De acordo com pt.wedoany.com-O Instituto de Pesquisa em IA da LG (LG AI Research) divulgou, durante o seminário "Riscos Legais Ocultos em Dados de Aprendizagem de IA" realizado em Seul, estratégias de gestão de riscos legais para dados de aprendizagem de IA e lançou a versão de teste da plataforma de rastreamento e análise de fontes e licenças de dados, "Exaone Nexus".
Com o fortalecimento da regulamentação da inteligência artificial, a gestão de riscos legais dos dados de aprendizagem tornou-se cada vez mais importante. O diretor executivo do Instituto de Pesquisa em IA da LG, Lee Hwa-young, afirmou no seminário que, ao construir modelos de IA generativa, mais de 99% dos dados de aprendizagem provêm de conjuntos de dados abertos, enquanto os dados produzidos manualmente ou licenciados representam, na prática, apenas 1% a 2%. Ele destacou que os conjuntos de dados abertos contêm múltiplos níveis de subconjuntos de dados, que podem incluir dados não utilizáveis para fins comerciais, sendo difícil determinar a usabilidade real apenas com base na licença de nível superior. A possibilidade de mistura de dados com restrições de uso comercial ou problemas de informações pessoais é alta, podendo gerar riscos legais em cada etapa de cópia, modificação e distribuição.
Há três anos, o Instituto de Pesquisa em IA da LG colabora com o escritório de advocacia Yulchon para resolver questões legais relacionadas a dados, e ambas as partes divulgaram a plataforma "Exaone Nexus". A plataforma visa avaliar os riscos legais de conjuntos de dados abertos, apoiando o desenvolvimento e a introdução de modelos de IA, com previsão de comercialização em setembro deste ano.
O "Exaone Nexus" é capaz de detectar subconjuntos de dados contidos em um conjunto de dados, confirmando as fontes reais e as condições de licenciamento. Sua característica não é apenas examinar as informações do conjunto de dados de nível superior, mas rastrear toda a estrutura de dados para verificar a contaminação de licenças. A plataforma incorpora três agentes de IA: um responsável por localizar dados e documentos de licenciamento, outro por avaliar 18 itens (incluindo disponibilidade comercial, problemas de informações pessoais, restrições de uso regional e temporal, etc.), e o agente restante por verificar os resultados da análise.
Com base nos resultados da avaliação, o Instituto de Pesquisa em IA da LG classifica os conjuntos de dados em três níveis: A, B e C. Dados com risco legal extremamente baixo são classificados como A, dados que podem gerar controvérsias são gerenciados como B, e dados com alto risco legal são classificados como C e excluídos do processo de aprendizagem. Os modelos de IA também são gerenciados nos níveis A, B e C, pois mesmo após a aprendizagem, podem ocorrer disputas legais ou mudanças regulatórias, exigindo uma avaliação contínua dos riscos.
O diretor executivo Lee Hwa-young afirmou que não apenas empresas de IA, mas também empresas que adotam IA e empresas de investimento podem utilizar a plataforma. Empresas que adotam IA podem revisar a legalidade dos dados de aprendizagem do modelo, enquanto empresas de investimento podem verificar previamente os riscos legais das empresas investidas. O diretor do Instituto de Pesquisa em IA da LG, Im Woo-hyung, enfatizou que a competição em IA está se expandindo do foco em desempenho para a confiabilidade e responsabilidade, e que a gestão de fontes e licenças de dados de aprendizagem tornou-se uma questão que não pode ser adiada. O "Exaone Nexus" pode rastrear integralmente as fontes de dados de aprendizagem e verificar a conformidade das licenças, ajudando as empresas a gerenciar os riscos de dados de forma mais clara. O advogado representante do escritório de advocacia Yulchon, Kang Seok-hoon, destacou que a popularização da IA generativa aumenta os riscos legais, como violação de direitos autorais, permissões de uso de dados, disputas entre titulares de direitos e empresas de IA, exigindo que as empresas verifiquem simultaneamente as fontes de dados e relações de direitos, o sistema de licenciamento, o registro e controle interno do processo de desenvolvimento, e o sistema de resposta a disputas.
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