論文の概要: The Data Provenance Initiative: A Large Scale Audit of Dataset Licensing & Attribution in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16787v3
• Date: Sat, 4 Nov 2023 19:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 20:01:55.701713
• Title: The Data Provenance Initiative: A Large Scale Audit of Dataset Licensing & Attribution in AI
• Title（参考訳）: Data Provenance Initiative: AIにおけるデータセットライセンスと属性の大規模監査
• Authors: Shayne Longpre, Robert Mahari, Anthony Chen, Naana Obeng-Marnu, Damien Sileo, William Brannon, Niklas Muennighoff, Nathan Khazam, Jad Kabbara, Kartik Perisetla, Xinyi Wu, Enrico Shippole, Kurt Bollacker, Tongshuang Wu, Luis Villa, Sandy Pentland, Sara Hooker
• Abstract要約: 法的および機械学習の専門家は、1800以上のテキストデータセットを体系的に監査し、追跡する。 私たちのランドスケープ分析は、コンポジションの急激な分断と、商業的にオープンなデータセットとクローズドなデータセットの焦点を浮き彫りにしています。 広く使用されているデータセットホスティングサイトでは、ライセンスが70%以上、エラー率が50%以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.32981860191232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The race to train language models on vast, diverse, and inconsistently documented datasets has raised pressing concerns about the legal and ethical risks for practitioners. To remedy these practices threatening data transparency and understanding, we convene a multi-disciplinary effort between legal and machine learning experts to systematically audit and trace 1800+ text datasets. We develop tools and standards to trace the lineage of these datasets, from their source, creators, series of license conditions, properties, and subsequent use. Our landscape analysis highlights the sharp divides in composition and focus of commercially open vs closed datasets, with closed datasets monopolizing important categories: lower resource languages, more creative tasks, richer topic variety, newer and more synthetic training data. This points to a deepening divide in the types of data that are made available under different license conditions, and heightened implications for jurisdictional legal interpretations of copyright and fair use. We also observe frequent miscategorization of licenses on widely used dataset hosting sites, with license omission of 70%+ and error rates of 50%+. This points to a crisis in misattribution and informed use of the most popular datasets driving many recent breakthroughs. As a contribution to ongoing improvements in dataset transparency and responsible use, we release our entire audit, with an interactive UI, the Data Provenance Explorer, which allows practitioners to trace and filter on data provenance for the most popular open source finetuning data collections: www.dataprovenance.org.
• Abstract（参考訳）: 膨大な、多様な、一貫性のないデータセットで言語モデルをトレーニングするレースは、実践者に対する法的および倫理的リスクに対する懸念を高めている。 データの透明性と理解を脅かすこれらのプラクティスを是正するために、法律と機械学習の専門家の間で、1800以上のテキストデータセットを体系的に監査し追跡するための、複数の学際的な取り組みを招集する。 私たちは、ソース、クリエーター、一連のライセンス条件、プロパティ、以降の使用から、これらのデータセットの系統をトレースするためのツールと標準を開発します。 私たちのランドスケープ分析は、より低いリソース言語、より創造的なタスク、よりリッチなトピックの多様性、より新しい、より合成的なトレーニングデータといった重要なカテゴリを独占するクローズドデータセットによる、商業的にオープンなデータセットとクローズドデータセットの組成と焦点の急激な分割を強調しています。 このことは、異なるライセンス条件下で利用できるデータの種類がより深く分断され、著作権と公正使用に関する司法的法的解釈への含意が高まったことを示している。 また、広く使われているデータセットホスティングサイトでは、ライセンスが70%以上、エラー率が50%以上である、ライセンスの頻繁な誤分類も観察する。 これは、多くの最近のブレークスルーを駆動する最も人気のあるデータセットの誤帰と情報利用の危機を示している。 データセットの透明性と責任ある使用に関する継続的な改善への貢献として、私たちは、最もポピュラーなオープンソースの微調整データコレクションであるwww.dataprovenance.orgのために、データプロヴァンスをトレースしてフィルタできるインタラクティブuiであるdata provenance explorerを使って、監査全体をリリースします。

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