論文の概要: Reclaiming the Digital Commons: A Public Data Trust for Training Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09001v2
- Date: Sun, 21 May 2023 23:17:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 03:40:09.989418
- Title: Reclaiming the Digital Commons: A Public Data Trust for Training Data
- Title（参考訳）: デジタルコモンズの再生: トレーニングデータのためのパブリックデータトラスト
- Authors: Alan Chan, Herbie Bradley, Nitarshan Rajkumar
- Abstract要約: 本稿では,基礎モデルのトレーニングデータに対する公的な信頼度制御を提案する。
この信頼は、インターネットをデジタルコモンズとして取り除き、商用モデル開発者に対して、デプロイメントからの収益のパーセンテージをライセンスするべきだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.36052383261568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Democratization of AI means not only that people can freely use AI, but also
that people can collectively decide how AI is to be used. In particular,
collective decision-making power is required to redress the negative
externalities from the development of increasingly advanced AI systems,
including degradation of the digital commons and unemployment from automation.
The rapid pace of AI development and deployment currently leaves little room
for this power. Monopolized in the hands of private corporations, the
development of the most capable foundation models has proceeded largely without
public input. There is currently no implemented mechanism for ensuring that the
economic value generated by such models is redistributed to account for their
negative externalities. The citizens that have generated the data necessary to
train models do not have input on how their data are to be used. In this work,
we propose that a public data trust assert control over training data for
foundation models. In particular, this trust should scrape the internet as a
digital commons, to license to commercial model developers for a percentage cut
of revenues from deployment. First, we argue in detail for the existence of
such a trust. We also discuss feasibility and potential risks. Second, we
detail a number of ways for a data trust to incentivize model developers to use
training data only from the trust. We propose a mix of verification mechanisms,
potential regulatory action, and positive incentives. We conclude by
highlighting other potential benefits of our proposed data trust and connecting
our work to ongoing efforts in data and compute governance.
- Abstract（参考訳）: AIの民主化は、人々が自由にAIを使えるだけでなく、人々がAIをどのように使用するかを集合的に決定できることを意味している。
特に、デジタルコモンズの劣化や自動化の失業など、ますます進歩するAIシステムの開発から負の外部性を取り戻すためには、集団的な意思決定力が必要である。
AI開発とデプロイメントの急激なペースは、このパワーにはほとんど及ばない。
民間企業によって独占され、最も有能な基盤モデルの開発は、公的な入力なしに進められている。
このようなモデルによって生じる経済価値が、その負の外部性を考慮して再分配されることを保証する、実装されたメカニズムは存在しない。
モデルをトレーニングするために必要なデータを生成した市民は、データの使い方に関する入力を持っていません。
本研究では,基礎モデルのトレーニングデータに対して,公開データ信託が制御をアサートすることを提案する。
特に、この信頼は、インターネットをデジタルコモンズとして取り除き、商用モデル開発者に対して、デプロイメントからの収入のパーセンテージをライセンスするべきだ。
まず、我々はそのような信頼の存在について詳細に議論する。
また、実現可能性と潜在的なリスクについても論じる。
第二に、データトラストがモデル開発者に対して、信頼からのみトレーニングデータを使用するようにインセンティブを与える方法をいくつか詳述する。
本稿では,検証機構,潜在的規制行動,肯定的インセンティブの混合を提案する。
結論として,提案するデータ信頼の他のメリットを強調するとともに,当社の作業と,データとコンピューティングガバナンスの継続的な取り組みを結びつけることによる。
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