Twitch позволила пользователям запретить обучение ИИ на своих данных

На Twitch появилась специальная функция, дающая авторам возможность заблокировать применение материалов их каналов для совершенствования будущих генеративных алгоритмов Amazon. Если деактивировать параметр «Training for Generative AI», платформа перестанет задействовать для тренировки трансляции, прошлые эфиры (VOD), клипы, реплики из чата, а также изображения и текстовые блоки на странице канала.

Нововведение касается исключительно перспективных моделей Amazon, ориентированных на генерацию и синтез контента: текстов, аудиозаписей, графики и видеоряда. При этом отказ от передачи данных генеративным нейросетям никак не затрагивает прочие ИИ-инструменты, встроенные в экосистему Twitch.

Штатные механизмы субтитрования, системы безопасности, инструменты для монетизации и продвижения каналов, а также алгоритмы рекомендаций и модерации продолжат функционировать в прежнем режиме. В частности, разработчики упоминают работу AutoMod и средства оптимизации рекламных кампаний в режиме реального времени. Стоит учитывать: если вы пишете сообщения в чате чужого канала, судьба этих реплик в контексте обучения ИИ теперь полностью зависит от конфигурации приватности, выбранной владельцем данной трансляции.

Нужный тумблер расположен в меню безопасности и конфиденциальности («Security and Privacy»). В официальной справке сервиса подчеркивается, что деактивация этой опции не отменяет право компаний обрабатывать пользовательские данные в иных целях, прописанных в пользовательском соглашении, в том числе для работы вспомогательных ИИ-функций. На данный момент остается открытым вопрос о том, активен ли этот пункт по умолчанию: во время первичной проверки переключатель находился в положении «включено», однако представители Amazon пока не уточнили стандартные настройки для новых аккаунтов.

Фактически речь идет не о полном бойкоте искусственного интеллекта со стороны стримеров, а о точечном контроле: авторы могут наложить вето строго на обучение мультимодальных генераторов (текста, звука и визуальных образов), сохранив при этом привычные вспомогательные алгоритмы платформы.

Источник: iXBT