ديناس جريباوسكاس، رئيس قسم الحوكمة والاستراتيجية في Oxylabs – سلسلة المقابلات

ديناس جريباوسكاس هو رئيس قسم الحوكمة والاستراتيجية في Oxylabs، الشركة الرائدة عالميا في جمع الذكاء الالكتروني و حلول البروكسي المتميزة.

تأسست Oxylabs في عام 2015، وتوفر واحدة من أكبر الشبكات البروكسي الموروثة أخلاقيا في العالم – التي تضم أكثر من 177 مليون عنوان IP في 195 دولة – إلى جانب أدوات متقدمة مثل Web Unblocker و Web Scraper API و OxyCopilot، وهو مساعد التخليص القائم على الذكاء الاصطناعي الذي يتحول إلى استفسارات بيانات منظمة.

لقد كان لديك رحلة قانونية وحوكمة مثيرة في مجال التكنولوجيا القانونية في ليتوانيا. ما هو ما دفعك شخصيا لمواجهة واحدة من التحديات الأكثر تحديا في مجال الذكاء الاصطناعي – الأخلاقيات والحقوق التأليفية – في دورك في Oxylabs؟

كانت Oxylabs دائما راية الابتكار المسؤول في الصناعة. كنا أول من يطرح معايير جمع البيانات الإلكترونية أخلاقيا وصناعة التخليص. الآن، مع تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة، يجب أن نضمن أن الابتكار متوازن مع المسؤولية.

رأينا هذا كتحدي كبير يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي، وكنا نرى الحل. من خلال توفير هذه المجموعات من البيانات، نمكن شركات الذكاء الاصطناعي والمنشئين من أن يكونوا على نفس الصفحة فيما يتعلق بالتطوير العادل للذكاء الاصطناعي، وهو ما ينفعه الجميع. كنا نعرف مدى أهمية وضع حقوق المنشئين في المقدمة، ولكن أيضا توفير المحتوى لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي في المستقبل، لذلك أنشأنا هذه المجموعات من البيانات كشيء يمكن أن يلبي احتياجات السوق الحالية.

المملكة المتحدة في خضم معركة حقوق التأليف النارية، مع أصوات قوية من كلا الجانبين. كيف تفسر الحالة الحالية للنقاش بين الابتكار في الذكاء الاصطناعي وحقوق المنشئين؟

من المهم أن تفضل حكومة المملكة المتحدة الابتكار التكنولوجي المنتج كأولوية، من المهم أن يشعر المنشئون بأنهم محسّنون ومحميون من قبل الذكاء الاصطناعي، لا أنهم سُرقوا منه. الإطار القانوني الحالي قيد المناقشة يجب أن يجد نقطة توازن بين تعزيز الابتكار وحماية المنشئين، وأتمنى أن نرى في الأسابيع القادمة أنهم يجدون طريقة لتحقيق التوازن.

أطلقت Oxylabs مؤخرا أول مجموعة بيانات يوتيوب أخلاقية في العالم، التي تتطلب موافقة المنشئين لتدريب الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل عملية الموافقة هذه – وكيف يمكن توسيعها لتشمل صناعات أخرى مثل الموسيقى أو النشر؟

جميع مقاطع الفيديو الأصلية في المجموعات من البيانات لها موافقة المنشئين الصريحة لاستخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي، وتربط المنشئين والمبتكرين بشكل أخلاقي. جميع المجموعات من البيانات التي تقدمها Oxylabs تتضمن مقاطع فيديو ونسخ وبيانات غنية. بينما توجد العديد من الحالات المحتملة لاستخدام هذه البيانات، قامت Oxylabs بتحسينها وتجهيزها خصيصا لتدريب الذكاء الاصطناعي، وهو الاستخدام الذي وافق عليه المنشئون بشكل واضح.

