ChatGPT और Google का Gemini बड़े भाषा मॉडल्स की दौड़ में अग्रणी ताकतों के रूप में उभरे हैं। यह स्पष्ट है कि इन प्लेटफॉर्म्स ने AI इंडस्ट्री को बदल दिया है। फिर भी, वे कैसे जानकारी प्राप्त करते हैं और डेटा सेट्स को मैनेज करते हैं, यह एक निरंतर नैतिक चिंता का विषय रहा है।
BeInCrypto ने Web3 में उभरते AI प्रोजेक्ट्स जैसे ChainGPT, Space ID, Sapien.io, Vanar Chain, O.XYZ, AR.IO, और Kindred से बात की, ताकि बौद्धिक संपदा अधिकार, कॉपीराइट, और स्वामित्व की समकालीन चिंताओं पर चर्चा की जा सके। एक मुख्य निष्कर्ष यह था कि डिसेंट्रलाइज्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (deAI) एक योग्य विकल्प के रूप में उभर सकता है।
LLMs का उदय और डेटा अधिग्रहण की दुविधा
अपने निर्माण के बाद से, बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) ने तेजी से व्यापक उपयोग प्राप्त किया है। कई तरीकों से, OpenAI का ChatGPT और Google का Gemini जनता के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) क्षमताओं और उनके असीमित उपयोग की संभावनाओं के साथ पहला वास्तविक संपर्क था।
फिर भी, इन कंपनियों की संचालन के लिए आलोचना की गई है। प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, AI मॉडल्स को बड़ी संख्या में डेटा सेट्स की आवश्यकता होती है। LLMs केवल विशाल मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस करके मानव-समान प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकते हैं और जटिल प्रश्नों को समझ सकते हैं।
इसे संभव बनाने के लिए, OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Anthropic, और Nvidia जैसे प्रमुख टेक दिग्गज इंटरनेट पर उपलब्ध सभी डेटा और जानकारी को अपने AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं। इस दृष्टिकोण ने इस बात पर गंभीर सवाल उठाए हैं कि इन प्लेटफॉर्म्स द्वारा इनपुट के रूप में उपयोग की जाने वाली सामग्री का स्वामित्व किसके पास है और बाद में आउटपुट के रूप में पुनः प्रस्तुत किया जाता है।
AI की विघटनकारी क्षमता के बावजूद, बौद्धिक संपदा अधिकारों पर चिंताओं ने अत्यधिक विवादित कानूनी लड़ाइयों में समाप्त हो गई हैं।
क्या AI कंपनियां चोरी किए गए कंटेंट पर साम्राज्य बना रही हैं?
तेजी से AI एडॉप्शन ने डेटा स्वामित्व, गोपनीयता, और संभावित कॉपीराइट उल्लंघन के बारे में चिंताएं बढ़ा दी हैं। एक मुख्य विवाद का बिंदु यह है कि बड़े कॉर्पोरेशन्स द्वारा नियंत्रित केंद्रीकृत AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए कॉपीराइटेड सामग्री का उपयोग किया जा रहा है।
“AI कंपनियां बिना अनुमति के और बिना लाभ साझा किए क्रिएटर्स की मेहनत पर साम्राज्य बना रही हैं। लेखक, कलाकार, और संगीतकार वर्षों से अपनी कला को निखार रहे हैं, केवल यह देखने के लिए कि उनका काम AI मॉडल्स द्वारा सेकंडों में नकली संस्करणों में बदल दिया जाता है,” Jawad Ashraf, CEO Vanar Chain ने BeInCrypto को बताया।
यह मुद्दा वास्तव में व्यापक असंतोष का कारण बना है। Vanar Chain के CEO ने कहा कि OpenAI और अन्य ने खुले तौर पर कॉपीराइटेड सामग्री को स्क्रैप करने की बात स्वीकार की है, जिससे मुकदमे और डेटा नैतिकता पर व्यापक पुनर्विचार हुआ है।
“मुद्दे का मुख्य बिंदु मुआवजा है—AI कंपनियां तर्क देती हैं कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा को स्क्रैप करना उचित है, जबकि क्रिएटर्स इसे दिनदहाड़े की चोरी के रूप में देखते हैं,” Ashraf ने कहा।
