Use and Fair Use: Statement on shared images in facial recognition AI
Posted 13 March 2019 by Ryan Merkley
Theo: https://creativecommons.org/2019/03/13/statement-on-shared-images-in-facial-recognition-ai/
Bài được đưa lên Internet ngày: 13/03/2019
Hôm qua, NBC News đã đăng một bài viết về nỗ lực của IBM nhằm cải thiện tính đa dạng trong công nghệ nhận diện khuôn mặt, cũng như về bộ dữ liệu mà họ đã thu thập để phục vụ công việc này. Bộ dữ liệu bao gồm các liên kết dẫn đến một triệu bức ảnh từ Flickr; phần lớn hoặc toàn bộ số ảnh này dường như đã được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons. Một số người dùng Flickr cảm thấy bất bình khi biết IBM sử dụng ảnh của họ để huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời đặt ra các câu hỏi về đạo đức, vấn đề quyền riêng tư và tính hợp lý (theo nguyên tắc "sử dụng hợp lý" - fair use) khi dùng một bộ dữ liệu như vậy để huấn luyện thuật toán. Chúng tôi đang liên hệ với IBM để tìm hiểu cách họ sử dụng các hình ảnh này và để chia sẻ những lo ngại từ cộng đồng của mình.
CC (Creative Commons) luôn cam kết thúc đẩy sự cởi mở vì lợi ích chung. Nhìn chung, chúng tôi tin rằng việc sử dụng dữ liệu công khai trên Internet đã mang lại nhiều đổi mới, sự hợp tác và tính sáng tạo hơn. Tuy nhiên, cũng tồn tại những lo ngại thực tế rằng dữ liệu có thể bị lợi dụng cho các hoạt động hoặc dẫn đến những hệ quả tiêu cực.
Mặc dù chưa nắm rõ mọi chi tiết về bộ dữ liệu của IBM, chúng tôi hiểu rằng nguyên tắc "sử dụng hợp lý" cho phép khai thác tự do nhiều loại nội dung khác nhau, và thực tế là đủ loại nội dung vẫn đang được thu thập, sử dụng hàng ngày để huấn luyện và phát triển AI. Các giấy phép CC được thiết kế để giải quyết một hạn chế cụ thể và đã làm rất tốt vai trò đó: gỡ bỏ những rào cản khắt khe của luật bản quyền. Tuy nhiên, bản quyền không phải là công cụ hiệu quả để bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, giải quyết các vấn đề đạo đức nghiên cứu trong phát triển AI, hay quản lý việc sử dụng các công cụ giám sát trực tuyến. Những vấn đề này thuộc phạm vi chính sách công; các giải pháp thỏa đáng cần cân nhắc cả khía cạnh pháp lý lẫn các chuẩn mực cộng đồng liên quan đến giấy phép CC và việc chia sẻ nội dung trực tuyến nói chung.
Tôi hy vọng chúng ta sẽ tận dụng thời điểm này để phát huy những nguyên tắc và giá trị quan trọng của tinh thần chia sẻ, đồng thời đối thoại với những bên đang sử dụng nội dung của chúng ta theo cách gây tranh cãi. Chúng ta cũng cần lên tiếng và góp phần định hình những kết quả tích cực xoay quanh các vấn đề quan trọng như quyền riêng tư, hoạt động giám sát và AI – những yếu tố đang tác động trực tiếp đến việc chia sẻ các tác phẩm trên môi trường mạng.
Chúng tôi tận dụng cơ hội này để đề cập đến một hình thức tái sử dụng cụ thể – đó là việc cải thiện các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhận diện khuôn mặt thông qua việc tái sử dụng nội dung có trên web (không chỉ giới hạn ở nội dung có giấy phép CC) – nhằm làm rõ cách thức hoạt động của các giấy phép trong bối cảnh này. Chúng tôi đã đăng tải bộ câu hỏi thường gặp (FAQ) mới tại đây và sẽ tiếp tục cập nhật thông tin này.
Nếu có ý kiến đóng góp hoặc thắc mắc, vui lòng gửi thư cho CC theo địa chỉ info@creativecommons.org. Chúng tôi cũng sẽ tạo thêm các cơ hội để thảo luận công khai trong thời gian tới. Chúng tôi rất mong được tham gia vào các cuộc thảo luận này để cùng cộng đồng tìm giải pháp cho những vấn đề đạo đức và chính sách công liên quan đến dữ liệu, AI và máy học.
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Sử dụng và sử dụng hợp lý: Tuyên bố về hình ảnh được chia sẻ trong AI nhận diện khuôn mặt
‘Đừng là kẻ lỗi thời; hay, những lợi ích của Văn hóa Mở’ - bản dịch sang tiếng Việt
Khám phá và tái sử dụng hàng ngàn hiện vật 3D được cấp phép mở trên on europeana.eu
Di sản văn hóa kỹ thuật số: Bảo tồn, tính bền vững và sự tham gia của công chúng trong kỷ nguyên số
‘Hướng dẫn về các bộ sưu tập và dữ liệu của người bản địa’ - bản dịch sang tiếng Việt
Hướng dẫn cấp phép CC. Sử dụng các giấy phép CC trong kỷ nguyên AI
‘Hướng dẫn cấp phép CC trong kỷ nguyên AI’ - bản dịch sang tiếng Việt
Độc giả của Giáo dục Mở
Sổ tay Nghiên cứu Mở của Mạng lưới Cao học Toàn cầu Tài nguyên Giáo dục Mở - GO-GN (Global OER - Graduate Network)
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc; Tín hiệu CC
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Loạt bài về Khoa học Mở (KHM): Định nghĩa các khái niệm của KHM; Bộ công cụ KHM của UNESCO bản tiếng Việt; Năm KHM và chuyển đổi sang KHM;
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu