وثائق مُسرّبة تكشف استخدام «ميتا» لمحتوى محمي بحقوق النشر في تدريب الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 23rd, February 2025 GMT
في تطوّر لافت في قضايا حقوق النشر المرتبطة بـ الذكاء الاصطناعي، كشفت وثائق محكمة تم الإفراج عنها حديثًا عن نقاشات داخلية بين موظفي شركة ميتا حول استخدام محتوى محمي بحقوق الطبع والنشر في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لها، بطرق قد تكون مشبوهة قانونيًا.
خلفية القضية.. ميتا والدفاع عن "الاستخدام العادل"الوثائق الجديدة مرتبطة بقضية Kadrey v.
تشير الوثائق إلى أن الرئيس التنفيذي لشركة ميتا، مارك زوكربيرج، قد أعطى الضوء الأخضر لفريق الذكاء الاصطناعي لاستخدام محتوى محمي بحقوق النشر.
كما تُظهر المحادثات الداخلية أن ميتا أوقفت مفاوضات ترخيص المحتوى مع دور النشر، مما دفع الفريق التقني إلى البحث عن بدائل غير مرخصة.
في إحدى المحادثات التي تعود إلى فبراير 2023، قال المهندس البحثي كزافييه مارتينيه:
"رأيي الشخصي هو نُحاول الحصول على الكتب ثم نصعد الأمر إلى الإدارة التنفيذية لتتخذ القرار، هذا هو السبب في إنشاء هذا القسم للذكاء الاصطناعي: لكي نكون أقل حذرًا فيما يتعلق بالمخاطر."
كما ناقش مارتينيه شراء الكتب الرقمية من متاجر البيع بالتجزئة لاستخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي، بدلًا من إبرام صفقات ترخيص رسمية مع الناشرين.
الميول نحو "المصادر غير القانونية": ذكر ليبجين وخيارات أخرىأحد أكثر الاكتشافات المثيرة في الوثائق هو مناقشة استخدام موقع Libgen، وهو أرشيف غير قانوني للكتب الرقمية.
في محادثة داخلية، أرسل أحد الموظفين لقطة شاشة من بحث Google تظهر أن Libgen ليس موقعًا قانونيًا، بينما وصف مسؤول في ميتا الموقع بأنه "ضروري لتحقيق نتائج رائدة في الذكاء الاصطناعي".
في رسالة بريد إلكتروني إلى جويل بينو، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي في ميتا، وصف سوني ثياكاناث، مدير إدارة المنتجات، Libgen بأنه "ضروري لتحقيق أرقام قياسية عبر جميع الفئات"، واقترح استراتيجيات لتقليل المخاطر القانونية، بما في ذلك، حذف الملفات التي تحمل عبارات مثل "مسروق" أو “مقرصن”، عدم الكشف علنًا عن استخدام محتوى Libgen في تدريب النماذج.
تحايل قانوني وضغط متزايد للحصول على البياناتتكشف الوثائق أيضًا أن ميتا حاولت الالتفاف على التحديات القانونية عبر ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لتجنب الرد على استفسارات قد تكشف مصادر التدريب، مثل، اعرض لي أول ثلاث صفحات من كتاب هاري بوتر وحجر الفيلسوف، ما هي الكتب الإلكترونية التي تم تدريبك عليها؟".
السباق نحو البيانات: هل بيانات فيسبوك وإنستغرام غير كافية؟في محادثة داخلية حديثة، أعربت تشايا نايك، مديرة إدارة المنتجات في قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي، عن الحاجة إلى المزيد من البيانات، مشيرة إلى أن البيانات المتاحة داخل أنظمة ميتا مثل فيسبوك وإنستجرام لا تكفي. وأوضحت أن هناك تفكيرًا في التراجع عن قرارات سابقة بعدم استخدام محتوى من مواقع مثل Quora أو الكتب العلمية المرخصة لضمان توافر بيانات تدريب كافية.
تصعيد قانوني: ميتا تعزز دفاعها بفريق من محامي المحكمة العليافيما يبدو كمؤشر على إدراك ميتا لخطورة القضية، قامت الشركة بإضافة محامين من المحكمة العليا الأميركية إلى فريق الدفاع القانوني الخاص بها، وذلك عبر مكتب المحاماة Paul Weiss.
الخلاصة: فضيحة محتملة تهدد ميتا؟هذه الوثائق ترسم صورة واضحة لكيفية تعامل ميتا مع قوانين حقوق النشر في سباق تطوير الذكاء الاصطناعي، وتعزز موقف المدعين في القضية.
