एलएलएमएस के आगमन के बाद, एआई रिसर्च केवल दिन -प्रतिदिन शक्तिशाली मॉडल के विकास पर केंद्रित है। यह अत्याधुनिक नए मॉडल विभिन्न लॉजिक, कंटेंट जनरेशन फ़ंक्शंस आदि में उपयोगकर्ताओं के अनुभव को बेहतर बनाते हैं, हालांकि, परिणामों में परिणाम और इन मॉडलों द्वारा उपयोग किए जाने वाले अंतर्निहित तर्क हाल ही में स्पॉटलाइट में हैं। इन मॉडलों के विकास में, डेटा की गुणवत्ता, अनुपालन और संबंधित कानूनी जोखिम मुख्य चिंताएं बन गई हैं, क्योंकि मॉडल का उत्पादन डेटासेट पर निर्भर करता है।
एलजी एआई रिसर्च ने उपरोक्त चिंताओं को दूर करने के लिए एक एजेंट एआई विकसित किया है, जिससे एआई क्षेत्र का नेतृत्व किया गया है, साथ ही पूर्व -एमोडेल्स के पिछले सफल प्रक्षेपण के साथ। एजेंट AI AI मॉडल में उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटासेट के जीवन चक्र का पता लगाता है, कानूनी जोखिमों का विश्लेषण करता है, और डेटासेट से संबंधित संभावित जोखिमों का मूल्यांकन करता है। एलजी एआई अनुसंधान भी परिचय दिया है चेतनाजहां उपयोगकर्ता सीधे इस एजेंट एआई सिस्टम द्वारा उत्पादित परिणामों को खोज सकते हैं।
एलजी एआई अनुसंधान AI मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह संबंधित है क्योंकि एआई तेजी से विभिन्न क्षेत्रों में विस्तार कर रहा है, और सबसे बड़ी चिंता इसकी कानूनी, सुरक्षित और नैतिक प्रगति है। इस शोध से, एलजी एआई अनुसंधान यह पाया गया कि एआई प्रशिक्षण डेटासेट को अक्सर फिर से प्रस्तुत किया जाता है, और डेटासेट कभी -कभी सैकड़ों डेटासेट के साथ गठबंधन करते हैं, जिससे मनुष्यों के लिए इसके स्रोतों को ट्रैक करना असंभव हो जाता है। पारदर्शिता की यह कमी कुछ गंभीर कानूनी और पालन जोखिमों को जन्म दे सकती है।
नेक्सस में एआई के एम्बेडेड एजेंट की अपनी पेशकश के माध्यम से, एलजी एआई अनुसंधान डेटा के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए जटिल डेटासेट के जीवन चक्र की तलाश कर रहा है। टीम ने अपने मजबूत द्वारा इसे हासिल किया है एजेंट एआई, जो स्वचालित रूप से जटिल स्तरों और डेटासेट संबंधों का पता लगा सकता है और उनका विश्लेषण कर सकता है। उन्होंने व्यापक डेटा अनुपालन फ्रेमवर्क और उनके एक्सॉन 3.5 मॉडल का उपयोग करके इस एजेंट एआई प्रणाली को विकसित किया। एजेंट एआई सिस्टम में तीन मुख्य मॉड्यूल होते हैं, और प्रत्येक को अलग -अलग तरीकों से बनाया गया है:
- नेविगेशन मॉड्यूल: इस मॉड्यूल को वेब दस्तावेज़ों को नेविगेट करने और एआई-जनित पाठ डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। आईटी नेविगेशन, इकाई के नाम और प्रकार के आधार पर, वेब पेजों या संस्था से संबंधित लाइसेंस दस्तावेजों के लिंक खोजने के लिए।
- क्यूए मॉड्यूल: इस मॉड्यूल में, मॉडल को एकत्रित दस्तावेजों को इनपुट के रूप में लेने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, और दस्तावेजों से निर्भरता और लाइसेंस जानकारी जारी की गई थी।
- स्कोरिंग मॉड्यूल: अंत में, इसे वकीलों द्वारा एक परिष्कृत डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो संभावित कानूनी जोखिमों का मूल्यांकन और प्रमाणित करने के लिए इकाई मेटाडेटा के साथ लाइसेंस विवरण का विश्लेषण करता है।
इस मजबूत विकास से, एजेंट एआई ने एक मानव विशेषज्ञ की तुलना में 700 बार सस्ते मूल्य पर 45 गुना तेजी से प्राप्त किया है।
अन्य महत्वपूर्ण परिणामों में शामिल हैं: चेहरे के शीर्ष 1,000+ डाउनलोड के साथ 216 बेतरतीब ढंग से चयनित डेटासेट का मूल्यांकन करते समय, एजेंट एआई ने लगभग 81.04% की निर्भरता की खोज की और लाइसेंस दस्तावेजों की पहचान लगभग 95.83% से की।