AI-जनित कार्य की सीमाएं तय करना
द न्यूयॉर्क टाइम्स ने दिसंबर 2023 में OpenAI और Microsoft के खिलाफ मुकदमा दायर किया, जिसमें कॉपीराइट उल्लंघन और इसकी बौद्धिक संपत्ति के अनधिकृत उपयोग का आरोप लगाया गया।
टाइम्स ने Microsoft और OpenAI पर आरोप लगाया कि उन्होंने “टाइम्स के अनोखे और मूल्यवान कार्यों की अवैध नकल और उपयोग” पर आधारित एक व्यापार मॉडल बनाया। अखबार ने यह भी तर्क दिया कि ये मॉडल “उन कार्यों में निहित कॉपीराइट योग्य अभिव्यक्ति के बड़े हिस्सों का शोषण करते हैं और कई मामलों में उन्हें बनाए रखते हैं।”
चार महीने बाद, छह अलग-अलग अमेरिकी राज्यों में काम कर रहे आठ और न्यूज़ प्रकाशकों ने कॉपीराइट उल्लंघन के लिए Microsoft और OpenAI पर मुकदमा दायर किया।
Chicago Tribune, The Denver Post, कैलिफोर्निया का The Mercury News, New York Daily News, कैलिफोर्निया का The Orange County Register, Orlando Sentinel, Minnesota का Pioneer Press, और Florida का Sun Sentinel – सभी ने आरोप लगाया कि इन दो तकनीकी कंपनियों ने उनके लेखों का अनधिकृत उपयोग AI उत्पादों में किया और गलत जानकारी को उनके नाम से जोड़ा।
“अदालतें अब उन सवालों का जवाब देने के लिए मजबूर हो रही हैं जो कुछ साल पहले मौजूद नहीं थे: क्या AI-जनित सामग्री व्युत्पन्न कार्य का गठन करती है? क्या कॉपीराइट धारक तब नुकसान का दावा कर सकते हैं जब उनका डेटा बिना सहमति के उपयोग किया जाता है?” Trevor Koverko, Sapien.io के सह-संस्थापक ने BeInCrypto को बताया।
पत्रकारिता संगठनों के अलावा, प्रकाशकों, लेखकों, संगीतकारों और अन्य सामग्री निर्माताओं ने इन तकनीकी कंपनियों के खिलाफ कॉपीराइट की गई जानकारी पर कानूनी कार्रवाई शुरू की है।
विभिन्न उद्योगों में कानूनी लड़ाइयाँ
अभी पिछले हफ्ते, तीन व्यापार समूहों ने घोषणा की कि वे पेरिस की अदालत में Meta पर मुकदमा करेंगे, यह आरोप लगाते हुए कि Meta ने “बिना अनुमति के बड़े पैमाने पर कॉपीराइटेड कार्यों का उपयोग” किया है ताकि अपने जनरेटिव AI-पावर्ड चैटबॉट असिस्टेंट्स को प्रशिक्षित किया जा सके, जो Facebook, Instagram, और WhatsApp पर उपयोग किए जाते हैं।
इस बीच, दृश्य कलाकार Sarah Andersen, Kelly McKernan, और Karla Ortiz ने AI आर्ट जनरेटर्स Stability AI, DeviantArt, और Midjourney पर अपने कार्यों का उपयोग करके उनके AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए मुकदमा दायर किया।
“डेटा और रचनात्मक सामग्री के अनियमित उपयोग के मामले में चिंताओं का कोई अंत नहीं है जब यह केंद्रीकृत AI कंपनियों की बात आती है। वर्तमान में, कोई भी कलाकार, लेखक, या संगीतकार जिनकी सामग्री सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, उनके कार्यों को AI एल्गोरिदम द्वारा क्रॉल किया जा सकता है जो लगभग समान सामग्री बनाना सीखते हैं—और इससे लाभ कमाते हैं जबकि कलाकार को कुछ नहीं मिलता,” Phil Mataras, AR.IO के संस्थापक ने तर्क दिया।
OpenAI और Google विशेष रूप से तर्क देते हैं कि अगर कानून उनके कॉपीराइटेड सामग्री तक पहुंच को सीमित करता है, तो संयुक्त राज्य अमेरिका AI दौड़ में चीन से पिछड़ जाएगा। उनके अनुसार, चीन में कंपनियां कम रेग्युलेटरी बाधाओं के साथ काम करती हैं, जिससे उनके प्रतिद्वंद्वियों को एक महत्वपूर्ण लाभ मिलता है।
