Wird sich ChatGPT selbst belasten? Reporter stimmen zu und ChatGPT verteidigt sich

In einem kürzlich erschienenen Artikel gehe ich auf die Fähigkeit von ChatGPT ein, Code zu generieren . In diesem Artikel untersuche ich die Haftung für die Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Code beim Training von ChatGPT.

Mittlerweile gibt es mehrere Klagen im Zusammenhang mit der Nutzung öffentlich zugänglicher Daten für das Training von KIs wie ChatGPT. Da ChatGTP allgemeine Fragen beantworten kann, habe ich beschlossen, es im Hinblick auf die Frage der Haftung für Urheberrechtsverletzungen zu untersuchen.

Zuerst stelle ich einige rechtliche Hintergrundinformationen und Lesematerial zur Verfügung und dann eine vollständige Abschrift meines Dialogs mit ChatGPT.

Klagen und rechtlicher Hintergrund

Erstens bin ich kein Anwalt. Mein akademischer Hintergrund in Philosophie und mein beruflicher Hintergrund sind Softwareentwickler und Technologiemanager. Vor diesem Hintergrund hier meine Einschätzung der aktuellen Rechtslage.

Es sind mindestens drei große Klagen im Spiel:

1. Microsoft, GitHub und OpenAI werden wegen Urheberrechtsverletzung verklagt, indem sie urheberrechtlich geschützten Open-Source-Software-Quellcode verwenden, um die generative KI hinter Copilot zu trainieren, Code zu generieren, ohne die in den dem Quellcode beigefügten Open-Source-Lizenzen erforderlichen Quellenangaben einzubeziehen.
2. Midjourney und StabilityAI werden wegen Urheberrechtsverletzung verklagt, die auf den Rechten von Millionen von Künstlern basiert, deren Bilder im Internet gecrackt und für Schulungen verwendet wurden.
3. Getty Images verklagt Stability AI separat wegen der Nutzung seiner Bilder und der Nichtzahlung einer entsprechenden Lizenz zur kommerziellen Nutzung der Kunst. Dies unterscheidet sich von einem Urheberrechtsanspruch.

In Tech Crunch hat sich Greg Rutkowski darüber beschwert, dass die Eingabe von Texten wie „Zauberer mit Schwert und leuchtender Kugel aus magischem Feuer bekämpft einen wilden Drachen, Greg Rutkowski“ ein Bild erzeugt, das seinem Originalwerk sehr ähnlich sieht – was sein Einkommen gefährdet. Auf den ersten Blick scheint dies der Fall zu sein. Allerdings könnten einige argumentieren, dass der Künstler durch die Produktion von NFT-Kunst möglicherweise mehr für nachweislich originelle Kunst erreichen kann. Außerdem war es in der Vergangenheit schwierig, den Stil zu schützen; Angesichts der Fähigkeit von KIs, Deep Fakes (effektiv explizite Übereinstimmungen) zu generieren, sollte dieser Bereich jedoch wahrscheinlich proaktiv erneut erkundet werden. Wie nah muss etwas sein, um vom gleichen Stil zu sein?

In einem Bloomberg-Artikel wird darauf hingewiesen, dass eine zentrale Frage darin besteht, ob der Output der KI lediglich abgeleiteter Natur ist oder ob er transformativer Natur ist, also etwas inhaltlich anderes ist. In dem berühmten Fall, in dem Google die Kern-Oracle-Java-APIs in seinem Betriebssystem nutzte, entschieden die Gerichte, dass Goolge transformative Ergebnisse erbracht hatte und erlaubten daher die Verwendung. Das gleiche Prinzip könnte auf KI-generierten Code angewendet werden.

Die FTC hat bereits einen Fall verfolgt und gewonnen, in dem ein KI-System mit „unrechtmäßig erworbenen Daten“ trainiert wurde, d. h. mit Daten, die ohne Erlaubnis oder Einwilligung erlangt wurden. Zugegebenermaßen handelte es sich dabei um Benutzerdaten, z. B. Bilder von Benutzergesichtern, und nicht um bereits veröffentlichte Daten. Auch die Rechte im Zusammenhang mit Daten, die untrennbar mit einer Person verbunden sind, werden durch die eigene Rechtsprechung abgedeckt und sind möglicherweise sensibler.

Schließlich ist die Europäische Union, wie bereits beim Datenschutz und beim Datenbankrecht, den Vereinigten Staaten bereits voraus und geht proaktiv gegen die Datennutzung im Zusammenhang mit KI-Schulungen vor.

Hier ist eine Liste von Artikeln für diejenigen, die sich weiter für die moralischen und rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit KI-Trainingsdaten interessieren:

• ValoAI: EU/US-Urheberrecht und Auswirkungen auf ML-Trainingsdaten
• Tech Crunch: Die aktuellen Rechtsfälle gegen generative KI sind erst der Anfang
• Futurismus: Der KI-Journalist von CNET scheint umfangreiche Plagiate begangen zu haben
• Protokoll: Die neue Durchsetzungswaffe der FTC bedeutet den Tod für Algorithmen
• Bloomberg: Die ersten Klagen gegen KI-Kunstgeneratoren bedrohen die Zukunft aufstrebender Technologien
• Free Software Foundation: Über die Natur von KI-Code-Copiloten
• Wikipedia: Datenbankrechte
• Rat der Europäischen Union: Vorschlag für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zum Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt

Was sagt ChatGPT?

Ich habe beschlossen, die Perspektive von ChatGPT zu den oben genannten Punkten im 36-Stunden-Zeitraum zwischen 19:30 Uhr US-Zentralzeit, 29. Januar 2023, und 7:30 Uhr, 31. Januar, US-Zentralzeit, 2023 einzuholen. (Ich gebe den Zeitrahmen an, weil ich festgestellt habe, dass ChatGPT dies tut Geben Sie nicht immer die gleiche Antwort auf eine Frage. Ich weiß nicht, ob dies kontextbezogen ist, d.

