LMM की प्रगति को बढ़ावा देने वाले कारक
लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LMM) में हो रही तीव्र प्रगति के पीछे निम्नलिखित कारण हैं:
- अनुप्रयुक्त मशीन लर्निंग तकनीकों में क्रमिक प्रगति से LMM प्रदर्शन में सुधार हो रहा है।
- मॉडल प्रशिक्षण के लिए पाठ, डेटा और मल्टीमीडिया तक बढ़ी हुई पहुंच।
सामग्री तक पहुंच और लाइसेंसिंग पर बहस
प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए AI कंपनियों द्वारा ऑनलाइन जानकारी के उपयोग को लेकर एक बहस छिड़ गई है:
- AI कंपनियां प्रशिक्षण के लिए इंटरनेट सामग्री के मुफ्त उपयोग की वकालत करती हैं।
- कंटेंट निर्माता अपने कंटेंट के उपयोग के लिए पारिश्रमिक की मांग करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कॉपीराइट पर सरकारी प्रस्ताव
उद्योग संवर्धन एवं आंतरिक व्यापार विभाग ने निम्नलिखित प्रस्ताव रखा:
- AI डेटा स्क्रैपिंग के लिए एक अनिवार्य लाइसेंसिंग ढांचा।
- राजस्व लाभ के आधार पर AI डेवलपर्स से भुगतान एकत्र करने के लिए एक गैर-लाभकारी कॉपीराइट सोसायटी की स्थापना।
चुनौतियाँ और निहितार्थ
- छोटे प्रकाशकों और बड़े मीडिया घरानों के बीच असमानताओं के कारण रॉयल्टी की राशि तय करना चुनौतीपूर्ण है।
- AI फर्मों और प्रकाशकों के बीच चल रहे मुकदमों में न्यायिक परिणामों में एकरूपता की कमी के कारण, संभावित खामियों के बावजूद पारिश्रमिक प्रणालियों की तत्काल आवश्यकता है।
निष्कर्ष और सिफारिशें
श्वेत पत्र और उद्योग जगत की असहमति एक सहयोगात्मक ढाँचे का सुझाव देती है। सरकार से आग्रह किया जाता है कि वह इसका समर्थन करे, यह मानते हुए कि दोषपूर्ण प्रणाली भी न होने से बेहतर है, और न्यायिक विचार-विमर्श के माध्यम से इसे परिष्कृत किया जा सकता है।