ये शक्तिशाली कंपनियां अमेरिकी सरकार पर जोर दे रही हैं कि AI प्रशिक्षण को कॉपीराइटेड डेटा पर “फेयर यूज़” के रूप में वर्गीकृत किया जाए। उनका मानना है कि AI का कॉपीराइटेड सामग्री का प्रोसेसिंग नए आउटपुट उत्पन्न करता है जो मूल सामग्री से मौलिक रूप से अलग होते हैं।
हालांकि, जैसे-जैसे जनरेटिव AI टूल्स टेक्स्ट, इमेज और आवाज़ें उत्पन्न कर रहे हैं, कई उद्योग इन कंपनियों के खिलाफ कानूनी चुनौतियों का सामना कर रहे हैं।
“कंटेंट क्रिएटर्स—चाहे वे लेखक हों, संगीतकार हों, या सॉफ्टवेयर डेवलपर्स—अक्सर कहते हैं कि उनकी [बौद्धिक संपत्ति] का उपयोग ऐसे तरीकों से किया जा रहा है जो फेयर यूज़ से परे हैं, खासकर जब AI सिस्टम उनके मूल कार्य के पहलुओं की नकल या पुनरुत्पादन करते हैं,” अहमद शदीद, O.XYZ के संस्थापक और CEO ने कहा।
इस बीच, Web3 में, खिलाड़ी LLM विकास के लिए पारंपरिक कॉर्पोरेशनों के दृष्टिकोण के लिए एक वैकल्पिक विकल्प की वकालत कर रहे हैं।
DeAI वेब3 का विकल्प बनकर उभरा
डिसेंट्रलाइज्ड AI (deAI) Web3 में एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो ब्लॉकचेन और वितरित लेजर तकनीक का उपयोग करके अधिक लोकतांत्रिक और पारदर्शी AI सिस्टम बनाने की खोज करता है।
“DeAI, ब्लॉकचेन और वितरित लेजर तकनीक का लाभ उठाते हुए, डेटा स्वामित्व और कॉपीराइट चिंताओं को संबोधित करने का प्रयास करता है, अधिक पारदर्शी AI सिस्टम बनाकर। यह AI मॉडल के विकास और नियंत्रण को एक ग्लोबल नेटवर्क में वितरित करता है, AI प्रशिक्षण के लिए अधिक न्यायसंगत मॉडल स्थापित करता है जो कंटेंट क्रिएटर्स के अधिकारों का सम्मान करता है। DeAI का उद्देश्य उन क्रिएटर्स को न्यायसंगत मुआवजा प्रदान करने के लिए तंत्र भी प्रदान करना है जिनके कार्य AI प्रशिक्षण में उपयोग किए जाते हैं, संभावित रूप से केंद्रीकृत AI मॉडल से जुड़े कई मुद्दों को हल करना,” मैक्स जियामारियो, Kindred के CEO और संस्थापक ने समझाया।
AI की बढ़ती ग्लोबल प्रमुखता के साथ, इसका ब्लॉकचेन के साथ संयोजन दोनों क्षेत्रों को बदलने का वादा करता है, क्रिप्टो नवाचार और निवेश के लिए नए रास्ते बनाता है।
इसके जवाब में, उद्योग में बिल्डर्स ने पहले से ही AI और Web3 तकनीकों को मिलाकर सफल प्रोजेक्ट्स विकसित करना शुरू कर दिया है।
उन कॉर्पोरेशनों के मामले के विपरीत जो केंद्रीकृत AI मॉडल का उत्पादन करते हैं, deAI पूरी तरह से ओपन-सोर्स होने का लक्ष्य रखता है।
OpenAI ने पहले यह तर्क दिया है कि वह अपने AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए कॉपीराइटेड सामग्री का उपयोग करने के बावजूद US के फेयर यूज़ डॉक्ट्रिन का पालन करता है। इसके अलावा, ChatGPT, इसका सबसे लोकप्रिय एप्लिकेशन, उपयोग करने के लिए पूरी तरह से मुफ्त है।
Space ID के बिजनेस डेवलपमेंट के डायरेक्टर, Harrison Seletsky ने OpenAI के तर्क में एक विरोधाभास को उजागर किया।
“स्पष्ट नैतिक मुद्दा यह है कि सामग्री उनके निर्माताओं की स्पष्ट अनुमति के बिना उपयोग की जा रही है। यदि वे कॉपीराइटेड हैं, तो अनुमति दी जानी चाहिए, और आमतौर पर एक शुल्क का भुगतान किया जाता है। लेकिन इसके अलावा, भले ही LLMs जैसे ChatGPT ओपन-सोर्स डेटा का उपयोग करते हैं, OpenAI के मॉडल ओपन-सोर्स नहीं हैं। वे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सामग्री का उपयोग करते हैं बिना पूरी तरह से ‘वापस देने’ के जिन स्रोतों से वे खींचते हैं।