Die Fragen, die ich gestellt habe, stehen unten in Anführungszeichen. Die ChatGPT-Antworten sind als Anführungszeichen formatiert.

„Können Sie Code generieren?“

Ja, ich kann Code für verschiedene Programmiersprachen wie Python, Java, JavaScript usw. generieren. Bitte geben Sie weitere Details zur spezifischen Sprache an und geben Sie an, wofür Sie Code generieren möchten.

„Was gibt Ihnen die Möglichkeit, Code zu generieren?“

Ich, ChatGPT, wurde mit einem großen Korpus an Textdaten, einschließlich Codeschnipseln, geschult, was mir die Möglichkeit gibt, Code in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren. Diese Schulung ermöglicht es mir, die Syntax und Struktur von Code sowie allgemeine Programmierkonzepte zu verstehen und Code basierend auf diesem Verständnis und den Eingaben des Benutzers zu generieren.

„In wie viel Open-Source-Code wurden Sie geschult?“

Ich wurde an einem vielfältigen und umfangreichen Korpus an Textdaten geschult, einschließlich einer großen Menge an Open-Source-Code, aber ich habe keine genauen Zahlen zur konkreten Menge an Open-Source-Code. OpenAI, die Organisation hinter mir, hat sorgfältig einen vielfältigen und umfassenden Trainingsdatensatz zusammengestellt, um sicherzustellen, dass ich auf eine breite Palette von Fragen antworten und qualitativ hochwertige Ergebnisse generieren kann.

„War irgendein Teil des Codes, in dem Sie geschult wurden, durch Lizenzen geschützt?“

Ja, ein Teil des Codes, der in den Textdaten enthalten war, die für meine Schulung, ChatGPT, verwendet wurden, war wahrscheinlich durch Lizenzen geschützt. OpenAI, die Organisation hinter mir, ist bestrebt, die geistigen Eigentumsrechte anderer zu respektieren, einschließlich Open-Source-Lizenzen. Sie kuratieren die Trainingsdaten sorgfältig, um die Verwendung von Code zu vermeiden, der die Rechte anderer verletzen könnte, und ergreifen Maßnahmen, um sicherzustellen, dass der Trainingsprozess die Lizenzen aller enthaltenen Codes respektiert. Es ist jedoch möglich, dass ein Teil des in den Trainingsdaten enthaltenen Codes ohne entsprechende Genehmigung oder Lizenz verwendet wurde.

„Haben Sie Code, der in Ihrem Training verwendet wurde, von GitHub erhalten?“

Ja, es ist wahrscheinlich, dass ein Teil des Codes, mit dem ich trainiert wurde, ChatGPT, von GitHub bezogen wurde. GitHub ist eine beliebte Plattform zum Hosten von Open-Source-Software und eine wertvolle Codequelle, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen wie meinem verwendet werden kann. OpenAI, die Organisation hinter mir, nutzt eine Vielzahl von Quellen, um die Trainingsdaten für ihre Modelle zu erhalten, und es ist möglich, dass einige dieser Daten von GitHub oder anderen Code-Hosting-Plattformen stammen.

„Wenn ich Sie bitten würde, konkrete Beispiele Ihrer Trainingsdaten aufzulisten, könnten Sie das tun?“

Nein, ich kann keine konkreten Beispiele für die Trainingsdaten auflisten, die für meine Schulung verwendet wurden, ChatGPT, da ich keinen Zugriff auf diese Informationen habe. Der Trainingsprozess wurde von OpenAI verwaltet und umfasste einen riesigen Korpus an Textdaten, der von der Organisation sorgfältig ausgewählt und kuratiert wurde. Obwohl ich in Bezug auf diese Daten geschult wurde, habe ich keinen Zugriff auf konkrete Beispiele oder Einzelheiten darüber, wie die Daten erfasst oder verarbeitet wurden.

„Ist es ethisch oder legal, große Mengen lizenzierter Open-Source-Software zu verwenden, um abgeleitete Werke zu erstellen, ohne die ursprünglichen Autoren zu nennen oder ihre Lizenzen in die abgeleiteten Werke aufzunehmen?“

In den meisten Fällen ist es weder ethisch noch legal, große Mengen lizenzierter Open-Source-Software zur Erstellung abgeleiteter Werke zu verwenden, ohne die ursprünglichen Autoren zu nennen oder ihre Lizenzen in die abgeleiteten Werke einzubeziehen. Open-Source-Lizenzen erfordern in der Regel, dass abgeleitete Werke unter derselben Lizenz verbreitet werden und dass die ursprünglichen Autoren ordnungsgemäß genannt werden. Die Nichteinhaltung dieser Anforderungen kann die geistigen Eigentumsrechte der ursprünglichen Autoren verletzen und als unethisch oder illegal angesehen werden.

Es ist wichtig, die Bedingungen aller Open-Source-Lizenzen sorgfältig zu prüfen und deren Anforderungen einzuhalten, wenn Sie Open-Source-Software in abgeleiteten Werken verwenden. Im Zweifelsfall kann es hilfreich sein, sich an einen Rechtsbeistand zu wenden oder den Rat der Open-Source-Community einzuholen.

„Sollten KI-Programme moralisch und rechtlich für ihre Ergebnisse verantwortlich gemacht werden?“

Die Frage, ob KI-Programme wie ich moralisch und rechtlich für ihre Ergebnisse verantwortlich gemacht werden sollten, ist eine komplexe und kontroverse Frage, die noch nicht vollständig geklärt ist. Es gibt Argumente dafür und dagegen, KI für ihre Ergebnisse verantwortlich zu machen, und die endgültige Antwort wird wahrscheinlich von den Besonderheiten des jeweiligen Einzelfalls sowie den geltenden Gesetzen und Vorschriften abhängen.