يعتقد العديد من قادة التكنولوجيا أن yêu cầu الموافقة الصريحة من جميع المنشئين يمكن أن “يقتل” صناعة الذكاء الاصطناعي. ما هي ردة فعلك على هذا الادعاء، وكيف تثبت подход Oxylabs العكس؟

ت要求 أن يكون هناك موافقة صريحة سابقة لكل استخدام للمادة لتدريب الذكاء الاصطناعي، يعرض تحديات تشغيلية كبيرة وسيأتي باهظ الثمن لابتكار الذكاء الاصطناعي. بدلا من حماية حقوق المنشئين، قد يحفز ذلك بدون قصد الشركات على نقل أنشطة التطوير إلى ولايات قضائية مع قواعد أقل صرامة أو أنظمة حقوق تأليف مختلفة. ومع ذلك، هذا لا يعني أن لا توجد أرض وسطى حيث يمكن تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي مع احترام حقوق التأليف. بل ما نحتاجه هو آليات قابلة للتنفيذ التي تسهل العلاقة بين شركات الذكاء الاصطناعي والمنشئين.

تُقدم هذه المجموعات من البيانات نهجا لتقدم. نموذج الخروج، الذي يمكن أن يستخدم المحتوى ما لم يُمنع مالك حقوق التأليف صراحة، هو نهج آخر. الطريقة الثالثة ستكون تسهيل إبرام الصفقات بين الناشرين والمنشئين وشركات الذكاء الاصطناعي من خلال الحلول التكنولوجية، مثل المنصات عبر الإنترنت.

في النهاية، يجب أن تعمل أي حل ضمن حدود القوانين المعمول بها لحقوق التأليف وحماية البيانات. في Oxylabs، نعتقد أن ابتكار الذكاء الاصطناعي يجب أن يُطوّر بشكل مسؤول، وهدفنا هو المساهمة في الإطارات القانونية والعملية التي تحترم المنشئين وتسمح بالتقدم.

ما كانت أكبر العوائق التي واجهها فريقك لجعل مجموعات البيانات القائمة على الموافقة قابلة للتطبيق؟

كانت الطريق مفتوحة لنا من قبل يوتيوب، مما ermögned للمنشئين ترخيص أعمالهم بسهولة وسهولة لتدريب الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، كانت عملنا في الغالب تقنيا، وتضمنت جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها لتحضير المجموعات من البيانات، وبناء الإعداد التقني الكامل للشركات للوصول إلى البيانات التي تحتاجها. ولكن هذا شيء كنا نفعله لسنوات، بطريقة أو بأخرى. بالطبع، كل حالة تطرح تحدياتها الخاصة، خاصة عند التعامل مع شيء كبير ومعقد مثل البيانات المتعددة. ولكننا كنا نمتلك المعرفة والقدرة التقنية للقيام بذلك. مع ذلك، بمجرد أن حصل مؤلفو يوتيوب على فرصة لإعطاء الموافقة، لم يكن الباقي سوى مسألة وضع وقتنا ومواردنا فيه.

ما وراء محتوى يوتيوب، هل تتوقع مستقبلا يمكن أن تكون فيه أنواع المحتوى الرئيسية الأخرى – مثل الموسيقى أو الكتابة أو الفن الرقمي – مرخصة بشكل منهجي للاستخدام كبيانات تدريب؟

منذ فترة، كنا نشير إلى الحاجة إلى نهج منهجي لمنح الموافقة وترخيص المحتوى لتمكين ابتكار الذكاء الاصطناعي مع توازنه مع حقوق المنشئين. فقط عندما يكون هناك طريقة مريحة ومتعاونة للطرفين لتحقيق أهدافهما، سيكون هناك فائدة متبادلة.

هذا فقط البداية. نعتقد أن توفير مجموعات بيانات مثل ours عبر مجموعة من الصناعات يمكن أن توفر حلًا يمكن أن يغلق النقاش حول حقوق التأليف أخيرا.

هل تختلف أهمية عروض مثل مجموعات البيانات الأخلاقية من Oxylabs باختلاف نهج حوكمة الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة والولايات القضائية الأخرى؟

من ناحية، توفر توافر مجموعات البيانات القائمة على الموافقة الصريحة مساواة للميدان لشركات الذكمة الاصطناعي التي تتخذ من ولايات قضائية تتميل الحكومات فيها نحو التنظيم الأشد صرامة. المخاوف الرئيسية لهذه الشركات هي أن القواعد الصارمة لمنح الموافقة لن تدعم المنشئين، بل سوف تمنح ميزة غير عادلة لمطوري الذكمة الاصطناعي في ولايات قضائية أخرى. المشكلة ليست أن هذه الشركات لا تهتم بالموافقة، ولكن بدون طريقة مريحة لمنحها، سوف تكون متأخرة.