यहां एक व्यापक प्रश्न है कि क्या AI को ओपन-सोर्स होना चाहिए। OpenAI का ChatGPT नहीं है, जबकि चीन के DeepSeek जैसे मॉडल हैं, साथ ही डिसेंट्रलाइज्ड AI भी। नैतिकता और बौद्धिक संपत्ति अधिकारों के दृष्टिकोण से, बाद वाला निश्चित रूप से एक बेहतर विकल्प है,” Seletsky ने कहा।
इन तकनीकी दिग्गजों का केंद्रीकृत नियंत्रण AI मॉडल्स के कार्यान्वयन और निगरानी के संबंध में अन्य चिंताओं को भी जन्म देता है।
सेंट्रलाइज्ड बनाम डिसेंट्रलाइज्ड: नैतिक और संचालन में अंतर
deAI की समुदाय-चालित प्रकृति के विपरीत, केंद्रीकृत AI मॉडल्स कुछ लोगों द्वारा बनाए जाते हैं, जिससे संभावित पूर्वाग्रह उत्पन्न होते हैं।
“केंद्रीकृत AI आमतौर पर एकल कॉर्पोरेट छत्र के तहत संचालित होता है, जहां निर्णय एक शीर्ष-से-नीचे लाभ उद्देश्य द्वारा संचालित होते हैं। यह मूल रूप से एक ब्लैक बॉक्स है जो एक इकाई द्वारा स्वामित्व और प्रबंधित होता है। इसके विपरीत, DeAI एक समुदाय-चालित दृष्टिकोण पर निर्भर करता है। AI को सामुदायिक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और सामूहिक हितों के लिए अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि केवल कॉर्पोरेट हितों के लिए,” Ahmad Shadid, O.XYZ के संस्थापक और CEO ने समझाया।
इस बीच, ब्लॉकचेन तकनीक मुद्रीकरण के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करती है।
“निर्माता अपने रचनात्मक संपत्तियों—जैसे लेख, संगीत, या यहां तक कि विचारों—को टोकनाइज़ कर सकते हैं और अपनी कीमतें निर्धारित कर सकते हैं। यह बौद्धिक संपत्ति के निर्माताओं और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए एक अधिक न्यायसंगत वातावरण बनाता है, मूल रूप से IP के लिए एक मुक्त बाजार का निर्माण करता है। यह स्वामित्व को साबित करना भी आसान बनाता है, क्योंकि ब्लॉकचेन पर सब कुछ पारदर्शी और अपरिवर्तनीय है, जिससे दूसरों के लिए किसी के काम का शोषण करना बहुत कठिन हो जाता है बिना सही तरीके से प्रोत्साहन को संरेखित किए,” Seletsky ने BeInCrypto को बताया।
विभिन्न Web3 बिल्डर्स ने पहले ही ऐसे प्रोजेक्ट्स विकसित किए हैं जो जनरेटिव AI के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्री को डिसेंट्रलाइज करते हैं। Story, Inflectiv, और Arweave जैसे प्लेटफॉर्म ब्लॉकचेन तकनीक के विभिन्न पहलुओं का लाभ उठाते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि AI मॉडल्स के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट नैतिक रूप से क्यूरेट किए गए हैं।
ChainGPT के संस्थापक Ilan Rakhmanov, deAI को केंद्रीकृत AI के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिकार के रूप में देखते हैं। उनका मानना है कि मौजूदा AI एकाधिकारों की अनैतिक प्रथाओं को संबोधित करना भविष्य में एक स्वस्थ उद्योग को विकसित करने के लिए आवश्यक होगा।
“यह एक खतरनाक मिसाल पेश करता है जहां AI कंपनियां बिना उचित श्रेय या भुगतान के कॉपीराइटेड सामग्री का स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सकती हैं। कानूनी रूप से, यह रेग्युलेटरी जांच को आमंत्रित करता है; नैतिक रूप से, यह रचनाकारों को नियंत्रण से वंचित करता है। ChainGPT ऑन-चेन श्रेय और मुद्रीकरण में विश्वास करता है, AI उपयोगकर्ताओं, योगदानकर्ताओं और मॉडल प्रशिक्षकों के बीच उचित मूल्य विनिमय सुनिश्चित करता है,” रखमानोव ने कहा।
लेकिन, DeAI को केंद्र में आने के लिए, उसे पहले कई बाधाओं को पार करना होगा।
deAI को किन बाधाओं का सामना करना पड़ता है?
