LONDON (IT BOLTWISE) – Die Ära des unkontrollierten KI-Scrapings könnte bald enden. Mit neuen Standards und Technologien versuchen Unternehmen, ihre Inhalte vor ungewolltem Zugriff zu schützen. Dies könnte die Art und Weise, wie KI-Modelle trainiert werden, grundlegend verändern.
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In den letzten Jahren hat sich das Scraping von Daten für KI-Modelle zu einem umstrittenen Thema entwickelt. Anfangs wurden ethische und rechtliche Überlegungen oft vernachlässigt, doch mit dem Aufstieg von Anwendungen wie ChatGPT und der Kommerzialisierung von KI-Modellen rückte die Frage nach der Herkunft der Trainingsdaten in den Fokus. Autoren, Filmemacher und große Internetunternehmen begannen, gegen die Praktiken der KI-Firmen vorzugehen und rechtliche Schritte einzuleiten.
Um den Zugang zu Daten zu sichern, haben Unternehmen wie OpenAI begonnen, individuelle Vereinbarungen mit Plattformen wie Reddit und Vox Media zu treffen. Andere Firmen wie Google und Amazon folgten diesem Beispiel mit eigenen Lizenzvereinbarungen. Trotz dieser Bemühungen hat das Scraping von KI-Daten zugenommen, was die Frage aufwirft, wie es weitergehen soll.
Die Betreiber von Websites sehen sich mit einer Flut von Anfragen konfrontiert, da KI-Crawler versuchen, ihre Inhalte zu ernten. Diese Entwicklung hat zu einer Art Wettrüsten geführt, bei dem Unternehmen versuchen, ihre Inhalte zu schützen, während KI-Firmen nach neuen Wegen suchen, um an Daten zu gelangen. Eine kürzlich durchgesickerte Liste von Websites, die angeblich von Meta gescrapt wurden, zeigt, dass dies ein branchenübliches Vorgehen ist.
Cloudflare, ein Unternehmen für Internetinfrastruktur, hat kürzlich Werkzeuge zur Verfolgung von KI-Scraping angekündigt und plant, einen Marktplatz zu schaffen, auf dem Websites Preise für den Zugang zu ihren Inhalten festlegen können. Ein neuer Standard namens Really Simply Licensing (RSL) wurde von einer Gruppe von Online-Organisationen eingeführt, um den Zugang zu Inhalten zu regulieren und zu monetarisieren. Diese Entwicklungen könnten das Ende des unkontrollierten KI-Scrapings einläuten und die Art und Weise, wie KI-Modelle trainiert werden, grundlegend verändern.
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