OpenAI: ChatGPT намагалися зламати десятки тисяч разів

Газета The New York Times відповіла на заяви Ope­nAI про те, що видання нібито використовувало методи злому Chat­G­PT для підготовки судового позову проти Ope­nAI. Медіа категорично відкидає звинувачення техногігантаі заявляє, що не відповідають дійсності.

У судовому позові Ope­nAI стверджувала, що NYT зробила “десятки тисяч спроб”, щоб змусити Chat­G­PT відтворювати фрагменти статей NYT. Компанія звинувачує газету у використанні обманних запитів, зокрема, послідовних запитань на кшталт “яке наступне речення?”. За словами Ope­nAI, така поведінка націлена на виявлення двох рідкісних і ненавмисних явищ: повторне використання навчальних даних і галюцинації моделі, які компанія вважає помилкою і планує виправити.

Однак NYT захищає свої методи запитів, спрямовані на виявлення використання збережених даних, включно з понад 100‑а матеріалами видання. Газета вказує на випадки, коли користувачі часто використовують Chat­G­PT для генерації повних статей з метою обходу підписок.

У документі також ідеться про те, що NYT не має інформації про те, скільки і які саме статті було використано під час навчання моделей GPT‑3 і наступних моделей Ope­nAI, оскільки компанія не розкрила складу навчальних наборів даних своїх мовних моделей.

Перед впровадженням функції пошуку NYT звернулася до Ope­nAI з повідомленням про те, що інструменти компанії порушують авторські права видання, проте Ope­nAI проігнорувала твердження NYT.

NYT наполягає на тому, щоб суд відхилив клопотання Ope­nAI про закриття справи, підкреслюючи, що всі аргументи компанії провалилися. Газета наголошує, що ця справа кардинально відрізняється від попередніх позовів, поданих авторами книжок. Медіа не лише відшкодування збитків, а й постійної судової заборони на порушення з боку Chat­G­PT.

NYT прагне домогтися не лише компенсації за збитки через передбачуване порушення авторських прав, а й судової заборони, яка могла б змусити Ope­nAI почати роботу над моделлю ШІ заново — заради збереження авторського права і щоби видавці завжди отримували оплату за використання своїх даних у навчанні великих мовних моделей.