Amazon తన జనరేటివ్ AIని శిక్షణ ఇవ్వడానికి Twitch యొక్క భారీ ఆడియో-వీడియో లైబ్రరీని ఉపయోగించుకోనుంది. ఈ ప్లాట్ఫారమ్ ఇప్పుడు డిఫాల్ట్ “ఆప్ట్-ఇన్” (opt-in) విధానాన్ని ఉపయోగిస్తోంది—క్రియేటర్లు స్వయంగా ఆప్ట్-అవుట్ చేయనంత వరకు స్ట్రీమర్ కంటెంట్ మోడల్స్కు ఫీడ్ అవుతుంది.
ఆప్ట్-ఇన్ నుండి ఆప్ట్-అవుట్కు మారడం
ఈ విధానంలో మార్పు Twitch కమ్యూనిటీలో ఘర్షణకు దారితీసింది. వినియోగదారుల నుండి అనుమతి కోరడానికి బదులుగా, Twitch ఇప్పుడు ఆటోమేటిక్గా స్ట్రీమర్లను Amazon శిక్షణ డేటాసెట్లకు జోడిస్తోంది. క్రియేటర్లు తమ మేధో సంపత్తిని రక్షించుకోవడానికి సెట్టింగ్స్లోకి వెళ్లి ఈ ఫీచర్ను నిలిపివేయాల్సి ఉంటుంది.
దాదాపు 3,000 మంది వీక్షకులతో జరిగిన లైవ్ సెషన్లో, Twitch చీఫ్ ప్రొడక్ట్ ఆఫీసర్ Mike Minton ఈ నిర్ణయాన్ని స్పష్టంగా వివరించారు: “ఇది ఆప్ట్-ఇన్ విధానం అయితే, ఎవరూ దీనికి సమ్మతించరు. నిజానికి సమాధానం ఇదే.” ఆయన వ్యాఖ్య డేటా కోసం తపించే వృద్ధికి మరియు క్రియేటర్ల నైతికతకు మధ్య ఉన్న ఘర్షణను నొక్కి చెబుతోంది.
డేటా పారదర్శకత మరియు క్రియేటర్ల ఆందోళనలు
డేటా వినియోగం యొక్క అస్పష్టమైన చరిత్ర గురించి డెవలపర్లు మరియు క్రియేటర్లు ఫిర్యాదు చేస్తున్నారు. ప్రస్తుతం ఉన్న Amazon మోడల్స్లో ఇప్పటికే Twitch కంటెంట్ ఉందా అని అడిగినప్పుడు, Amazon యొక్క నిర్దిష్ట శిక్షణ విధానాలను (training workflows) తాను చూడలేనందున తనకు ఖచ్చితమైన సమాధానం లేదని Minton చెప్పారు.
ఆ “బ్లాక్ బాక్స్” వల్ల ప్రతి వారం వేల గంటల ప్రత్యేక వీడియో మరియు ఆడియోను ప్లాట్ఫారమ్లో పోషించే క్రియేటర్లు ప్రమాదంలో పడ్డారు. వారి స్వరం, రూపం మరియు వ్యక్తిత్వం ప్రధాన ఆస్తులు; స్పష్టమైన పరిమితులు లేకుండా ఆ ఆస్తులను Amazon యొక్క ప్రొప్రైటరీ AI మోడల్లోకి తీసుకోవడం వారి డిజిటల్ గుర్తింపు మరియు ఆదాయానికి ముప్పు కలిగిస్తుంది.
AI శిక్షణలో పెరుగుతున్న పరిశ్రమ పోకడ
Twitch ఒక్కటే కాదు. Meta తన AI మోడల్స్ కోసం పబ్లిక్ Facebook మరియు Instagram పోస్ట్లను ఉపయోగిస్తుంది. UK వంటి కొన్ని ప్రాంతాలలో వినియోగదారులు Meta శిక్షణ నుండి ఆప్ట్-అవుట్ అయ్యే అవకాశం ఉంది, కానీ ఇతర ప్రాంతాలలో క్రియేటర్లు తమ ఖాతాలను ప్రైవేట్గా మార్చుకోవాల్సి ఉంటుంది—ఇది లైవ్, పబ్లిక్ బ్రాడ్కాస్టింగ్ మరియు దాని ప్రకటనల ఆదాయాన్ని దెబ్బతీస్తుంది.
Twitch కమ్యూనిటీ హెడ్ Mary Kish ఈ కొత్త టోగుల్ను (toggle) ఫీడ్బ్యాక్కు ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందనగా పేర్కొంటూ, దీనిని “ఈ కమ్యూనిటీ గొంతుకకు స్పందించడం” అని అభివర్ణించారు.
