De acordo com o Decrypt, o CEO da OpenAI, Sam Altman, criticou o New York Times por seu processo contra o desenvolvedor de IA, acusando-os de violação de direitos autorais. O processo, aberto em dezembro, alega que a OpenAI e a Microsoft usaram artigos do New York Times para treinar modelos de IA sem o licenciamento adequado. Altman expressou suas opiniões durante uma entrevista com o jornalista do New York Times Andrew Ross Sorkin no DealBook Summit na cidade de Nova York.
Altman se absteve de discutir detalhes, mas sugeriu que o New York Times está do lado errado da história em relação ao papel da IA na indústria da mídia. Ele enfatizou a necessidade de um sistema justo para compensar os criadores pelo uso de seu trabalho, propondo um modelo opt-in onde os criadores poderiam ganhar micropagamentos quando seu conteúdo fosse usado para gerar respostas de IA.
O New York Times alega que a OpenAI priorizou seu conteúdo ao desenvolver grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT, que são treinados em extensos conjuntos de dados para entender padrões de linguagem. No entanto, a OpenAI contesta essas alegações, argumentando que o Times manipulou os prompts para fazer com que o ChatGPT produzisse respostas específicas. A empresa de IA sustenta que seus modelos não se comportam tipicamente como o Times sugere, implicando que o jornal ou instruiu o modelo a regurgitar conteúdo ou escolheu exemplos seletivamente.
A ação judicial faz parte de uma onda mais ampla de ações legais contra a OpenAI, com outros reclamantes incluindo os autores George R.R. Martin, John Grisham e a comediante Sarah Silverman. Recentemente, um juiz federal concedeu um pedido da Authors Guild para obrigar a OpenAI a produzir comunicações de funcionários que usaram mídias sociais para fins de trabalho.
Altman defende novos modelos econômicos para apoiar criadores, sugerindo que as discussões sobre uso justo precisam evoluir. Ele acredita que os criadores devem ter oportunidades para novas fontes de receita, alinhando-se a uma abordagem de direito de aprender que equilibra inovação com compensação justa.