Свободный софт и искусственный интеллект

[vitus_wagner]

https://www.fsf.org/blogs/licensing/fsf-funded-call-for-white-papers-on-philosophical-and-legal-questions-around-copilot

FSF объявила сбор статей на тему гитхабовского Copilot и его соотношения со свободными лицензиями.

Вообще действительно интересная тема:

• Если нейросеть обучается на текстах защищенных копирайтом, является ли это fair use или нет?
• Вероятно ли что в результате подсказок copilot-а пользователем будет написан код, который можно будет счесть derived work того кода, на котором copilot обучался.
• Если может - то как это обнаружить.
• Является ли модель машинного обучения, созданная в результате тренировки AI на некотором массиве текстов, компилированной фораой этого текста, или она что-то другое, вроде написанного человеком реферата?
• Может ли AI/ML model быть защищена копирайтом.
• Надо ли организациям защищающим этику в hightech, таким как FSF и EFF предлагать какие-то изменения в копирайтном законодательстве в связи с появлением этой проблемы.

Лично моё мнение - робот имеет такое же право читать тексты и учиться на них, как и человек. Оригинальный манифест GNU был именно про право учиться на чужом коде. То что исходный код самого робота закрыт и нетиражируем, это, конечно, плохо, но это скорее значит что надо другого робота написать, который бы распространялся по свободной лицензии.

А так в общем, робот, который подсказывает как надо решать задачи - это хорошо. Роботы, который подсказывают "как не надо" - находят в коде плохие, чреватые уязвимостями или неопределенным поведением, уже в компиляторы встроены. Правда, они к сожалению плохо находят фрагменты кода, неудобные для восприятияя человеком.

Comments

[salas]

Кажется, применять машинный перевод с английского на русский как заготовку для перевода человеческого — вполне распространённая нынче техника, может экономить время переводчика при том же качестве. Философских отличий у профессии переводчика с английского на C++, кажется, нет, но задачи разные, так что одинаково не удивлюсь, если результат через условные 10 лет будет тот же или другой.

[vlad_suh]

Только за машинным переводчиком нужно очень аккуратно вычитывать. С одной стороны машина "помнит" все переводы и устойчивые выражения. С другой, допускает совершенно невероятные ошибки в склонениях, временах и отрицаниях.
Превратить отрицание в отверждение - любимый баг яндекса например. Причём по тексту перевода вообще не понятно, что что-то пошло не так.

[legolegs]

>применять машинный перевод с английского на русский как заготовку для перевода человеческого

Я так делал и это адище. Это как стирать белую штору в борще, а потом вручную полоскать в воде - вообще в теории можно сделать так, чтобы борща стало не видно, но очень трудоёмко. Электроперевод сегодня недалеко ушёл от анекдотов про промт из нулевых. Синтаксис стал корректный, семантика и стиль - нет.