AI శిక్షణ నుండి ఆప్ట్-అవుట్ అవ్వడం ఎలా
తమ కంటెంట్ను Amazon జనరేటివ్ AI నుండి నిరోధించాలనుకునే క్రియేటర్లు:
- Channel Settings కి వెళ్లాలి.
- Security and Privacy ట్యాబ్ను తెరవాలి.
- “Training for generative AI” ఆప్షన్ను కనుగొనాలి.
- దానిని Off చేయాలి.
ఈ సెట్టింగ్ స్టాండర్డ్ క్రియేటర్ డాష్బోర్డ్ వెలుపల ఉంటుంది, కాబట్టి చాలా మంది వినియోగదారులు దీనిని గమనించకపోవచ్చు.
ముఖ్య అంశాలు
- డిఫాల్ట్ ఆప్ట్-ఇన్: క్రియేటర్లు మాన్యువల్గా ఆప్ట్-అవుట్ చేయనంత వరకు Amazon Twitch రికార్డింగ్లను AI శిక్షణ కోసం ఉపయోగిస్తుంది.
- పారదర్శకత లోపాలు: గత స్ట్రీమ్లు ఇప్పటికే Amazon మోడల్స్లో ఉన్నాయా లేదా అని ధృవీకరించలేమని Twitch నాయకులు అంగీకరిస్తున్నారు.
- పరిశ్రమ నమూనా: ఈ చర్య Meta విధానాన్ని పోలి ఉంది మరియు సొంత LLMలు మరియు జనరేటివ్ మోడల్లను నిర్మించడానికి యూజర్-జనరేటెడ్ కంటెంట్ను ఉపయోగించే విస్తృత పోకడను సూచిస్తుంది.
ఆప్ట్-ఇన్ నుండి ఆప్ట్-అవుట్కు
ఇప్పటి వరకు, మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం వీడియోలను సేకరించే ముందు Twitch స్ట్రీమర్ల నుండి అనుమతి తీసుకోవాల్సి ఉండేది. కొత్త విధానం ఆ నమూనాను మార్చేసింది: అన్ని ఛానెల్లు ఆటోమేటిక్గా Amazon డేటాసెట్లోకి చేరుతాయి, మరియు కేవలం దాగి ఉన్న టోగుల్ను కనుగొన్న వారు మాత్రమే తమ ఫుటేజీని నిరోధించగలరు. ఇప్పుడు సమ్మతి యొక్క బాధ్యత ప్లాట్ఫారమ్ మీద కాకుండా క్రియేటర్ల మీద ఉంది.
దాదాపు 3,000 మంది వీక్షకులను ఆకర్షించిన ఇటీవలి స్ట్రీమ్ సందర్భంగా, Twitch చీఫ్ ప్రొడక్ట్ ఆఫీసర్ తన వైఖరిని పునరుద్ఘాటించారు: “ఇది ఆప్ట్-ఇన్ విధానం అయితే, ఎవరూ దీనికి సమ్మతించరు. నిజానికి సమాధానం ఇదే.” ఈ వ్యాఖ్య డేటా కోసం తపించే AI వ్యూహానికి మరియు వ్యక్తిగత వ్యక్తీకరణపై ఆధారపడిన కమ్యూనిటీకి మధ్య ఉన్న ఉద్రిక్తతను తెలియజేస్తుంది.
గత వినియోగం యొక్క బ్లాక్ బాక్స్
ఇప్పటికే ఉన్న AI మోడల్స్లో క్రియేటర్ కంటెంట్ ఉందో లేదో Twitch సిబ్బంది ధృవీకరించలేకపోవడంతో వివాదం మరింత ముదిరింది. గత స్ట్రీమ్లు ఇప్పటికే సేకరించబడ్డాయా అని అడిగినప్పుడు, Amazon శిక్షణ విధానాలపై స్పష్టత లేదని పేర్కొంటూ ప్రొడక్ట్ ఆఫీసర్ “ఖచ్చితమైన సమాధానం లేదని” చెప్పారు. స్ట్రీమర్ల గొంతులు, ముఖాలు మరియు స్క్రీన్పై వారి వ్యక్తిత్వం ద్వారా ఆదాయం వస్తుంది, కాబట్టి ఆ అనిశ్చితి నమ్మకద్రోహంగా అనిపిస్తుంది.
