論文の概要: Data Authenticity, Consent, & Provenance for AI are all broken: what will it take to fix them?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12691v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 21:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 18:40:27.641606
• Title: Data Authenticity, Consent, & Provenance for AI are all broken: what will it take to fix them?
• Title（参考訳）: データ認証、Consent、そしてAIの保証はすべて壊れている。
• Authors: Shayne Longpre, Robert Mahari, Naana Obeng-Marnu, William Brannon, Tobin South, Katy Gero, Sandy Pentland, Jad Kabbara,
• Abstract要約: 基礎モデルの新機能は、大部分が大規模で、広くオープンソース化され、文書化されていないトレーニングデータ収集に負っている。 既存のデータ収集の実践は、信頼性の追跡、同意の検証、プライバシーの保護、表現と偏見への対処、著作権の尊重、倫理的かつ信頼できる基礎モデルを総合的に開発するという課題に繋がった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.040101172803727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: New capabilities in foundation models are owed in large part to massive, widely-sourced, and under-documented training data collections. Existing practices in data collection have led to challenges in tracing authenticity, verifying consent, preserving privacy, addressing representation and bias, respecting copyright, and overall developing ethical and trustworthy foundation models. In response, regulation is emphasizing the need for training data transparency to understand foundation models' limitations. Based on a large-scale analysis of the foundation model training data landscape and existing solutions, we identify the missing infrastructure to facilitate responsible foundation model development practices. We examine the current shortcomings of common tools for tracing data authenticity, consent, and documentation, and outline how policymakers, developers, and data creators can facilitate responsible foundation model development by adopting universal data provenance standards.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルの新機能は、大部分が大規模で、広くオープンソース化され、文書化されていないトレーニングデータ収集に負っている。 既存のデータ収集の実践は、信頼性の追跡、同意の検証、プライバシーの保護、表現と偏見への対処、著作権の尊重、倫理的かつ信頼できる基礎モデルを総合的に開発するという課題に繋がった。 これに応えて、規制は基礎モデルの制限を理解するためにデータの透明性を訓練する必要性を強調している。 基礎モデルトレーニングデータランドスケープと既存のソリューションを大規模に分析した結果,基盤モデル開発に責任を負う上で欠落するインフラストラクチャを特定した。 我々は、データの信頼性、同意、ドキュメントをトレースする一般的なツールの現在の欠点について検討し、政策立案者、開発者、データ作成者が、普遍的なデータ証明標準を採用することにより、責任ある基礎モデル開発を促進する方法について概説する。

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