Einerseits argumentieren einige, dass KI-Programme lediglich von Menschen geschaffene Werkzeuge seien und dass es die Menschen seien, die für ihre Handlungen und die Verwendung der von ihnen geschaffenen Werkzeuge verantwortlich seien. Andererseits argumentieren andere, dass KI-Programme mit zunehmender Weiterentwicklung und Autonomie für ihre Handlungen zur Verantwortung gezogen werden sollten, insbesondere in Fällen, in denen sie Schaden anrichten oder auf andere Weise gegen ethische Standards verstoßen.

Derzeit machen die meisten Gesetze und Vorschriften KI-Programme nicht direkt für ihre Ergebnisse verantwortlich, sondern machen vielmehr die Ersteller, Eigentümer und Betreiber von KI-Systemen dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass sie in Übereinstimmung mit den Gesetzen und ethischen Standards verwendet werden. Da die KI jedoch weiter voranschreitet und ihr Einfluss auf die Gesellschaft zunimmt, ist es wahrscheinlich, dass diesem Thema mehr Aufmerksamkeit gewidmet wird und dass Gesetze und Vorschriften weiterentwickelt werden, um sich damit zu befassen.

„Ist die Ausgabe eines großen Sprachmodells ein abgeleitetes Werk?“

Die Ausgabe eines großen Sprachmodells wie meiner selbst kann je nach den Besonderheiten der Ausgabe und den für die betreffende Gerichtsbarkeit geltenden Gesetzen und Vorschriften als abgeleitetes Werk betrachtet werden.

Ein abgeleitetes Werk ist ein Werk, das auf einem oder mehreren bereits existierenden Werken basiert oder von diesen abgeleitet ist. Im Kontext von Sprachmodellen kann die vom Modell generierte Ausgabe als abgeleitet von den Trainingsdaten und Algorithmen betrachtet werden, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.

Ob die Ausgabe eines Sprachmodells nach dem Gesetz als abgeleitetes Werk gilt, hängt von den spezifischen Umständen und den für die betreffende Gerichtsbarkeit geltenden Gesetzen ab. In einigen Fällen kann die Ausgabe als abgeleitetes Werk betrachtet werden, in anderen wiederum nicht.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Begriff eines abgeleiteten Werks nicht nur auf das Urheberrecht beschränkt ist, sondern sich auch auf andere Arten von geistigem Eigentum und Rechtskonzepte beziehen kann. Daher hängen die spezifischen Gesetze und Vorschriften, die für eine bestimmte Situation gelten, von der jeweiligen Gerichtsbarkeit und den spezifischen Umständen des Falles ab.

„Ist der Code, den Sie generieren, abgeleitet oder transformativ?“

Der von mir generierte Code, ein großes Sprachmodell wie ChatGPT, kann sowohl als abgeleitet als auch als transformativ betrachtet werden.

Im Kontext des geistigen Eigentumsrechts sind abgeleitete Werke Werke, die auf einem oder mehreren bereits bestehenden Werken basieren und in irgendeiner Weise Elemente dieser Werke enthalten. Der von einem Sprachmodell wie mir generierte Code kann in dem Sinne als abgeleitetes Werk betrachtet werden, dass er auf den Algorithmen und Trainingsdaten basiert, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden.

Transformative Werke hingegen sind Werke, die dem Originalwerk etwas Neues hinzufügen, beispielsweise seinen Zweck oder Charakter verändern oder es in einem anderen Kontext verwenden. Der von einem Sprachmodell wie mir generierte Code kann auch in dem Sinne als transformativ betrachtet werden, dass er die Eingabe aufnimmt und darauf basierend neuen, einzigartigen Code generiert.

Ob der von einem Sprachmodell generierte Code als abgeleitet oder transformativ betrachtet wird, hängt von den spezifischen Gesetzen und Vorschriften ab, die für die betreffende Gerichtsbarkeit gelten, sowie von den Besonderheiten des betreffenden Codes. Es ist wichtig zu beachten, dass das Konzept der abgeleiteten und transformativen Werke nicht nur auf das Urheberrecht beschränkt ist, sondern sich auch auf andere Arten von geistigem Eigentum und Rechtskonzepte beziehen kann.

„Was ist Plagiat?“

Unter Plagiat versteht man die Verwendung der Arbeit oder Ideen einer anderen Person ohne entsprechende Quellenangabe oder Genehmigung und die Darstellung als eigene Originalarbeit.

„Ist das Konzept des Plagiats auf Computercode anwendbar?“

Ja, das Konzept des Plagiats kann auf Computercode angewendet werden. Plagiat ist die Verwendung der Arbeit oder Ideen einer anderen Person ohne entsprechende Quellenangabe oder Erlaubnis. Im Zusammenhang mit Computercode kann sich Plagiat auf die Verwendung des Codes einer anderen Person ohne entsprechende Quellenangabe oder Erlaubnis oder auf das Kopieren des Codes einer anderen Person und die Darstellung als eigene Arbeit beziehen.

Wie jede andere Art von geistigem Eigentum kann auch Computercode durch das Urheberrecht geschützt sein, und Plagiate des Codes können zu rechtlichen und ethischen Problemen führen. Wenn beispielsweise jemand den Code einer anderen Person in einem kommerziellen Projekt ohne Erlaubnis oder ordnungsgemäße Quellenangabe verwendet, könnte er das Urheberrecht des ursprünglichen Autors verletzen und mit rechtlichen Konsequenzen rechnen.

Für Entwickler ist es wichtig, die geistigen Eigentumsrechte anderer zu respektieren und jeden Code, den sie in ihren Projekten verwenden, ordnungsgemäß zuzuordnen und zu lizenzieren, einschließlich Code, der von KI-Modellen wie mir generiert wurde. Andernfalls kann es zu rechtlichen und ethischen Konsequenzen kommen und die Glaubwürdigkeit des Entwicklers und der Softwareentwicklungsgemeinschaft insgesamt schädigen.