इस एजेंट एआई में, डेटासेट के लिए एक कानूनी जोखिम मूल्यांकन एलजी एआई अनुसंधान द्वारा विकसित डेटा अनुपालन ढांचे पर आधारित है। यह डेटा अनुपालन फ्रेमवर्क 18 प्रमुख कारकों का उपयोग करता है: लाइसेंस अनुदान, डेटा परिवर्तन अधिकार, अनुमेय कार्य परमिट, संभावित कॉपीराइट पाइराइट उल्लंघन और गोपनीयता विचार। व्यावहारिक, विश्वसनीय जोखिम मूल्यांकन सुनिश्चित करके, प्रत्येक कारक को वास्तविक दुनिया के विवादों और केस कानून के अनुसार तौला जाता है। इसके बा, डेटा अनुपालन परिणामों को सात-स्तरीय जोखिम रेटिंग प्रणाली में वर्गीकृत किया जाता है, जहां ए -1 उच्चतम है, जिसे स्पष्ट वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति या सार्वजनिक डोमेन स्थिति की आवश्यकता होती है, साथ ही सभी सबडोड के लिए एक सुसंगत अधिकार है। ए -2 से बी -2 सीमित उपयोग की अनुमति देता है, अक्सर मुक्त लेकिन पेशेवर रूप से अनुसंधान के लिए प्रतिबंधित है। C -1 से C -2 चिंता लाइसेंस, अधिकारों के मुद्दों या गोपनीयता चिंताओं के कारण उच्च जोखिम में है।
नेक्सस पर शोध ने एआई प्रशिक्षण डेटासेट की कानूनी स्थिरता के लिए एक नया मानक निर्धारित किया है। एलजी एआई अनुसंधान आगे कल्पना करता है; उन्होंने नेक्सस में 3,612 बड़े डेटासेट का विश्लेषण किया है और पाया है कि डेटासेट और निर्भरता के बीच सही संबंध की असंगति अपेक्षा से बहुत अधिक है। इन डेटासेट में से कई विसंगतियों के साथ व्यापक उपयोग में प्रमुख एआई मॉडल के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, 2,852 एआई प्रशिक्षण डेटासेट का व्यवसायीकरण करने के लिए निर्धारित किया गया है, केवल 605 (21.21%) निर्भरता के जोखिमों के लेखा के बाद पेशेवर रूप से उपलब्ध रहे हैं।
इन वास्तविक दुनिया के मुद्दों को प्राप्त करते हुए, एलजी एआई अनुसंधान के पास एआई प्रौद्योगिकी और कानूनी वातावरण विकसित करने के लिए भविष्य के कई लक्ष्य हैं। पहला तात्कालिक लक्ष्य डेटासेट की गुंजाइश और गहराई का विस्तार करना है जो एजेंट एआई तकनीक का विश्लेषण कर रहा है, जिसका उद्देश्य दुनिया भर में सभी डेटा के जीवन चक्र को समझना और इस विस्तार के दौरान मूल्यांकन और परिणामों की गुणवत्ता बनाए रखना है। दूसरी दृष्टि वैश्विक मानक में डेटा अनुपालन संरचना विकसित करना है। एलजी एआई अनुसंधान अंतर्राष्ट्रीय मानकों में इन मानदंडों को विकसित करने के लिए दुनिया भर में एआई समुदाय और कानूनी विशेषज्ञों के साथ सहयोग करने की योजना है। अंत में, लंबे समय में, एलजी एआई अनुसंधान विकसित करने की योजना है चेतना एआई डेवलपर्स के लिए एक व्यापक कानूनी जोखिम प्रबंधन प्रणाली में एक सुरक्षित, कानूनी, डेटा-संगत और जिम्मेदार एआई पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण में योगदान देता है।
स्रोतकठिन
इस लेख के लिए विचार नेतृत्व/ संसाधनों के लिए एलजी एआई अनुसंधान टीम के लिए धन्यवाद। एलजी एआई रिसर्च टीम ने इस सामग्री/लेख में हमारा समर्थन किया है।
ASIF Razzaq एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में मार्केटएकपोस्ट मीडिया इंक के सीईओ हैं, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना को बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का उद्घाटन है, जो मशीन लर्निंग की गहराई के लिए और कवरेज की गहराई के लिए गहरी सीखने की खबर के लिए है। यह तकनीकी रूप से ध्वनि है और एक बड़े दर्शकों द्वारा आसानी से समझ में आता है। प्लेटफ़ॉर्म में 2 मिलियन से अधिक मासिक दृश्य हैं, जो दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता दिखाते हैं।
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