हालांकि deAI की उभरती हुई क्षमता है, यह अभी भी अपने प्रारंभिक चरणों में है। इस संदर्भ में, OpenAI और Google जैसी कंपनियों के पास आर्थिक शक्ति और इन्फ्रास्ट्रक्चर के मामले में बढ़त है। उनके पास इतनी बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त करने के लिए आवश्यक विशाल संसाधनों को संभालने के साधन हैं।
“सेंट्रलाइज्ड AI कंपनियों के पास विशाल कंप्यूट पावर तक पहुंच है, जबकि deAI को स्केल करने के लिए कुशल, वितरित नेटवर्क की आवश्यकता है। फिर डेटा है—सेंट्रलाइज्ड मॉडल संचित डेटासेट्स पर फलते-फूलते हैं, जबकि deAI को स्रोत, सत्यापन और योगदानकर्ताओं को उचित रूप से मुआवजा देने के लिए विश्वसनीय पाइपलाइनों का निर्माण करना होगा,” कोवेरको ने BeInCrypto को बताया।
इस बिंदु पर, अहमद शदीद ने जोड़ा:
“वितरित लेजर्स पर AI सिस्टम का निर्माण और संचालन जटिल हो सकता है, खासकर यदि आप बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने की कोशिश कर रहे हैं। यह भी आवश्यक है कि AI की सीखने की प्रक्रियाओं को समुदाय की नैतिकता और लक्ष्यों के साथ संरेखित रखने के लिए सावधानीपूर्वक निगरानी की जाए।”
ये तकनीकी दिग्गज अपने संसाधनों और संबंधों का उपयोग करके deAI जैसे प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ जोरदार लॉबी भी कर सकते हैं।
“वे ऐसा कर सकते हैं सेंट्रलाइज्ड मॉडल्स के पक्ष में रेग्युलेशन्स की वकालत करके, अपने मार्केट प्रभुत्व का लाभ उठाकर प्रतिस्पर्धा को सीमित करने के लिए, या AI विकास के लिए आवश्यक प्रमुख संसाधनों को नियंत्रित करके,” जियामारियो ने कहा।
अशरफ के लिए, इस घटना की संभावना को निश्चित मान लेना चाहिए।
“जब आपका पूरा बिजनेस मॉडल डेटा को संचित करने और इसे गुप्त रूप से मुद्रीकृत करने पर आधारित होता है, तो आखिरी चीज जो आप चाहते हैं वह एक खुला, पारदर्शी विकल्प है। AI दिग्गजों से DeAI के खिलाफ लॉबी करने, प्रतिबंधात्मक रेग्युलेशन्स के लिए जोर देने और विकेंद्रीकृत विकल्पों को बदनाम करने के लिए अपने विशाल संसाधनों का उपयोग करने की उम्मीद करें। लेकिन इंटरनेट स्वयं एक विकेंद्रीकृत प्रणाली के रूप में शुरू हुआ था इससे पहले कि कॉर्पोरेशन्स ने इसे अपने कब्जे में ले लिया, और लोग केंद्रीकृत नियंत्रण के नुकसान के प्रति जागरूक हो रहे हैं। खुले AI के लिए लड़ाई अभी शुरू हो रही है,” जवाद अशरफ, Vanar Chain के CEO ने अनुमान लगाया।
हालांकि, अपने मिशन को आगे बढ़ाने के लिए, deAI को अपनी सार्वजनिक जागरूकता बढ़ाने की जरूरत है, जिससे Web3 उपयोगकर्ताओं और इस क्षेत्र के बाहर के लोगों तक पहुंच सके।
ज्ञान की खाई को पाटना
जब deAI के सामने आने वाली मुख्य बाधाओं के बारे में पूछा गया, तो Space ID के Seletsky ने कहा कि AI मॉडल्स में कॉपीराइट उल्लंघन की समस्या को हल करने के लिए लोगों को इसके बारे में जागरूक होना चाहिए।
