fr.wedoany.com Rapport : L'Institut de recherche LG AI (LG AI Research) a présenté, lors d'un séminaire intitulé « Les risques juridiques invisibles des données d'apprentissage en IA » organisé à Séoul, une stratégie de gestion des risques juridiques liés aux données d'apprentissage en IA, et a dévoilé la version test de la plateforme d'analyse de traçabilité des sources et licences de données, « Exaone Nexus ».
Avec le renforcement de la réglementation sur l'intelligence artificielle, la gestion des risques juridiques des données d'apprentissage devient de plus en plus cruciale. Lee Hwa-young, directeur exécutif de l'Institut de recherche LG AI, a indiqué lors du séminaire que, lors de la construction de modèles d'IA générative, plus de 99 % des données d'apprentissage proviennent d'ensembles de données ouverts, tandis que les données créées manuellement ou sous licence ne représentent en réalité souvent que 1 à 2 %. Il a souligné que les ensembles de données ouverts contiennent plusieurs niveaux de sous-ensembles de données imbriqués, susceptibles d'inclure des données non utilisables à des fins commerciales, et qu'il est difficile de déterminer leur réelle utilisabilité en se basant uniquement sur la licence de premier niveau. Les données dont l'utilisation commerciale est restreinte ou celles présentant des problèmes de données personnelles peuvent être mélangées avec une probabilité élevée, générant des risques juridiques à chaque étape de copie, modification et distribution.
Depuis trois ans, l'Institut de recherche LG AI collabore avec le cabinet d'avocats Yulchon pour résoudre les problèmes juridiques liés aux données, et les deux parties ont dévoilé la plateforme « Exaone Nexus ». Cette plateforme vise à évaluer les risques juridiques des ensembles de données ouverts, à soutenir le développement et l'introduction de modèles d'IA, et sa commercialisation est prévue pour septembre de cette année.
« Exaone Nexus » est capable de détecter les sous-ensembles de données contenus dans un ensemble de données, de confirmer les sources réelles des données et les conditions de licence. Sa particularité réside dans le fait qu'elle ne se contente pas d'examiner les informations de l'ensemble de données de premier niveau, mais retrace toute la structure des données pour vérifier la contamination des licences. La plateforme intègre trois agents d'IA : l'un est chargé de rechercher les données et les documents de licence, un autre évalue 18 éléments (incluant la disponibilité commerciale, les problèmes de données personnelles, les restrictions de zone et de durée d'utilisation, etc.), et l'agent restant est responsable de la vérification des résultats d'analyse.
L'Institut de recherche LG AI classe les ensembles de données en trois niveaux A, B et C en fonction des résultats d'évaluation. Les données présentant un risque juridique très faible sont classées en niveau A, les données potentiellement contestables sont gérées en niveau B, et les données à risque juridique élevé sont classées en niveau C et exclues du processus d'apprentissage. Les modèles d'IA sont également gérés selon les niveaux A, B et C, car des litiges juridiques ou des changements réglementaires peuvent survenir après l'apprentissage, nécessitant une évaluation continue des risques.
Lee Hwa-young a déclaré que non seulement les entreprises d'IA, mais aussi les entreprises adoptant l'IA et les sociétés d'investissement pourraient utiliser cette plateforme. Les entreprises adoptant l'IA peuvent examiner la légalité des données d'apprentissage des modèles, tandis que les sociétés d'investissement peuvent vérifier à l'avance les risques juridiques des entreprises dans lesquelles elles investissent. Im Woo-hyung, directeur de l'Institut de recherche LG AI, a souligné que la concurrence en IA évolue d'une orientation vers la performance vers une orientation vers la confiance et la responsabilité, et que la gestion des sources et des licences des données d'apprentissage est devenue un enjeu incontournable. « Exaone Nexus » permet de tracer l'intégralité des sources des données d'apprentissage et de vérifier la conformité des licences, aidant ainsi les entreprises à gérer plus clairement les risques liés aux données. Kang Seok-hoon, avocat représentant du cabinet Yulchon, a souligné que la généralisation de l'IA générative accroît les risques juridiques tels que la violation des droits d'auteur, les droits d'utilisation des données, les litiges entre titulaires de droits et entreprises d'IA, et que les entreprises doivent simultanément vérifier les sources des données et les relations de droits, le système de licences, la gestion des enregistrements du processus de développement et le contrôle interne, ainsi que le système de réponse aux litiges.
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