A Dataset Providers
Alliance (DPA), um grupo recém-formado, está procurando promover padrões éticos
para o licenciamento de dados utilizados no treinamento de ferramentas de
inteligência artificial (IA). Composta por sete empresas de licenciamento de
IA, como Rightsify, Pixta, e Calliope Networks, a aliança defende a
implementação de um sistema "opt-in". Nesse modelo, os criadores e
detentores de direitos precisam dar consentimento explícito para que seus
materiais sejam utilizados, o que representaria uma mudança significativa em
relação às práticas atuais, onde dados "publicamente disponíveis" são
utilizados sem autorização formal.
A DPA critica fortemente o uso de
sistemas "opt-out", que atribuem aos criadores a
responsabilidade de remover seus
conteúdos de plataformas de IA. Executivos como Ed Newton-Rex, da Fairly
Trained, argumentam que esses sistemas são injustos, pois muitos criadores não
estão cientes quando a opção de exclusão é oferecida. Por outro lado, a DPA
acredita que o sistema "opt-in" é mais ético e justo, além de ser uma
forma de evitar ações judiciais e aumentar a credibilidade no mercado de IA.
Contudo, a implementação do
"opt-in" enfrenta desafios. A quantidade de dados necessária para
treinar modelos de IA modernos é enorme, o que pode levar a uma escassez de
dados ou a custos elevados para licenciamento sob o regime "opt-in".
Apenas grandes empresas de tecnologia poderiam se dar ao luxo de licenciar toda
a quantidade de dados necessária.
Além de propor o
"opt-in", a DPA sugere cinco estruturas de compensação para assegurar
que os criadores sejam pagos de forma justa por seus dados. As propostas
incluem modelos de assinatura, licenciamento baseado no uso, e licenciamento
baseado em resultados, onde royalties são vinculados aos lucros obtidos com o
uso dos dados. Essas estruturas são aplicáveis a diversos tipos de conteúdo,
como música, imagens, filmes, TV e livros.
A aliança também defende o uso de
dados sintéticos, gerados por IA, desde que a informação utilizada para
pré-treinamento seja licenciada corretamente e que haja transparência na
criação desses dados. A DPA sugere avaliações regulares dos modelos de dados
sintéticos para mitigar possíveis preconceitos e questões éticas.
A DPA se posiciona contra regulamentações governamentais rígidas para o licenciamento de dados, preferindo um "mercado livre", onde criadores de dados e empresas de IA possam negociar diretamente. A criação da DPA pode ser um indício de que a era de uso irrestrito e não regulamentado de dados para IA está terminando, embora o sucesso da aliança dependa da adesão dos principais players do setor, que até agora tem sido limitada.
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