Twitchは最近、Amazonで生成されたAIモデルでアンカーがトレーニングを終了できるようにアカウント設定を追加しました。 問題は、このセットアップはデフォルトで許可され、アンカーは自発的にシャットダウンする必要があることです。 Twitchは、将来のモデル改善のために使用できるコンテンツの範囲がライブ映像だけでなく、ライブチャット、ビデオ、クリップ、選択したクリップ、テキスト、チャンネル内の画像を含むことができることを説明するのに役立ちます。 彼らの声、イメージ、インタラクションをコアアセットとして多くのクリエイターのために、これは通常の製品設定ではなく、コンテンツの使用境界の変化です。

8月12日以降、この問題に対する論争が急速に拡大しました。 Twitch サポートは、当初はソーシャルプラットフォームを通じて出口オプションを導入し、「Twitch 独自のトレーニングモデルではなく」と強調したが、Amazon で生成された AI モデル。 この表現は、会社の組織で見つけることができますが、それはクリエイターの懸念を変えません。 プラットフォーム上のコンテンツが同じ親システムとデフォルトのステータスが本物同意を表すかどうかのモデルトレーニングに入るかどうか。

Twitchプロダクトマネージャーによる説明は、アクティブなメンバーシップに変更されれば、誰も参加する意思がないかもしれませんが、リバウンドを拡大しました。 ユーザーが拒否する可能性があることに気づいたのではなく、デフォルトオプションの値を示すことは意図されていません。プラットフォームは、設定を表示せずにより大きなトレーニングデータプールにアクセスし、変更の気付かないようにします。 ユーザーが出口ボタンを持っていた場合でも、構造の選択は最終結果に大きく影響します。

識別されたものと未クリアなものの間で精密な差別化の必要性。 Twitch は Amazon で生成された AI トレーニングを終了し、可能なチャネル コンテンツをリストしたセットを提供したことが確認されました。 以前のデータがトレーニング プロセスに入力されたか、他のチャネル チャット中にアンカーによって生成されたコンテンツが処理されるかにかかわらず、特定のモデルが使用されるかは明確ではありませんでした。 プラットフォーム ' s のパブリックステートメントは、すべてのデータライフサイクルの質問に答えませんでした。

ユーザが発見しなければならないタスクに同意をオンにするデフォルト権限

デジタルプラットフォームは、多くの場合、デフォルトオプションを使用して複雑な設定を管理します。これにより、ユーザーは各技術的な詳細項目を項目ごとに決定することができます。 ただし、「ライブ放送サービスの規定」から「テキスト、画像、音声、動画を生成する列車のモデル」までの使用が延長されると、使用目的が著しく変更されました。 アップロードは、聴衆と対話し、収入を生成し、コンテンツが他の製品を訓練するために使用されることを自動的に同意しない目的で意図されています。

引き出し機構は、コントロールを保持するように見えますが、練習中は、ユーザーへの発見、理解、操作の完全なコストを与えます。 アンカーは、ポリシーが変更されたことを知っておく必要があります, ページの設定を見つけます, スイッチが何を意味するかを理解します, そして、それをオフにするかを決定します. 正式なアカウントに気をつけずに、返済または異なる言語にいるユーザーは、長期にわたってデフォルト状態を維持することができます。 本物および積極的な同意は、プラットフォームが、ライセンスとしてのサイレンスを解釈するのではなく、ユーザーが明確に選択した前に、その使用を説明することを可能にします。

通常のWebページでは利用できないテキストでもライブコンテンツも複雑です。 ライブ放送では、アンカー自体、Lenmegas、ビデオゲーム、音楽、聴衆チャット、およびサードパーティの素材の両方があるかもしれません。 アンカーは、独自のアカウント設定を制御することができますが、必ずしもすべての参加者に代わってトレーニングを承認する権限を持っていない。 プラットフォーム ' s の規定が広範なアクセスを許可しても、コンプライアンスの可用性は合理的な権限に相当しません。

専門のアンカーのために、音、表面、言語習慣および内容様式は生産のそれ自体手段です。 将来的にモデルは同様の表現を模倣したり、ライブ映像を自動的に生成したりできるならば、クリエイターはプライバシーだけでなく、置換と交渉力で懸念しています。 元のクリエイターが、トレーニングデータにアクセスできるプラットフォームで償却、署名、または使用しているかどうかは明確ではなく、親会社 ' s をモデル化できます。

信頼を回復するために、プラットフォームはスイッチだけを必要としています。

最初のステップは、理解できる独立した通知を提供する必要があります。 重要な変更は、アカウント設定やサポートアカウントに隠されるだけでなく、作成者の ' s リアで明確に表示され、関与しているもの、開始時や撤退方法などを示す必要があります。 通知は、将来のコンテンツと過去のコンテンツとの間で区別し、スイッチをオフにするユーザーの誤って信じないようにする必要があります。

2番目のステップは、検証可能な執行境界を確立することです。 アンカーが閉鎖されると、プラットフォームは、データが収集、プリプロセッシング、トレーニングセット、モデル評価での使用を中止する方法を示す必要があります。 一部のデータが不可逆なトレーニングプロセスに入った場合、一般的な「将来の使用」で技術的制約をマスクするのではなく、明確に伝えるべきです。 プロのクリエイターにとって、ステータスレコードと効果的な時間を提供することをお勧めします。

3番目のステップは、価値スワップについて議論することです。 プラットフォームは、ライブコンテンツがモデルに商用の値であることを決定した場合、クリエイターがどんなリターンを必要としないと同時に主張するのは困難です。 可能なメカニズムは、計画、進捗状況、モデル使用制限の共有、または個別の認定要素の使用のみに積極的な参加を含みます。 すべてのトレーニングが支払わなければならないわけではありませんが、クリエイターのアイデンティティとスタイルの使用に近いほど、より大きなライセンスと補償の必要性が高まります。

論争は、AIのトレーニングデータの問題がWebページからクローズドプラットフォームに取得されたことを示しています。 プラットフォームには、サーバー、アカウント、条件の利点がありますが、クリエイターは継続的にコンテンツを生成します。 デフォルトでは、データの量を短期的に拡張することができますが、ユーザーは各製品の更新を長期的に潜在的なデータ要件として表示することができます。 Twitchの実際のソリューションは、ボタンをオフにすることを忘れる人が増える方法ではありませんが、プラットフォームが利用可能なトレーニング教材のデフォルトセットではなく、クリエイターをコラボレーターとして使用していることを証明する方法です。