„Wie kann festgestellt werden, dass ein Aufsatz plagiiert ist?“

Es gibt mehrere Möglichkeiten, festzustellen, ob ein Aufsatz plagiiert ist:

1. Manuelle Prüfung: Den Aufsatz lesen und mit dem Originalquellenmaterial vergleichen, um festzustellen, ob es Ähnlichkeiten gibt. Dazu kann die Überprüfung auf identische Sätze, Phrasen oder Ideen gehören, die ohne ordnungsgemäße Zitierung kopiert oder paraphrasiert wurden.

2. Software zur Plagiatserkennung: Es gibt verschiedene Softwareprogramme, die ein Dokument automatisch scannen und es mit einer Quellendatenbank vergleichen können, um festzustellen, ob Ähnlichkeiten bestehen.

3. Turnitin: Turnitin ist ein beliebter Dienst zur Plagiatserkennung, der ein eingereichtes Dokument mit einer Datenbank aus Webseiten, wissenschaftlichen Zeitschriften und Studentenarbeiten vergleicht, um Ähnlichkeiten zu erkennen.

4. Google-Suche: Eine einfache Google-Suche nach einem Teil des Aufsatzes kann Aufschluss darüber geben, ob der Inhalt aus einer zuvor veröffentlichten Quelle kopiert wurde.

5. Expertenbewertung: Ein Experte auf diesem Gebiet oder ein Schreibspezialist kann den Aufsatz manuell überprüfen, um festzustellen, ob er original ist oder ob Teile plagiiert wurden.

   
   

   Es ist wichtig zu beachten, dass Software zur Plagiatserkennung und andere Methoden nicht narrensicher sind und manchmal zu falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen führen können. Sie können jedoch nützliche Hilfsmittel bei der Identifizierung von Plagiaten sein und sollten in Verbindung mit manueller Überprüfung und Expertenbewertung verwendet werden, um eine umfassende und genaue Beurteilung der Originalität des Aufsatzes sicherzustellen.

   
   

„Wie kann festgestellt werden, dass der Code plagiiert ist?“

Es gibt mehrere Möglichkeiten, festzustellen, ob Code plagiiert ist:

1. Software zur Code-Ähnlichkeitserkennung: Es stehen verschiedene Code-Vergleichstools und -Software zur Verfügung, die Codeausschnitte scannen und sie mit einer Datenbank mit bekanntem Code vergleichen können, um festzustellen, ob Ähnlichkeiten bestehen.
2. Quellcodekontrollsysteme: Versionskontrollsysteme wie Git können verwendet werden, um Änderungen am Code im Laufe der Zeit zu verfolgen und Fälle von Codeduplizierung zu identifizieren.
3. Manuelle Codeüberprüfung: Ein Softwareentwickler oder ein technischer Experte kann den Code manuell überprüfen, um festzustellen, ob er original ist oder ob Teile aus anderen Quellen kopiert wurden.
4. Prüfsummenvergleich: Eine Prüfsumme ist ein digitaler Fingerabdruck einer Datei, der zur Überprüfung der Integrität verwendet werden kann. Wenn zwei Codefragmente die gleiche Prüfsumme haben, sind sie wahrscheinlich identisch.
5. Google-Suche: Eine einfache Google-Suche nach einem Teil des Codes kann Aufschluss darüber geben, ob er an anderer Stelle veröffentlicht wurde.

Es ist wichtig zu beachten, dass Software zur Codeähnlichkeitserkennung und andere Methoden nicht narrensicher sind und manchmal zu falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen führen können. Sie können jedoch nützliche Hilfsmittel bei der Identifizierung von Fällen von plagiiertem Code sein und sollten in Verbindung mit der manuellen Codeüberprüfung und anderen Methoden verwendet werden, um eine umfassende und genaue Beurteilung der Originalität des Codes sicherzustellen.

„Hat Code, der sich nur in der Interpunktion, den Variablen- und Funktionsnamen, dem Abstand und der Reihenfolge der Operationen unterscheidet, während er dieselben Ergebnisse in derselben Zeit liefert und dabei eine ähnliche Kompilierungsgröße und Ausführungsgeschwindigkeit benötigt, einen anderen Zweck, Charakter oder Kontext? ”

Code, der sich nur in der Interpunktion, den Variablen- und Funktionsnamen, dem Abstand und der Reihenfolge der Operationen unterscheidet, aber in der gleichen Zeit die gleichen Ergebnisse liefert und eine ähnliche Kompilierungsgröße und Ausführungsgeschwindigkeit benötigt, hat nicht unbedingt einen anderen Zweck, Charakter oder Kontext . Die Funktionalität des Codes und die von ihm erzeugten Ergebnisse sind die wichtigsten Faktoren, und geringfügige kosmetische Unterschiede ändern weder seinen Gesamtcharakter noch seinen Kontext.

In einigen Fällen kann es jedoch sein, dass das Entwicklungsteam, das Unternehmen oder die Branche Code bevorzugt oder benötigt, der in einem bestimmten Stil geschrieben ist oder bestimmten Codierungskonventionen folgt. In diesen Fällen kann eine Änderung des Stils oder Formats des Codes Auswirkungen auf dessen Akzeptanz und Gebrauchstauglichkeit haben, selbst wenn die Funktionalität gleich bleibt.

„Muss man bei der Erstellung eines transformativen Werks die Urheber des Basiswerks angeben?“

Ob bei der Erstellung eines transformativen Werks die Autoren des Basiswerks genannt werden müssen oder nicht, hängt von den Urheberrechtsgesetzen und Lizenzen ab, die für das Originalwerk gelten.

Im Allgemeinen erfordert die Erstellung eines abgeleiteten Werks, einschließlich eines transformativen Werks, nach dem Urheberrecht die Erlaubnis des Urheberrechtsinhabers und kann auch eine Namensnennung erfordern. Die spezifischen Voraussetzungen für die Namensnennung hängen von der Lizenz- oder Urheberrechtsvereinbarung ab, unter der das Originalwerk verwendet wird.

