من الصعب تحديد قابلية الاستخدام الفعلية بالاعتماد فقط على الترخيص الأعلى مستوى. وأوضح أن احتمالية اختلاط البيانات المقيدة الاستخدام التجاري أو التي تتضمن مشكلات تتعلق بالبيانات الشخصية مرتفعة، مما قد يؤدي إلى مخاطر قانونية في كل مرحلة من مراحل النسخ والتعديل والتوزيع.

يتعاون معهد أبحاث LG AI منذ ثلاث سنوات مع مكتب المحاماة "يولتشون" (Yulchon) لحل المشكلات القانونية المتعلقة بالبيانات، وقد كشف الطرفان عن منصة "Exaone Nexus". تهدف هذه المنصة إلى تقييم المخاطر القانونية لمجموعات البيانات المفتوحة، ودعم عمليات تطوير واعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي، ومن المقرر أن تدخل مرحلة التسويق التجاري في سبتمبر من هذا العام.

تستطيع منصة "Exaone Nexus" اكتشاف المجموعات الفرعية للبيانات المضمنة في مجموعة البيانات، والتحقق من مصادر البيانات الفعلية وشروط الترخيص. وتتميز المنصة بأنها لا تقتصر على فحص معلومات مجموعة البيانات العليا فحسب، بل تتتبع هيكل البيانات بأكمله للتحقق من تلوث التراخيص. تحتوي المنصة على ثلاثة وكلاء ذكاء اصطناعي: الأول مسؤول عن البحث عن البيانات ووثائق الترخيص، والثاني يقوم بتقييم 18 بنداً (بما في ذلك قابلية الاستخدام التجاري، ومشكلات البيانات الشخصية، وقيود الاستخدام الجغرافي والزمني، وغيرها)، بينما يتولى الوكيل المتبقي التحقق من نتائج التحليل.

يقوم معهد أبحاث LG AI بتصنيف مجموعات البيانات إلى ثلاث درجات (A وB وC) بناءً على نتائج التقييم. تُصنف البيانات ذات المخاطر القانونية المنخفضة جداً ضمن الدرجة A، بينما تُدار البيانات التي قد تكون مثيرة للجدل ضمن الدرجة B، أما البيانات ذات المخاطر القانونية العالية فتُصنف ضمن الدرجة C وتُستبعد من عملية التعلم. كما تُدار نماذج الذكاء الاصطناعي أيضاً وفقاً لتصنيفات A وB وC، نظراً لاحتمال حدوث نزاعات قانونية أو تغييرات تنظيمية حتى بعد التعلم، مما يستلزم تقييماً مستمراً للمخاطر.

أكد المدير التنفيذي لي هوا-يونغ أن المنصة لا تقتصر فائدتها على شركات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تمتد لتشمل الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي وشركات الاستثمار أيضاً. يمكن للشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي مراجعة قانونية بيانات التعلم للنماذج، بينما يمكن لشركات الاستثمار التحقق مسبقاً من المخاطر القانونية للشركات المستثمر فيها. وشدد رئيس معهد أبحاث LG AI، إيم وو-هيونغ (Im Woo-hyung)، على أن المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي تتوسع من التركيز على الأداء إلى التوجه نحو الموثوقية والمسؤولية، وأن إدارة مصادر بيانات التعلم وتراخيصها أصبحت قضية لا يمكن تأجيلها. وأضاف أن منصة "Exaone Nexus" قادرة على تتبع مصادر بيانات التعلم بشكل كامل والتحقق من الامتثال للتراخيص، مما يساعد الشركات على إدارة مخاطر البيانات بشكل أكثر وضوحاً. وأشار المحامي الرئيسي في مكتب المحاماة "يولتشون"، كانغ سيوك-هون (Kang Seok-hoon)، إلى أن انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي يزيد من المخاطر القانونية مثل انتهاك حقوق النشر، وصلاحيات استخدام البيانات، والنزاعات بين أصحاب الحقوق وشركات الذكاء الاصطناعي، مما يستلزم على الشركات فحص مصادر البيانات وعلاقات الحقوق، ونظام الترخيص، وتوثيق عملية التطوير وإدارة الرقابة الداخلية، ونظام التعامل مع النزاعات في آن واحد.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com