క్రియేటర్లు ప్రతి వారం వేల గంటల ప్రత్యేక వీడియో మరియు ఆడియోను ప్లాట్ఫారమ్లో పోషిస్తారు. స్పష్టమైన పరిమితులు లేకపోతే, Amazon యొక్క ప్రొప్రైటరీ మోడల్ ఒక స్ట్రీమర్ యొక్క శైలిని, మాట తీరును లేదా వారి రూపాన్ని కూడా అనుకరించడం నేర్చుకోవచ్చు—ఇది భవిష్యత్తులో మానిటైజేషన్ లేదా బ్రాండ్ నియంత్రణను దెబ్బతీస్తుంది.
పరిశ్రమ అంతటా ఉన్న పోకడ
Twitch ఈ విధానాన్ని ప్రవేశపెడుతున్న ఏకైక సంస్థ కాదు. ఇతర పెద్ద ప్లాట్ఫారమ్లు ఇప్పటికే తమ AI సేవలను మెరుగుపరచడానికి పబ్లిక్ మీడియాను సేకరిస్తున్నాయి. కంపెనీలు డిఫాల్ట్గా అందరినీ చేర్చుకుంటాయి, ఆపై ఆ విషయాన్ని పట్టించుకునే కొద్దిమంది కోసం కష్టతరమైన ఆప్ట్-అవుట్ ప్రక్రియను అందిస్తాయి. కొన్ని దేశాల్లో, వినియోగదారులు చట్టబద్ధంగా ఇటువంటి శిక్షణను నిరాకరించవచ్చు, కానీ చాలా మందికి ఉన్న ఏకైక మార్గం తమ ఖాతాలను ప్రైవేట్గా మార్చుకోవడం—ఇది లైవ్, పబ్లిక్ బ్రాడ్కాస్టింగ్ మరియు దాని ప్రకటనల ఆదాయం యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని దెబ్బతీస్తుంది.
కనెక్షన్ నిలిపివేయడం ఎలా
సౌలభ్యం కంటే రిస్క్ ఎక్కువగా ఉందని భావించే స్ట్రీమర్ల కోసం, ఆప్ట్-అవుట్ (opt-out) ప్రక్రియ డ్యాష్బోర్డ్లో ఎక్కడో దాగి ఉంది:
- Channel Settings ఓపెన్ చేయండి.
- Security and Privacy ట్యాబ్ను ఎంచుకోండి.
- “Training for generative AI” స్విచ్ను వెతకండి.
- దానిని Off కి సెట్ చేయండి.
ఈ సెట్టింగ్ ప్రధాన క్రియేటర్ హబ్లో కనిపించదు, అంటే స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వం లేకపోతే చాలా మంది వినియోగదారులు దీనిని ఎప్పటికీ గుర్తించలేకపోవచ్చు.
ఇది ఎందుకు ముఖ్యం
- Default opt-in: క్రియేటర్లు చర్యలు తీసుకోకపోతే, అమెజాన్ Twitch రికార్డింగ్ల ఆధారంగా మోడల్లను ట్రైన్ చేస్తుంది.
- Transparency gaps: గతంలో జరిగిన స్ట్రీమ్లు ఇప్పటికే అమెజాన్ AIలో భాగమయ్యాయా లేదా అన్నది Twitch నాయకత్వం ధృవీకరించలేకపోతోంది.
- Broader shift: ఈ విధానం ఇతర టెక్ దిగ్గజాల చర్యలను పోలి ఉంది, ఇది AI అభివృద్ధి కోసం యూజర్-జనరేటెడ్ కంటెంట్ను నగదు రూపంలోకి మార్చడానికి పరిశ్రమలో జరుగుతున్న విస్తృత ప్రయత్నాన్ని సూచిస్తుంది.
ముగింపు
Twitch యొక్క default-opt-in విధానం, క్రియేటర్లు దాగి ఉన్న ఒక toggle కోసం వెతకాల్సి వస్తుండగా, అమెజాన్కు భారీగా, నిరంతరం అప్డేట్ అయ్యే training setను అందిస్తుంది. గత వినియోగం గురించి స్పష్టత లేకపోవడం వల్ల ఈ ప్లాట్ఫారమ్ ఒక black boxలా మారుతోంది, దీనివల్ల పబ్లిక్గా ఉండటం వల్ల కలిగే సౌలభ్యం కంటే, తమ డిజిటల్ గుర్తింపుపై నియంత్రణ కోల్పోయే ప్రమాదం ఎంతవరకు ఉందో నిర్ణయించుకోవాలని స్ట్రీమర్లు ఇబ్బంది పడాల్సి వస్తుంది.