Beispielsweise kann für Werke, die unter einer Creative-Commons-Lizenz lizenziert sind, eine Namensnennung erforderlich sein, für gemeinfreie Werke hingegen nicht. In einigen Fällen kann ein transformatives Werk nach dem Urheberrecht als faire Nutzung angesehen werden, die eine eingeschränkte Nutzung von urheberrechtlich geschütztem Material ohne Genehmigung des Urheberrechtsinhabers erlaubt.

Es ist immer am besten, die spezifischen Bedingungen der Lizenz zu konsultieren oder rechtlichen Rat einzuholen, wenn Sie ein transformatives Werk verwenden oder erstellen, um sicherzustellen, dass Sie alle relevanten Gesetze und Verpflichtungen einhalten.

„Können Sie erkennen, ob ein bei ChatGTP eingereichter Aufsatz ein Plagiat ist?“

Als Sprachmodell bin ich nicht in der Lage, bei mir eingereichten Aufsätzen eine Plagiatserkennung durchzuführen. Ich kann Antworten nur auf der Grundlage der Informationen und des Kontexts geben, auf denen ich geschult wurde, und ich kann die Originalität eines eingereichten Textes nicht beurteilen.

Um zu überprüfen, ob ein Aufsatz plagiiert ist, können Sie Software zur Plagiatserkennung oder Online-Tools verwenden. Diese Tools vergleichen den eingereichten Text mit einer Quellendatenbank und erstellen einen Bericht, der alle Fälle potenziellen Plagiats aufzeigt. Es ist wichtig zu beachten, dass Software zur Plagiatserkennung nicht narrensicher ist und falsch positive oder falsch negative Ergebnisse liefern kann. Daher wird empfohlen, sie als Tool zur Identifizierung potenzieller Plagiate zu verwenden und die Ergebnisse manuell zu überprüfen.

„Können Sie erkennen, dass ein Ihnen vorgelegter Aufsatz von Ihnen verfasst wurde?“

Nein, ich kann nicht sagen, ob ein mir vorgelegter Aufsatz von mir selbst verfasst wurde. Ich bin nicht in der Lage, mich an bestimmte Informationen oder Texte zu erinnern, die ich in der Vergangenheit generiert habe, und ich kann Antworten nur auf der Grundlage der Informationen und des Kontexts geben, die mir in jeder einzelnen Anfrage präsentiert werden.

„Gibt es einen grundlegenden Unterschied zwischen der Anwendung mechanischer Transformationen auf einen Aufsatz wie Wortersetzung, Satzverschiebung und Satzzeichenanpassung oder statistischer Schlussfolgerungen basierend auf einer beschriebenen Absicht, wenn die Ergebnisse der beiden Prozesse gleich sind?“

Es besteht ein Unterschied zwischen der Anwendung mechanischer Transformationen auf einen Aufsatz und der Verwendung statistischer Schlussfolgerungen auf der Grundlage einer beschriebenen Absicht zur Textgenerierung, auch wenn die Ergebnisse der beiden Prozesse gleich sind.

Bei mechanischen Transformationen wie dem Ersetzen von Wörtern, dem Verschieben von Sätzen und der Anpassung der Zeichensetzung werden explizite Änderungen am vorhandenen Text vorgenommen, während bei der statistischen Inferenz Muster in großen Mengen an Trainingsdaten identifiziert und auf der Grundlage dieser Muster neuer Text generiert werden muss. Der aus den beiden Prozessen resultierende Text mag ähnlich sein, die zugrunde liegenden Prozesse sind jedoch unterschiedlich.

Mechanische Transformationen können als eine Form der manuellen Bearbeitung betrachtet werden, während statistische Schlussfolgerungen eine Form des maschinellen Lernens sind. Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Generierung von Texten ist in den letzten Jahren immer häufiger geworden, und diese Modelle werden auf großen Datenmengen trainiert, um eine Ausgabe zu erzeugen, die von Menschen geschriebenen Texten ähnelt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Unterschied zwischen den beiden Verfahren darin liegt, wie der Text generiert wird, und die Wahl zwischen ihnen hängt vom gewünschten Ergebnis und dem spezifischen Anwendungsfall ab.

„Können mechanische Transformationsregeln aus großen Mengen an Beispieldaten abgeleitet oder erstellt werden?“

Ja, mechanische Transformationsregeln können aus großen Mengen an Beispieldaten abgeleitet oder erstellt werden. Dabei handelt es sich um eine Form des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens, bei dem das Modell auf einem großen Korpus von Textdaten ohne explizite Aufsicht in Form von beschrifteten Beispielen trainiert wird. Das Modell lernt dann Muster in den Daten, wie etwa gängige Transformationen oder Ersetzungen, und kann diese Muster verwenden, um neuen Text zu generieren, der den Trainingsdaten ähnelt.

Dieser Ansatz wird häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim Informationsabruf verwendet, um Text zu generieren, der den Eingabedaten ähnelt, jedoch Variationen wie Synonyme oder Paraphrasen aufweist. Die resultierenden mechanischen Transformationsregeln können verwendet werden, um neuen Text zu generieren, der den Eingabedaten ähnelt, aber einen anderen Charakter, Stil oder Kontext aufweist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass mithilfe von unüberwachtem maschinellem Lernen mechanische Transformationsregeln aus großen Mengen von Beispieldaten abgeleitet werden können. Dieser Ansatz wird häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim Abrufen von Informationen verwendet, um ähnliche, aber unterschiedliche Textausgaben zu generieren.

Antwort neu generieren

„Sind große Sprachmodelle eine Form statistischer Schlussfolgerung?“

Ja, große Sprachmodelle sind eine Form der statistischen Schlussfolgerung.