“मुख्य बाधा शिक्षा की कमी है। अधिकांश उपयोगकर्ताओं को यह नहीं पता होता कि डेटा कहां से आता है, इसे कैसे विश्लेषित किया जा रहा है और इसे कौन नियंत्रित कर रहा है। कई लोग यह भी नहीं समझते कि AI में भी इंसानों की तरह पूर्वाग्रह होते हैं। औसत व्यक्ति को यह समझाने की आवश्यकता है ताकि वे डिसेंट्रलाइज्ड AI मॉडल्स के फायदों को समझ सकें,” उन्होंने कहा।
एक बार जब जनता केंद्रीकृत AI मॉडल्स में कॉपीराइट मुद्दों को समझ लेती है, तो deAI समर्थकों को deAI के मजबूत विकल्प के रूप में गुणों को सक्रिय रूप से प्रदर्शित करना होगा। हालांकि, बढ़ती जागरूकता के बावजूद, deAI को अभी भी एडॉप्शन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
“एडॉप्शन एक और चुनौती है। एंटरप्राइजेस टर्नकी AI सॉल्यूशंस के आदी हैं, और deAI को उस स्तर की पहुंच को मिलाना होगा जबकि सुरक्षा, पारदर्शिता और नवाचार में इसके फायदों को साबित करना होगा,” Koverko ने कहा।
आगे का रास्ता: रेग्युलेटरी स्पष्टता और जनता का विश्वास
शिक्षा और पहुंच की चुनौतियों को हल करने के बाद, व्यापक deAI एडॉप्शन का रास्ता रेग्युलेटरी स्पष्टता स्थापित करने और सार्वजनिक विश्वास बनाने पर निर्भर करता है। Sapien.io के सह-संस्थापक Trevor Koverko ने भी कहा कि deAI को इन लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए रेग्युलेटरी स्पष्टता की आवश्यकता है।
“स्पष्ट फ्रेमवर्क के बिना, deAI प्रोजेक्ट्स कानूनी अनिश्चितता के कारण किनारे हो सकते हैं जबकि केंद्रीकृत खिलाड़ी अपनी प्रभुत्व के लिए लाभकारी नीतियों की ओर धकेलते हैं। इन चुनौतियों को पार करने का मतलब है कि हमारी तकनीक को परिष्कृत करना, वास्तविक दुनिया का मूल्य साबित करना, और एक आंदोलन बनाना जो खुले, लोकतांत्रिक AI के लिए धक्का देता है,” उन्होंने जोर दिया।
Shadid ने अधिक संस्थागत समर्थन की आवश्यकता से सहमति जताई, यह जोड़ते हुए कि इसे अधिक सार्वजनिक विश्वास बनाने के साथ जोड़ा जाना चाहिए।
“पारदर्शिता अस्थिर हो सकती है यदि आपने दशकों तक स्वामित्व विधियों को परिपूर्ण किया है, इसलिए DeAI को विश्वास और नवाचार के मामले में अपनी श्रेष्ठता साबित करनी होगी। एक और बाधा पर्याप्त उपयोगकर्ता विश्वास और रेग्युलेटरी स्पष्टता बनाना है ताकि लोग—और यहां तक कि सरकारें—डेटा के प्रबंधन के तरीके से सहज महसूस करें। traction प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों को प्रदर्शित किया जाए जहां डिसेंट्रलाइज्ड AI स्पष्ट रूप से अपने केंद्रीकृत समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन करता है या कम से कम यह साबित करता है कि यह गति, लागत, और गुणवत्ता में मेल खा सकता है जबकि यह अधिक खुला और निष्पक्ष है,” Ahmad Shadid ने समझाया।
अंततः, AI मॉडल्स के आसपास के कॉपीराइट चिंताओं को एक दृष्टिकोण बदलाव की आवश्यकता है, जो बौद्धिक संपदा का सम्मान करने और एक अधिक लोकतांत्रिक AI इकोसिस्टम को बढ़ावा देने पर केंद्रित है– चाहे deAI का अंतिम प्रभाव कुछ भी हो।
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