من ناحية أخرى، نعتقد أن إذا تم تسهيل منح الموافقة ووصول البيانات المُرخصة لتدريب الذكاء الاصطناعي، فلا يوجد سبب لماذا لا يجب أن يصبح هذا النهج هو الطريقة المفضلة عالميا. مجموعات البيانات التي بنيناها على محتوى يوتيوب المرخصة هي خطوة نحو هذا التسهيل.

مع نمو الشكوك العامة حول كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي، كيف تعتقد أن الشفافية والموافقة يمكن أن تصبحا ميزتين تنافسيتين لشركات التكنولوجيا؟

على الرغم من أن الشفافية غالبا ما تُعتبر عائقا أمام الميزة التنافسية، إلا أنها أيضا سلاحنا الأكبر لمحاربة الشكوك. كلما زادت الشفافية التي يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي تقديمها، زادت الأدلة على تدريب الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمنفعة، وبالتالي إعادة بناء الثقة في صناعة الذكاء الاصطناعي. وعندما يرى المنشئون أنهم والجمعية يمكن أن يحصلوا على قيمة من ابتكار الذكاء الاصطناعي، سيكون لديهم أكثر理由 لمنح الموافقة في المستقبل.

غالبًا ما يرتبط Oxylabs بجمع البيانات الإلكترونية وذكاء الويب. كيف تتناسب هذه المبادرة الأخلاقية الجديدة مع رؤية الشركة الأوسع؟

إطلاق مجموعات البيانات الأخلاقية ل يوتيوب ي续ّ رؤيتنا في Oxylabs لتأسيس وتعزيز ممارسات الصناعة الأخلاقية. كجزء من ذلك، شاركنا في تأسيس مبادرة جمع البيانات الإلكترونية الأخلاقية (EWDCI) وقدمنا إطارًا شفافًا لمراتب البروكسي. كما أطلقنا مشروع 4β كجزء من مهمتنا لتمكين الباحثين والأكاديميين من تعزيز تأثير أبحاثهم وفهم البيانات العامة الحاسوبية الحاسمة.

أنتظر، هل تعتقد أن الحكومات يجب أن تجعل الموافقة افتراضية لبيانات التدريب، أو يجب أن يبقى هذا مبادرة طوعية تقودها الصناعة؟

في اقتصاد السوق الحر، من الأفضل دائما السماح للسوق بالتصحيح الذاتي. من خلال السماح للابتكار بالتطور استجابة لاحتياجات السوق، نستمر في إعادة اختراع وتنويع رخائنا. التشريعات القسرية ليست خيارا جيدا في البداية، وينبغي أن تُستخدم فقط عندما تكون جميع الطرق الأخرى لضمان العدالة مع السماح بالابتكار قد استنفدت.

لا يبدو أننا قد وصلنا إلى تلك النقطة في تدريب الذكاء الاصطناعي بعد. خيارات الترخيص لمنشئي يوتيوب ومجموعات البيانات الخاصة بنا تُظهر أن هذا النظام البيئي يبحث بنشاط عن طرق للتكيف مع الحقائق الجديدة. لذلك، في حين أن التنظيم الواضح ضروري لضمان أن الجميع يتصرفون في نطاق حقوقهم، قد تريد الحكومات أن تتمشى بخفة. بدلا من yêu cầu الموافقة الصريحة في كل حالة، قد تريد أن تدرس الطرق التي يمكن للصناعات من خلالها تطوير آليات لحل التوترات الحالية واتخاذ إشارات من ذلك عند التشريع لتشجيع الابتكار بدلا من عرقله.

ما النصيحة التي تقدمها لشركات الناشئة ومطوري الذكاء الاصطناعي الذين يريدون أن يُعطوا الأولوية لاستخدام البيانات الأخلاقي دون إبطاء الابتكار؟

طريقة واحدة يمكن لشركات الناشئة من خلالها تسهيل استخدام البيانات الأخلاقي هي تطوير حلول تكنولوجية تسهل عملية منح الموافقة والحصول على قيمة للمنشئين. مع ظهور خيارات الحصول على بيانات مصدرة بشكل شفاف، لا يتعين على شركات الذكاء الاصطناعي التضحية بالسرعة؛ لذلك، أنصحهم بأن يبقوا عيونهم مفتوحة على مثل هذه العروض.

 شكرا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا Oxylabs.