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ChatGPT quer remunerar jornais

Sam Altman diz querer remunerar jornais por conteúdo | Foto: Divulgação

Sam Altman, o presidente-executivo que foi demitido e imediatamente recontratado pela OpenAI, afirmou que estava em negociação com o The New York Times e ofereceu "muito dinheiro" à publicação para usar seu conteúdo no ChatGPT quando o jornal o processou, e que está disposto a remunerar devidamente os veículos de imprensa para poder exibir seus artigos e reportagens. "Nós queríamos pagar ao New York Times muito dinheiro para usar o conteúdo deles, mas eles não quiseram, e o processo nos surpreendeu", disse Altman em um painel batizado de "Tecnologia em um Mundo Violento" durante o encontro anual do Fórum Econômico Mundial em Davos, na Suíça. O evento, do qual também participaram o presidente da Salesforce, Marc Benioff, o secretário do Tesouro britânico, Jeremy Hunt, e a presidente da Accenture, Julie Sweet, foi um dos poucos a lotar o auditório principal em Davos neta edição.

Indagado pelo mediador do debate sobre o processo por violação de direitos autorais, Altman afirmou que treinar o modelo de inteligência artificial do ChatGPT com o material do Times não é mais um objetivo, e que centrar esforços em grandes volumes de dados de uma fonte única em determinada área não funciona bem. "Mas gostaríamos de exibir seu conteúdo, linkar, mostrar as marcas de lugares como o New York Times, o Wall Street Journal e qualquer grande publicação para mostrar, olha, é isso o que aconteceu no dia, em tempo real, e gostaríamos de pagar por isso, direcionar os acessos para eles", afirmou.

"É isso, mostrar a informação deles quando o usuário pergunta, não treinar o modelo de linguagem." O Times afirma que a OpenAI estava usando seus textos em demasia para treinar o modelo de linguagem e respostas da ferramenta, e que não estava compensando a publicação por isso. Segundo Altman, a OpenAI, que tem a Microsoft como principal investidor, busca novos modelos econômicos que funcionem para todos inclusive para os donos do conteúdo, e que pretendem no futuro usar menos dados de menos fontes, mas serem capazes de interpretá-los melhor.

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