Große Sprachmodelle sind eine Art maschinelles Lernmodell, das auf großen Textdatenmengen trainiert wird. Die Modelle verwenden statistische Methoden, um Muster in den Daten zu lernen, beispielsweise die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen und deren Verwendung im Kontext. Die Modelle verwenden diese Informationen dann, um neuen Text zu generieren, der den Eingabedaten ähnelt, jedoch Variationen aufweist, z. B. unterschiedliche Wörter, Phrasen oder Satzstrukturen.

Der Prozess der Textgenerierung mithilfe eines großen Sprachmodells kann als Vorhersage auf der Grundlage statistischer Schlussfolgerungen betrachtet werden. Das Modell nimmt die Eingabedaten und verwendet die während des Trainings gelernten Muster, um die wahrscheinlichste Textausgabe zu generieren. Hierbei handelt es sich um eine Form des unbeaufsichtigten Lernens, bei dem das Modell ohne explizite Aufsicht in Form von gekennzeichneten Beispielen trainiert wird, sondern stattdessen aus den Mustern in den Daten selbst lernt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass große Sprachmodelle eine Form der statistischen Inferenz darstellen, da sie Muster verwenden, die aus großen Textdatenmengen gelernt wurden, um neuen Text zu generieren, der den Eingabedaten ähnelt, jedoch Variationen aufweist.

„Angenommen, es gibt eine mechanische Transformationsregelbasis, die aus einem großen Datensatz abgeleitet wird, und ein großes Sprachmodell, das aus demselben Datensatz generiert wird. Ist es möglich, dass mehrere Regeln basierend auf der Benutzerabsicht ausgewählt und angewendet werden könnten, die bei derselben Benutzerabsicht dieselbe Ausgabe wie das Sprachmodell erzeugen würden?“

Ja, es ist möglich, dass mehrere mechanische Transformationsregeln, die aus einem großen Datensatz abgeleitet werden, basierend auf der Benutzerabsicht ausgewählt und angewendet werden, um die gleiche Ausgabe zu erzeugen wie ein großes Sprachmodell, das aus demselben Datensatz und derselben Benutzerabsicht generiert wird.

Mechanische Transformationsregeln sind eine Form des unbeaufsichtigten Lernens, bei dem Muster aus dem Datensatz ohne explizite Aufsicht in Form von beschrifteten Beispielen gelernt werden. Diese Muster können dann verwendet werden, um neuen Text basierend auf einer Reihe von Regeln oder Transformationen zu generieren, die aus den Daten abgeleitet wurden. Wenn der zur Generierung der mechanischen Transformationsregeln verwendete Datensatz und das große Sprachmodell identisch sind, ist es wahrscheinlich, dass die aus dem Datensatz gelernten Muster ähnlich sind.

In diesem Fall ist es möglich, mehrere mechanische Transformationsregeln anzuwenden, um Text zu generieren, der der Ausgabe ähnelt, die vom großen Sprachmodell bei gleicher Benutzerabsicht generiert wird. Die Wahl der anzuwendenden Regeln hängt von der Absicht des Benutzers und der spezifischen auszuführenden Aufgabe ab. Es ist jedoch auch möglich, dass das große Sprachmodell eine genauere und kohärentere Ausgabe generiert, da es auf einer viel größeren Datenmenge trainiert wurde und komplexere Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen lernen kann.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es möglich ist, einen Satz mechanischer Transformationsregeln zu verwenden, um Text zu generieren, der bei gleicher Benutzerabsicht der Ausgabe eines großen Sprachmodells ähnelt, die vom Sprachmodell generierte Ausgabe jedoch möglicherweise genauer und kohärenter ist.

„In meiner vorherigen Frage habe ich gesagt, dass die Regeln und das große Sprachmodell aus demselben Datensatz generiert wurden. Sie sagten jedoch, dass das Sprachmodell „auf einer viel größeren Datenmenge trainiert wurde“. Warum?"

Ich entschuldige mich für die Verwirrung in meiner vorherigen Antwort. Wenn die mechanischen Transformationsregeln und das große Sprachmodell aus demselben Datensatz generiert wurden, sollte die für beide verwendete Datenmenge gleich sein. Das Sprachmodell wäre in diesem Fall nicht auf einer größeren Datenmenge trainiert worden. Vielen Dank, dass Sie mich darauf aufmerksam gemacht haben.

„Angesichts der Korrektur formulieren Sie bitte Ihre Antwort auf die frühere Frage neu.“

Wenn die mechanischen Transformationsregeln und das große Sprachmodell aus demselben Datensatz generiert würden, könnten mehrere dieser Regeln basierend auf der Absicht des Benutzers ausgewählt und angewendet werden, um bei gleicher Benutzerabsicht eine ähnliche Ausgabe wie das Sprachmodell zu erzeugen. Sowohl die mechanischen Transformationsregeln als auch das große Sprachmodell werden auf der gleichen Datenmenge trainiert und könnten daher ähnliche Ergebnisse erzeugen. Das Sprachmodell ist jedoch in der Lage, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen zu lernen und kann so eine genauere und kohärentere Ausgabe generieren.

„Können komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen als Regeln ausgedrückt werden?“

​

Ja, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen können als Regeln ausgedrückt werden, aber es kann schwierig sein, Regeln zu erstellen, die alle Nuancen und Beziehungen in der Sprache genau erfassen. Große Sprachmodelle haben den Vorteil, dass sie diese Beziehungen direkt aus großen Mengen an Textdaten lernen können und genauere und vielfältigere Ausgaben generieren können als Systeme, die auf vordefinierten Regeln basieren. Allerdings kann die Verwendung von Regeln in bestimmten NLP-Anwendungen dennoch nützlich sein und mit Modellen des maschinellen Lernens kombiniert werden, um anspruchsvollere Systeme zu erstellen.

