論文の概要: Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14933v2
• Date: Wed, 24 Jul 2024 16:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 18:02:43.563558
• Title: Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons
• Title（参考訳）: 危機への同意:AIデータコモンズの急激な衰退
• Authors: Shayne Longpre, Robert Mahari, Ariel Lee, Campbell Lund, Hamidah Oderinwale, William Brannon, Nayan Saxena, Naana Obeng-Marnu, Tobin South, Cole Hunter, Kevin Klyman, Christopher Klamm, Hailey Schoelkopf, Nikhil Singh, Manuel Cherep, Ahmad Anis, An Dinh, Caroline Chitongo, Da Yin, Damien Sileo, Deividas Mataciunas, Diganta Misra, Emad Alghamdi, Enrico Shippole, Jianguo Zhang, Joanna Materzynska, Kun Qian, Kush Tiwary, Lester Miranda, Manan Dey, Minnie Liang, Mohammed Hamdy, Niklas Muennighoff, Seonghyeon Ye, Seungone Kim, Shrestha Mohanty, Vipul Gupta, Vivek Sharma, Vu Minh Chien, Xuhui Zhou, Yizhi Li, Caiming Xiong, Luis Villa, Stella Biderman, Hanlin Li, Daphne Ippolito, Sara Hooker, Jad Kabbara, Sandy Pentland,
• Abstract要約: 汎用人工知能(AI)システムは、大量の公開Webデータに基づいて構築されている。 我々は,AIトレーニングコーパスに基づくWebドメインに対する同意プロトコルの大規模かつ長期的監査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.68176012363253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: General-purpose artificial intelligence (AI) systems are built on massive swathes of public web data, assembled into corpora such as C4, RefinedWeb, and Dolma. To our knowledge, we conduct the first, large-scale, longitudinal audit of the consent protocols for the web domains underlying AI training corpora. Our audit of 14,000 web domains provides an expansive view of crawlable web data and how codified data use preferences are changing over time. We observe a proliferation of AI-specific clauses to limit use, acute differences in restrictions on AI developers, as well as general inconsistencies between websites' expressed intentions in their Terms of Service and their robots.txt. We diagnose these as symptoms of ineffective web protocols, not designed to cope with the widespread re-purposing of the internet for AI. Our longitudinal analyses show that in a single year (2023-2024) there has been a rapid crescendo of data restrictions from web sources, rendering ~5%+ of all tokens in C4, or 28%+ of the most actively maintained, critical sources in C4, fully restricted from use. For Terms of Service crawling restrictions, a full 45% of C4 is now restricted. If respected or enforced, these restrictions are rapidly biasing the diversity, freshness, and scaling laws for general-purpose AI systems. We hope to illustrate the emerging crises in data consent, for both developers and creators. The foreclosure of much of the open web will impact not only commercial AI, but also non-commercial AI and academic research.
• Abstract（参考訳）: 汎用人工知能(AI)システムは、C4、RefinedWeb、Dolmaなどのコーパスに組み立てられた大量の公開Webデータに基づいて構築されている。 我々の知る限り、我々は、AIトレーニングコーパスを基盤とするWebドメインの同意プロトコルを、初めて大規模かつ経時的に監査する。 14,000のWebドメインに対する監査は、クローラブルなWebデータの広範なビューと、コーデレートされたデータの使用嗜好が時間とともにどのように変化しているかを提供する。 我々は、使用を制限するAI固有の条項の急増、AI開発者に対する制限の急激な相違、およびサービス規約におけるウェブサイトの表現意図とロボット.txtとの一般的な矛盾を観察する。 我々は、これらを非効率的なWebプロトコルの症状として診断し、AIのためのインターネットの広範な再調達に対処するために設計されていない。 我々の縦断的な分析によると、1年(2023-2024年)にWebソースからのデータ制限の急激なクレシデントが発生し、C4のすべてのトークンの約5%、C4の最も活発に維持されている重要なソースの28%以上が、完全に使用が制限されている。 サービスクローリングの制限については、C4の完全な45%が制限されている。 尊重されたり強制されたりした場合、これらの制限は汎用AIシステムの多様性、鮮度、スケーリングの法則を急速に偏っている。 私たちは、開発者とクリエーターの両方にとって、データ同意の新たな危機について説明したいと思っています。 オープンウェブの公開は、商用AIだけでなく、非商用AIや学術研究にも影響を及ぼすだろう。

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