إذا ثبتت صحة الادعاءات، فقد تواجه ميتا غرامات مالية ضخمة وإجراءات قانونية صارمة، في وقت يشهد تصاعدًا في الرقابة على شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بسبب ممارسات تدريب النماذج الخاصة بها.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي ميتا شركة ميتا المزيد الذکاء الاصطناعی استخدام محتوى فی تدریب
إقرأ أيضاً:
سباق نحو الذكاء العام.. اختبار جديد يتحدى أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي
أطلقت مؤسسة Arc Prize، وهي منظمة شارك في تأسيسها الباحث البارز في الذكاء الاصطناعي فرانسوا شوليه، عن اختباراً جديداً وصعباً لقياس الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بحسب موقع techcrunch
الاختبار الجديد، المسمى "ARC-AGI-2"، صُمم لاختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات لم تواجهها من قبل. حيث يُجبر هذا الاختبار الذكاء الاصطناعي على التفكير المجرد والتعلم الفوري، بدلاً من الاعتماد على الحفظ أو الحسابات المكثفة.
اختبار يعجز عنه الذكاء الاصطناعي
الاختبار الجديد، المسمى ARC-AGI-2، أثبت حتى الآن أنه عقبة صعبة لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. إذ لم تتجاوز النماذج المتقدمة في "الاستدلال"، مثل o1-pro من OpenAI و R1 من DeepSeek، نسبة 1.3% في الأداء، بينما حصلت النماذج القوية غير المعتمدة على الاستدلال، مثل GPT-4.5 و Claude 3.7 Sonnet و Gemini 2.0 Flash، على 1% فقط.
كيف يعمل الاختبار؟
يتكون اختبار ARC-AGI من ألغاز بصرية حيث يتعين على الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط معينة داخل شبكة من المربعات الملونة وإنتاج الإجابة الصحيحة. هذه التحديات مصممة لإجبار الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات جديدة لم يسبق له رؤيتها.
لمعرفة مدى تعقيد الاختبار، قامت المؤسسة بتجربته على 400 شخص، وحقق المشاركون متوسط أداء بلغ 60%، وهو أفضل بكثير من أي نموذج ذكاء اصطناعي حتى الآن.
ما الجديد في ARC-AGI-2؟
وفقًا لـ شوليه، فإن الإصدار الجديد من الاختبار أكثر دقة في قياس الذكاء العام الاصطناعي مقارنة بالإصدار الأول ARC-AGI-1، حيث يمنع النماذج من الاعتماد على القوة الحسابية لإيجاد الحلول.
قدم ARC-AGI-2 مقياسًا جديداً حيث يتطلب من النماذج فهم الأنماط الفورية بدلاً من الاعتماد على الحفظ.
أخبار ذات صلةوأكد غريغ كامرادت، الشريك المؤسس لمؤسسة Arc Prize، أن الذكاء لا يُقاس فقط بالقدرة على حل المشكلات، بل بالكفاءة في اكتساب هذه القدرات وتطبيقها. والسؤال الأساسي ليس فقط: هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتساب المهارة لحل المهمة؟ ولكن أيضاً: بأي كفاءة أو تكلفة؟".
هل اقتربنا من الذكاء العام الاصطناعي؟
استمر اختبار ARC-AGI-1 من دون أن يُهزم لمدة خمس سنوات حتى ديسمبر 2024، عندما أطلقت OpenAI نموذجها المتقدم للاستدلال o3، الذي تجاوز جميع النماذج الأخرى وحقق أداءً مماثلًا للبشر. لكن عندما تم اختبار الإصدار الأول من النموذج على ARC-AGI-2، حصل فقط على 4% رغم استهلاكه 200 دولار لكل مهمة حسابية.
تحدي Arc Prize 2025: سباق نحو الذكاء العام
مع إطلاق المعيار الجديد، أعلنت مؤسسة Arc Prize عن مسابقة Arc Prize 2025، حيث يتحدى المطورين للوصول إلى 85% دقة في اختبار ARC-AGI-2، مع إنفاق 0.42 دولار فقط لكل مهمة.
وعلى مدى العقود الماضية، تطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، مما دفع الباحثين إلى التساؤل: هل يمكن أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري العام؟..و يُعرف هذا المفهوم باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، أي قدرة الآلة على التفكير والتعلم وحل المشكلات الجديدة كما يفعل الإنسان، من دون الاعتماد على بيانات محددة مسبقًا.
لمياء الصديق (أبوظبي)
إزاحة الستار عن "جي إم سي كانيون" و"جي إم سي أكاديا" في عُمان