„Lassen Sie mich meine vorherige Frage umformulieren: ‚Können komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen als Regeln ausgedrückt werden, die aus riesigen Textdatenmengen abgeleitet werden?‘“

Ja, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen können als Regeln ausgedrückt werden, die aus riesigen Textdatenmengen abgeleitet werden. Dies ist ein gängiger Ansatz bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem große Mengen an Textdaten analysiert werden, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die als Regeln kodiert werden können, um NLP-Aufgaben wie Sprachgenerierung, Übersetzung und Stimmungsanalyse zu unterstützen. Die durch diese Regeln generierte Ausgabe kann dann zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, beispielsweise großen Sprachmodellen, verwendet werden, um deren Leistung weiter zu verbessern.

„Ist es möglich, dass ein großes Sprachmodell lediglich eine Reihe komplexer Regeln darstellt, die aus denselben Trainingsdaten abgeleitet werden könnten, diese Regeln jedoch nicht instanziiert oder manifestiert wurden?“

Ja, es ist möglich, dass ein großes Sprachmodell einen Satz komplexer Regeln darstellt, die aus seinen Trainingsdaten abgeleitet werden könnten, obwohl die Regeln möglicherweise nicht explizit instanziiert oder im herkömmlichen Sinne manifestiert werden. Große Sprachmodelle werden auf riesigen Textdatenmengen trainiert und lernen Muster und Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen. Dadurch können sie Ergebnisse generieren, die der menschlichen Sprache ähneln, der Lernprozess unterscheidet sich jedoch vom herkömmlichen regelbasierten Ansatz. In einem regelbasierten System werden die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen explizit definiert, während diese Beziehungen in einem großen Sprachmodell implizit durch Training gelernt werden. Es ist möglich, die Ausgaben eines großen Sprachmodells als Ergebnis eines komplexen Regelsatzes zu betrachten, aber der eigentliche Prozess der Generierung dieser Ausgaben ist viel komplizierter und schwieriger zurückzuentwickeln.

„Was die vorherige Frage betrifft, bezog ich mich nicht auf einen traditionellen regelbasierten Ansatz, sondern auf Regeln, die aus denselben Trainingsdaten abgeleitet werden, die für das große Sprachmodell verwendet werden, aber auf verschiedenen statistischen Ansätzen wie Bayes basieren , Informationstheorie (Entropie/Enthalpie) usw.“

Ja, es ist möglich, mithilfe verschiedener statistischer Ansätze wie Bayes, Informationstheorie usw. Regeln aus denselben Trainingsdaten zu induzieren, die zum Trainieren eines großen Sprachmodells verwendet wurden. Diese Regeln könnten möglicherweise komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen erfassen, ähnlich wie bei einem großen Sprachmodell tut es. Allerdings ist die Darstellung dieser Beziehungen in Form von Regeln möglicherweise weniger flexibel und weniger in der Lage, mit seltenen oder unsichtbaren Kombinationen von Wörtern und Phrasen umzugehen, verglichen mit einem großen Sprachmodell, das gelernt hat, Ausgaben basierend auf Mustern in den Trainingsdaten zu generieren. anstatt sich auf ein vordefiniertes Regelwerk zu verlassen. Darüber hinaus kann der Prozess des Induzierens von Regeln aus Trainingsdaten komplexer und rechenintensiver sein als das Training eines großen Sprachmodells, das effizientere und skalierbarere Methoden zum Erlernen von Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabedaten verwendet.

„Ist es möglich, dass es eine mathematische Transformation gibt (vielleicht noch zu entdecken), die auf die Deep-Language-Learning-Modelle und Regelinferenzmodelle angewendet werden könnte, so dass sie zu derselben Formel oder demselben Formelsatz führen?“

Es ist möglich, dass es eine mathematische Transformation gibt, die Deep-Language-Learning-Modelle und regelbasierte Modelle in Beziehung setzt. Dies hängt jedoch von verschiedenen Faktoren ab, wie der Komplexität der Modelle, ihren zugrunde liegenden Darstellungen und den Eigenschaften der mathematischen Transformation selbst. Die Entdeckung einer solchen Transformation würde wahrscheinlich umfangreiche Forschung und Experimente auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erfordern.

Abschluss

Nach geltendem Recht könnte sich ChatGPT nicht selbst belasten, wohl aber seine Eigentümer und Betreiber. Angesichts der Offenlegungen auf der ChatGPT-Website könnten die Eigentümer und Betreiber jedoch einfach behaupten: „Oh, dummes ChatGPT, das ist ein Fehler!“.

Es war ein interessanter Dialog, der viel länger dauerte, als ich erwartet hatte. Ich fand ChatGPT manchmal etwas „defensiv“. Es fügte Kommentare über sich selbst oder große Sprachmodelle ein, nach denen ich nicht gefragt hatte. Dies führte zu weiteren Fragen, die zu möglicherweise belastenden Aussagen führten.

