一项澳大利亚调查揭示了亚马逊、谷歌和Meta是如何利用文化、数据和创造力来训练人工智能的

Publié le 21 2 月 2025 à 15h56
modifié le 21 2 月 2025 à 15h57

一项在澳大利亚进行的最新调查揭示了亚马逊谷歌Meta的做法,揭示了这些科技巨头如何占有文化数据来塑造AI模型。议会质询的证人对这些跨国公司所提供的模糊答案表示震惊。对个人数据的使用引发了重大的伦理疑虑,损害了用户的信任。迫切需要制定自主的AI法律,以明确有效的监管来保护公民的权利。

科技巨头的不透明做法

一项由澳大利亚参议院委员会进行的调查揭示了如亚马逊、谷歌和Meta等公司的模糊策略。这些跨国公司因在训练其强大的人工智能产品时使用澳大利亚数据而受到批评。

调查主席托尼·谢尔顿参议员对此类企业在回应关于澳大利亚人个人数据使用的直接问题时的犹豫表示失望。被认为不透明的做法引起了公众的担忧。

文化掠夺的指控

谢尔顿称这些公司为“海盗”,声称他们“掠夺我们的文化、数据和创意以获取自身利润,让澳大利亚人感到空虚”。这些声明基于调查结果,显示出对当地文化资源的无止境渴求。

在听证会期间,亚马逊、Meta和谷歌代表的行为被比喻为“廉价魔术”,表面上做出空洞的手势而没有提供可信的解释。

监管与标准

报告建议将部分AI模型,如OpenAI、Meta和谷歌的模型,自动划分为“高风险”类别。这一分类将要求严格的透明度和责任要求。现在迫切需要一个全国性的监管框架。

谢尔顿建议制定新的AI法律,以控制大型科技公司的影响。现有法律的修改也被认为是必要的,以确保公民权利得到充分保护。

创造力的问题

报告还揭示,创意工作者面临着人工智能对其生计造成更大负面影响的风险。必须建立补偿机制,以便当创作者的作品作为人工智能生成作品的基础时能够得到赔偿。

人工智能开发者必须对其数据集中的受版权保护作品使用情况保持透明。任何声明的作品都应当获得许可并相应地进行报酬。

用户数据与同意

亚马逊未能提供有关通过其设备(如Alexa和Kindle)收集的数据使用情况的信息。至于谷歌,它也回避了有关用于训练其AI模型的用户数据的问题。

尽管Meta承认自2007年以来收集了澳大利亚用户的数据,但并未能就这些用户在当时并不存在的用途上对其数据使用的同意进行辩解。

政治反应与相关行业

一些联盟成员强调,人工智能对网络安全和民主机构的挑战大于对创意行业的挑战。他们提倡采取机制来促进技术发展,而不会扼杀就业创造的前景。

该报告的反应不一,绿党批评其缺乏旨在将澳大利亚的监管与其他司法管辖区(如欧洲或英国)对齐的建议。

对创意经济的影响

对人工智能对创造力的不利影响的认识激起了激烈的辩论。Apra Amcos组织表示,报告的建议是为了减轻创意工作者面临的风险的“明确措施”。

各方提出的关注点围绕着对版权权利保护的日益需求以及对个人数据使用的严格监管,以促进必要的平衡,以维持人类创造力。

加强立法的必要性

当前形势呼吁针对人工智能的独立法律,以抵制大型科技企业潜在的滥用行为。少数巨头手中的权力集中引发了对公民权利和文化多样性未来的担忧。

因此,有关人工智能监管的辩论在当今数字环境中日益重要,国家面临着如何最佳保护公民以应对雄心勃勃的科技巨头的挑战。

关于亚马逊、谷歌和Meta利用数据进行人工智能的常见问题

亚马逊、谷歌和Meta如何收集用户数据以训练其人工智能模型?
这些公司通过它们提供的各种服务收集数据,例如语音助手、社交平台和搜索引擎,通常未明确告知用户这些数据如何在AI学习中被使用。
对亚马逊、谷歌和Meta在使用澳大利亚数据方面的主要批评是什么?
这些公司因缺乏透明度而受到批评,尤其是在它们如何利用澳大利亚人的私人数据来训练其AI方面,引发了“文化掠夺”和创意窃取的指控。
在澳大利亚,制定特定的人工智能法律为什么重要?
制定特定的人工智能法律对于保护用户的权利至关重要,并确保大型科技公司的做法不会妨碍澳大利亚人的隐私或创造力。
调查报告为受人工智能影响的创意工作者建议了哪些措施?
报告建议为创意工作者建立补偿机制,以便当人工智能生成的作品基于他们的原创材料时,能够得到补偿,并确保关于数据集中使用的版权透明。
用户如何保护自己不被这些公司未经同意使用数据?
用户可以关注其帐户的隐私设置,并退订认为不合适的数据使用服务,尽管在大型企业政策的框架内,这可能贡献的效果有限。
调查发现,人工智能对创意专业人士有哪些风险?
报告指出,创意专业人士面临的就业风险相当迫切,由于人工智能对手工和创意工作的需求产生了影响,这可能会损害他们的收入来源。
Meta是否承认在Facebook和Instagram上为其人工智能收集用户数据?
是的,Meta承认自2007年以来利用其在Facebook和Instagram上的用户数据来优化其未来的AI模型,但未能就这些追溯使用的用户同意进行说明。
这些公司在人工智能数据透明度方面面临哪些挑战?
主要挑战在于这些公司对用于人工智能学习的数据来源缺乏清晰和沟通,这使得消费者难以理解,并增加了对隐私和伦理的担忧。

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