GUÍA de sociedad

Optar por no participar en conjuntos de datos de entrenamiento de IA

Los creadores pueden reducir el uso futuro de su trabajo para la capacitación de IA bloqueando los rastreadores de IA en robots.txt, desactivando los permisos de capacitación en la configuración de la plataforma y registrándose en servicios de exclusión voluntaria, y pueden verificar algunos conjuntos de datos públicos con herramientas de búsqueda.

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  1. Descripción general
  2. Buceo profundo
  3. Implementación en el mundo real
  4. El futuro de optar por no participar en conjuntos de datos de capacitación de IA
  5. Poniéndolo en práctica
  6. Sigue explorando
  7. Preguntas frecuentes

Descripción general

Estas medidas afectan en su mayor parte al cobro futuro de las empresas que opten por respetarlas; no eliminan trabajo de modelos ya entrenados.

Buceo profundo

La mayoría de los grandes modelos de IA se entrenan con material recopilado de la web. Common Crawl publica enormes rastreos de la Internet pública, y se crearon conjuntos de datos de imágenes como LAION-5B, con alrededor de 5,850 millones de pares de imágenes y títulos, filtrándolos. LAION distribuye enlaces y títulos en lugar de archivos de imágenes, pero los modelos entrenados con él descargaron las imágenes de esos enlaces. Para comprobar si su trabajo aparece, Have I Been Trained de Spawning le permite buscar conjuntos de datos de LAION por texto o imagen. Cubre únicamente los conjuntos de datos que indexa; No hay forma de buscar los datos privados que utilizan muchas empresas. Las principales herramientas de prevención son: robots.txt. Muchas empresas de inteligencia artificial publican nombres de rastreadores que los sitios pueden bloquear, incluidos GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), CCBot (Common Crawl), Applebot-Extended (Apple) y Google-Extended, que controla el uso en los modelos Gemini de Google sin eliminar un sitio de la búsqueda Google. Algunos hosts y CDN, como Cloudflare, ofrecen bloqueo de rastreadores de IA con un solo clic. Configuración de la plataforma. Servicios como LinkedIn y X han ofrecido configuraciones que controlan la capacitación sobre el contenido del usuario, y Meta ha ofrecido formularios de objeción en regiones con leyes de protección de datos más estrictas. Los sitios de arte como DeviantArt y ArtStation introdujeron etiquetas NoAI. Registros y reservas legales. El registro No entrenar de Spawning registra las opciones de exclusión que algunas empresas, incluida Stability AI para ciertos modelos, dijeron que respetarían. En la UE, la directiva de derechos de autor de 2019 permite a los titulares de derechos reservar derechos de extracción de textos y datos en formato legible por máquina, y la Ley de IA de la UE exige que los proveedores de modelos de propósito general respeten dichas reservas. Los límites son importantes. robots.txt es voluntario y no obligatorio. Las exclusiones no son retroactivas y los modelos capacitados no las olvidan. Las copias de su trabajo publicadas en otro lugar no están cubiertas por las reglas de su sitio. Bloquear rastreadores también puede reducir la visibilidad en la búsqueda impulsada por IA. La exclusión voluntaria reduce la exposición; no garantiza la exclusión.

Implementación en el mundo real

Una ilustradora busca las imágenes de su portafolio en Have I Been Trained, encuentra varias en LAION-5B y las agrega al registro Do Not Training de Spawning, sabiendo que esto solo vincula a las empresas que lo respetan.

Un fotógrafo que administra su propio sitio agrega reglas de robots.txt que no permiten GPTBot, CCBot, ClaudeBot y Google-Extended, mientras deja permitido el robot de Google para que sus páginas sigan apareciendo en los resultados de búsqueda.

Una escritora en LinkedIn desactiva la configuración que permite que sus datos se utilicen para entrenar modelos de IA generativos y señala que esto no deshace el uso anterior.

Un pequeño editor de la UE añade una reserva legible por máquina de derechos de extracción de textos y datos a su sitio y a sus condiciones de uso, basándose en la excepción de derechos de autor de la UE que permite a los titulares de derechos optar por no participar.

El futuro de optar por no participar en conjuntos de datos de capacitación de IA

Está aumentando la presión para que las señales de exclusión voluntaria estén estandarizadas y tengan significado legal en lugar de estar dispersas entre los nombres de los rastreadores y los menús de las plataformas. Los organismos de normalización y los grupos industriales están trabajando en vocabularios compartidos para las preferencias de uso de la IA, y las normas de la UE están presionando a los proveedores para que documenten cómo respetan las reservas. Los acuerdos de licencia entre empresas de inteligencia artificial y editores sugieren que se está formando un mercado de datos consentidos, aunque principalmente para grandes titulares de derechos. Las demandas por capacitación sobre trabajos protegidos por derechos de autor pueden cambiar las reglas predeterminadas en algunos países. Por ahora, los creadores individuales deberían tratar las opciones de exclusión voluntaria como una protección parcial y verificar la configuración periódicamente, ya que las plataformas las cambian.

Poniéndolo en práctica

Por qué es importante

  • Riesgo y seguridad. Los daños catastróficos y cotidianos de la IA dependen de quién comprende los riesgos y quién puede actuar.
  • Decisiones más claras. La alfabetización pública y profesional determina si es políticamente posible una política de seguridad sólida.
  • Cortando el bombo. Las explicaciones claras reducen la captación por la exageración, las relaciones públicas de laboratorio y el vago teatro de ética.

cuidado con

  • Tratar el riesgo existencial como ciencia ficción mientras que la capacidad se agrava.
  • Confundir la seguridad del producto superficial con la alineación en condiciones de alta autonomía.
  • Dejando a las audiencias que no hablan inglés ni a expertos solo con fuentes de baja calidad.

Próximos pasos

  1. Separe los riesgos de daños al producto, mal uso y pérdida de control/desalineación.
  2. Pregunte qué evidencia cambiaría su opinión sobre los plazos y la gravedad.
  3. Prefiera fuentes primarias y evaluaciones concretas a afirmaciones de marketing.
  4. Identifique un camino de acción: carrera, política, financiamiento o habilidades, no solo concientización.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es excluirse de los conjuntos de datos de capacitación de IA?

Los creadores pueden reducir el uso futuro de su trabajo para la capacitación de IA bloqueando los rastreadores de IA en robots.txt, desactivando los permisos de capacitación en la configuración de la plataforma y registrándose en servicios de exclusión voluntaria, y pueden verificar algunos conjuntos de datos públicos con herramientas de búsqueda. Estas medidas afectan en su mayor parte al cobro futuro de las empresas que opten por respetarlas; no eliminan trabajo de modelos ya entrenados.

¿Qué distribuye realmente el conjunto de datos LAION-5B?

LAION proporciona URL y subtítulos. Los entrenadores de modelos descargaron las imágenes de esos enlaces.

¿Qué hace el bloqueo de Google-Extended en robots.txt?

Google-Extended es un token de control para uso en entrenamiento de IA. Bloquearlo deja intacta la indexación de búsqueda.

¿Cuál es la principal limitación de optar por no participar después de entrenar un modelo?

Las exclusiones afectan el cobro futuro por parte de las empresas que las respetan. La formación pasada no se deshace.

¿Por qué el bloqueo de rastreadores en el archivo robots.txt de su propio sitio no protege completamente su trabajo?

robots.txt es una solicitud que siguen los rastreadores con buen comportamiento y solo se aplica al sitio que lo publica.

¿Qué te permite hacer la herramienta ¿He sido entrenado de Spawning?

Busca en los conjuntos de datos que indexa. No puede ver los datos de formación privados utilizados por muchas empresas.