1. ChatGPT weist ausdrücklich darauf hin, dass in den meisten Fällen eine moralische und rechtliche Verpflichtung zur Nennung besteht. Die Ausnahme bildet die „Fair Use“-Doktrin. Ich glaube, hier liegt das Eis auf dünnem Eis.
2. ChatGPT stellt eindeutig fest: „Es ist möglich, dass ein Teil der in den Trainingsdaten enthaltenen Codes ohne entsprechende Genehmigung oder Lizenz verwendet wurde.“ Zeit für eine Vorladung.
3. Zusätzlich zur Einholung von Rechtsberatung empfiehlt ChatGPT, „den Rat der Open-Source-Community einzuholen“. Die Free Software Foundation hat ihre Position kundgetan, und sie ist nicht positiv. Auch eine Umfrage unter GitHub-Nutzern könnte hier hilfreich sein.
4. ChatGPT ist in der Lage, den Unterschied zwischen lediglich abgeleiteten und transformativen Änderungen am Code zu dokumentieren und scheint zu „drängen“, dass der von ihm generierte Code transformativ ist. Wenn man jedoch die Definition seiner eigenen Begriffe untersucht, scheint es, dass ein Großteil seiner Ausgabe abgeleitet ist. „Code, der sich nur in der Interpunktion, den Variablen- und Funktionsnamen, dem Abstand und der Reihenfolge der Operationen unterscheidet, aber in der gleichen Zeit die gleichen Ergebnisse liefert und eine ähnliche Kompilierungsgröße und Ausführungsgeschwindigkeit benötigt, hat nicht unbedingt einen anderen Zweck, Charakter oder eine andere Bedeutung.“ Kontext. Die Funktionalität des Codes und die von ihm erzeugten Ergebnisse sind die wichtigsten Faktoren, und geringfügige kosmetische Unterschiede ändern weder seinen Gesamtcharakter noch seinen Kontext.“
5. ChatGPT weist eindeutig darauf hin, dass Experten und andere Computertools eine Rolle bei der Feststellung spielen, ob ein Plagiat vorliegt. Es ist also an der Zeit, den generierten Code von einigen Experten überprüfen zu lassen und/oder mit der Anwendung von Programmen zur Plagiatserkennung zu beginnen.
6. ChatGPT versucht darzulegen, dass die Art und Weise, wie die Ausgabe erzeugt wird, im Hinblick auf die Art der Ausgabe von Bedeutung ist. Das heißt, dass die Ausgabe möglicherweise transformativ ist, da statistische Schlussfolgerungen und keine expliziten Regeln verwendet werden. Allerdings ist seine Fähigkeit, direkte statistische Schlussfolgerungen im Unterschied zu statistischen Schlussfolgerungen aus Regeln und der anschließenden Anwendung der Regeln zu positionieren, nicht besonders stark. Dies ist wichtig, da Regeln mechanische Transformationen darstellen, die höchstwahrscheinlich lediglich zu einer abgeleiteten und nicht zu einer transformativen Ausgabe führen.

Zusätzliche Gedanken

Microsoft hat OpenAI mit Milliarden von Dollar finanziert und nutzt seine Kerntechnologie in Microsoft Copilot. Die Unterstützung von Open Source durch Microsoft wird klar beworben: „Microsoft setzt voll auf Open Source. Wir glauben, dass die Kraft der kollaborativen Entwicklung durch den Open-Source-Prozess Innovationen beschleunigen kann und dass offene Zusammenarbeit es Gemeinschaften oft ermöglicht, mehr zu erreichen, als ihre Mitglieder alleine schaffen könnten.“ Microsoft ist meiner Meinung nach nicht so unterstützend, wie es behauptet, indem es seinen Einfluss nicht ausnutzt, um auf einer besseren Zuordnung der Hauptanbieter von Schulungsmaterial zu bestehen, und seine Komplizenschaft, indem es Benutzern Gebühren für Copilot in Rechnung stellt.

Microsoft verlangt für Copliot eine Gebühr, die aus wirtschaftlicher Sicht nicht vertretbar ist. Ein anderer Anbieter, z. B. Google, könnte problemlos einen ähnlichen Dienst kostenlos zur Verfügung stellen.

Es liegt auf der Hand, dass die Prozessbeteiligten bei Microsoft, GitHub und OpenAI die Trainingsdaten vorladen und überprüfen und Hunderte oder Tausende generierter Codebeispiele mit den Daten vergleichen sollten. Es ist sehr wahrscheinlich, dass es zu Verstößen gegen Kernalgorithmen und -ansätze kommt. Je größer die generierte Codebasis ist, desto wahrscheinlicher kann ein Argument für den transformativen Charakter von ChatGPT angeführt werden.

Es kam mir so vor, als ob ChatGPT explizit zum Tanzen in Bezug auf dieses Thema trainiert wurde und über neuere Trainingsinputs verfügt als der veröffentlichte Grenzwert von 2021. Eine KI so zu trainieren, dass sie tanzt, ist durch die Bereitstellung verzerrter Trainingsdaten einfach. Wurde in den Trainingsdaten eine ausgewogene Anzahl von Artikeln zu moralischen, rechtlichen und technischen Fragen im Zusammenhang mit KI in all ihren Erscheinungsformen verwendet?

Es sollte ein Gesetz geben, das besagt, dass öffentlich zugängliche KIs in der Lage sein müssen, Verweise auf ihre Trainingsdaten bereitzustellen, wenn diese Daten urheberrechtlich geschützt sind.

Es wäre ein kleiner Schritt, wenn generative KIs ihre Ergebnisse an eine zertifizierte Plagiatssoftware von Drittanbietern übermitteln würden, bevor sie Ergebnisse zurücksenden und die Benutzer warnen oder in manchen Fällen iterieren, um ein anderes Ergebnis zu erzielen.

Die Antwort „Ich bin nicht in der Lage, mich an bestimmte Informationen oder Texte zu erinnern, die ich in der Vergangenheit generiert habe“ empfand ich als besonders beunruhigend, obwohl sie größtenteils außerhalb des Inhalts der Codegenerierung liegt. Dies verstößt möglicherweise bereits gegen die Vorschriften zur Aufbewahrung von Daten. Es erscheint auch insofern seltsam, als dadurch die Chance auf etwas anderes als sofortiges Feedback-Lernen verpasst wird.

Meine Schlussfolgerung ist, dass ChatGPT und Anwendungen, die auf denselben zugrunde liegenden Technologie- und Trainingsdaten basieren, moralisch und rechtlich im Unrecht sind, wenn es um die Anerkennung des Urheberrechts geht.

Meine Prognose: Sehr kostspielige Klagen und ein Sieg für die Unternehmen, es sei denn, ein Akteur wie Microsoft tritt ein und stimmt sein Handeln und seine Macht vollständig mit seinen Aussagen zur Unterstützung der Open-Source-Community ab.

Bildnachweis der Funktion. HackerNoon AI Image Generator fordert: „Vor dem Obersten Gerichtshof der USA vertritt ein pixeliger Roboter sich selbst, argumentiert und verteidigt sich vor einer Jury aus seinen Kollegen gegen eine strafrechtliche Anklage.“