Mi pare che il quarto fattore alla base dell'analisi di CC del perché si tratta di "fair use" (4. Whether the secondary use harms the market for the original) possa andare forse bene per la dottrina US, perché si limita a considerare i danni per lo specifico originale su cui ci si è addestrati, ma nella mia visione più europea andrebbe considerato il danno al mercato per l'insieme delle opere su cui ci si è addestrati. In altre parole, mi pare che i potenziali danni sociali di un uso del tutto non regolamentato di qualunque cosa si trovi sul web (e, mi pare di capire, anche fuori dal web, visto che - se non mi sbaglio - nell'intero articolo non si parla mai di web o di rete) non possano essere considerati dei trascurabili danni collaterali di una competizione capitalistica (come penso lasci intendere l'articolo), altrimenti staremmo ancora a far lavorare i minori in fabbrica per 12 ore e più. Ciao, Enrico Il 28/02/2024 15:29, Giuseppe Attardi ha scritto:
Secondo Creative Commons, l’utilizzo di pagine web per l’addestramento di modelli, costituisce “fair use”:
https://creativecommons.org/2023/02/17/fair-use-training-generative-ai/
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On 27 Feb 2024, at 12:00, nexa-request@server-nexa.polito.it wrote:
From: Stefano Zacchiroli <zack@upsilon.cc> To: nexa <nexa@server-nexa.polito.it> Subject: Re: [nexa] Microsoft, Mistral AI e l'AI Act Message-ID: <20240227093929.hnchfamvlyh2lo75@upsilon.cc> Content-Type: text/plain; charset=utf-8
On Tue, Feb 27, 2024 at 09:17:10AM +0100, Giuseppe Attardi wrote: Facciamolo con fondi pubblici un modello davvero completamente Open, dai dati di apprendimento, al codice, ai pesi del modello, ai test di valutazione.
Concordo con l'obiettivo e sul fatto che una AI che possa dirsi "open" (o meglio: "libera") dovrebbe esserlo in tutto: dataset di training, codice di training, codice di inferenza, pesi del modello.
Ma attenzione al fatto che, a leggi vigenti, tale obiettivo non è raggiungibile per modelli a-la ChatGPT. Il motivo è che includono nei loro dataset di training grandi parti del Web (solitamente ottenute via crawling fatto in casa), che nessuna parte terza può legittimamente redistribuire, dato che solo una piccolissima parte del Web è disponibile sotto licenze libere.
Una AI "libera", secondo i criteri accennati sopra, ha quindi oggi uno svantaggio competitivo enorme rispetto a quelle chiuse --- il che è molto deprimente. L'evoluzione tecnologica e scientifica sta andando nel verso giusto, con modelli sempre più aperti che riescono sempre meglio a rivalizzare con quelli chiusi (o ibridi) ma la strada è ancora lunga e non è detto che il gap sia completamente colmabile.
Nel mentre dovremmo guardare criticamente alle regolamentazioni che hanno permesso tutto questo "yolo training", che dà un vantaggio competitivo enorme a chi libero non vuole essere.
Ciao -- Stefano Zacchiroli . zack@upsilon.cc . https://upsilon.cc/zack _. ^ ._ Full professor of Computer Science o o o \/|V|\/ Télécom Paris, Polytechnic Institute of Paris o o o </> <\> Co-founder & CTO Software Heritage o o o o /\|^|/\ https://twitter.com/zacchiro . https://mastodon.xyz/@zacchiro '" V "'
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