জেন্টু প্রজেক্ট এআই টুল ব্যবহার করে তৈরি করা পরিবর্তনগুলি গ্রহণ নিষিদ্ধ করেছে

জেন্টু ডিস্ট্রিবিউশন গভর্নিং কাউন্সিল Linux জেন্টুতে চ্যাটজিপিটি (ChatGPT), বার্ড (Bard), এবং গিটহাব কপাইলট (GitHub Copilot)-এর মতো স্বাভাবিক ভাষার প্রশ্ন প্রক্রিয়াকারী এআই (AI) টুল ব্যবহার করে তৈরি কোনো কন্টেন্ট গ্রহণ নিষিদ্ধ করে একটি নীতি অনুমোদন করা হয়েছে। জেন্টু কম্পোনেন্ট কোডিং, ই-বিল্ড (ebuild) তৈরি, ডকুমেন্টেশন প্রস্তুত করা, বা বাগ রিপোর্ট জমা দেওয়ার সময় এই ধরনের টুল ব্যবহার করা উচিত নয়।

প্রধান উদ্বেগ যার জন্য জেন্টুতে এআই সরঞ্জাম ব্যবহার নিষিদ্ধ:

• কপিরাইটযুক্ত কাজ সহ বড় ডেটা সেটগুলিতে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করে তৈরি সামগ্রীতে সম্ভাব্য কপিরাইট লঙ্ঘন সম্পর্কে অনিশ্চয়তা৷ এটি এআই সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে তৈরি কোডে লাইসেন্সিং প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সম্মতির গ্যারান্টি দেওয়ার অক্ষমতার কথাও উল্লেখ করে। উত্পন্ন AI কোডটিকে কোডের একটি ডেরিভেটিভ কাজ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল এবং নির্দিষ্ট লাইসেন্সের অধীনে বিতরণ করা হয়েছিল।

  উদাহরণ স্বরূপ, যখন অ্যাট্রিবিউশন প্রয়োজন এমন লাইসেন্স সহ কোডের উপর একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, AI সরঞ্জামগুলির দ্বারা প্রদত্ত কোড এই প্রয়োজনীয়তা মেনে চলে না, যা GPL, MIT এবং Apache-এর মতো বেশিরভাগ উন্মুক্ত লাইসেন্সের লঙ্ঘন হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। অনুমতিমূলক লাইসেন্সের অধীনে প্রকল্পগুলিতে কপিলেফ্ট লাইসেন্স সহ কোডে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করে তৈরি করা কোড সন্নিবেশ করার সময় লাইসেন্সিং সামঞ্জস্যতার সমস্যাও থাকতে পারে।
• সম্ভাব্য মানের সমস্যা। উদ্বেগের বিষয় হল AI টুল দ্বারা উত্পন্ন কোড বা টেক্সট সঠিক দেখাতে পারে, কিন্তু এতে লুকানো সমস্যা এবং তথ্যের সাথে অমিল রয়েছে। যাচাই ছাড়াই এই ধরনের সামগ্রী ব্যবহার করার ফলে নিম্নমানের প্রকল্প হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সংশ্লেষিত কোড মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত কোডে ত্রুটির পুনরাবৃত্তি করতে পারে, যা শেষ পর্যন্ত দুর্বলতা এবং বাহ্যিক ডেটা প্রক্রিয়া করার সময় প্রয়োজনীয় চেকের অভাবের দিকে পরিচালিত করবে।

  সত্যতা যাচাই এবং কোড পর্যালোচনার জন্য যাচাইকরণের জন্য প্রচুর পরিশ্রমের প্রয়োজন। স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পন্ন ত্রুটি প্রতিবেদনগুলি বিশ্লেষণ করার সময়, বিকাশকারীরা অকেজো প্রতিবেদনগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং সেখানে থাকা তথ্যগুলিকে বেশ কয়েকবার দ্বিগুণ-চেক করতে অনেক সময় নষ্ট করতে বাধ্য হয়, যেহেতু নকশার বাহ্যিক গুণমান তথ্যের প্রতি আস্থা তৈরি করে এবং এমন একটি অনুভূতি হয় যে পর্যালোচনাকারী কিছু ভুল বুঝেছি।

• মডেল প্রশিক্ষণের সময় কপিরাইট লঙ্ঘনের সাথে সম্পর্কিত নৈতিক সমস্যা, মডেল তৈরি করার সময় উচ্চ শক্তি খরচের কারণে পরিবেশের উপর নেতিবাচক প্রভাব, AI পরিষেবাগুলির সাথে কর্মীদের প্রতিস্থাপনের কারণে ছাঁটাই, বটগুলির সাথে সহায়তা পরিষেবাগুলি প্রতিস্থাপন করার পরে পরিষেবার গুণমান হ্রাস, বৃদ্ধি স্প্যাম এবং জালিয়াতির সুযোগ।

ঘোষণায় উল্লেখ করা হয়েছে যে নতুন প্রয়োজনীয়তা AI সরঞ্জামগুলির জন্য বেছে বেছে মওকুফ করা হতে পারে যেগুলির কোনও কপিরাইট, গুণমান বা নৈতিক সমস্যা নেই বলে প্রমাণিত৷

উত্স: opennet.ru