人工智能高管变身人工智能斗士，为艺术家挺身而出

埃德·牛顿-雷克斯 (Ed Newton-Rex) 表示，生成式人工智能存在伦理问题。 他应该知道，因为他曾经是快速发展行业的一员。 Newton-Rex 曾是 TikTok 的首席人工智能设计师，然后是 Stability AI 的高管，直到 11 月因厌恶而辞职。 公司的立场 关于收集训练数据。

在高调离职后，牛顿-雷克斯投入到一次又一次的谈话中，讨论在实践中以道德方式构建人工智能会是什么样子。 “让我震惊的是，有很多人想要使用公平对待创作者的生成人工智能模型，”他说。 “如果你能为他们提供更好的决策工具，那就很有帮助。”

现在 Newton-Rex 推出了一个新的非营利组织， 训练有素，为人们提供正是这种类型的决策工具。 它提供了一个认证计划来识别授权其培训数据的人工智能公司。 人工智能行业现在有了自己版本的咖啡上看到的“公平贸易”认证标签。

获得 Fairly Trained 的认证标签（它称之为） L认证，公司必须证明其培训数据要么已明确许可用于培训目的，在公共领域，根据适当的开放许可提供，要么已经属于该公司。

到目前为止，已有九家公司获得了认证，其中包括图像生成器 Bria AI（专门根据 Getty Images 等来源授权的数据进行训练）和音乐生成平台 LifeScore Music（授权所有主要唱片公司的作品）。 其他几个人即将完成他们的认证。 该非营利组织收取 500 至 6,000 美元的费用，具体取决于申请人的业务规模。

开放人工智能——全球领先的生成式人工智能公司——最近争论 如果不使用未经许可的数据，就不可能创建像 ChatGPT 这样的生成式人工智能服务。 Newton-Rex 和第一批获得 Fairly Certified 批准印章的公司并不同意。 “我们已经认为这是一项强制性的事情，”Bria 首席执行官 Yair Adato 谈到许可数据时说道。 他将基于未经许可的数据构建的人工智能模型与 Napster 和海盗湾进行了比较，将自己的公司与 Spotify 进行了比较。 “我们很容易遵守规定，”Lifescore Music 的联合创始人 Tom Gruber 说道，他也是 Fairly Certified 的顾问。 “音乐行业非常关心来源和权利。”

Newton-Rex 表示，它得到了美国出版商协会和独立音乐出版商协会等贸易团体以及环球音乐集团等公司的支持。 但颠覆人工智能行业随意抓取训练数据的标准方法的运动仍处于起步阶段。 Fairly Training 是一项单人操作。 牛顿雷克斯并不介意； 他仍然保持着创业者的心态。 “我相信尽早发货，”他说。

这家非营利组织并不是唯一一家试图将人工智能产品的成分信息标签标准化的组织。 华纳音乐集团前高管豪伊·辛格 (Howie Singer) 现在研究技术如何改变音乐产业，他认为 Fairly Training 和内容权威计划 (Content Authority Initiative) 项目之间存在相似之处 由 Adob​​e 牵头 帮助人们追踪图像的真实性。 “这是很好的一步，”他在谈到 Newton-Rex 的项目时说道。