Fairly Trained, eine gemeinnützige Organisation, die KI-Entwickler zertifiziert, die ethisch ihre Technologie trainieren (zum Beispiel, indem sie urheberrechtlich geschützte Materialien ohne Genehmigung nicht verwenden), führt strengere und spezifischere Regeln für ihre Zertifizierungsabzeichen ein. Viele KI-Entwickler verwenden Architekturen, die mehr als ein Modell enthalten, die unterschiedliche Funktionen in der von der Firma aufgebauten KI-Technologie erfüllen. Bisher hat Fairly Trained Entwicklern Zertifizierungsabzeichen basierend auf spezifischen Modellen angeboten.
Nun wird die gemeinnützige Organisation jedoch neuen zertifizierten Unternehmen neue Abzeichen ausstellen, und diese Unternehmen “werden verpflichtet sein, transparent gegenüber den Benutzern zu sein, welche Elemente ihrer Architektur zertifiziert sind und welche nicht”, sagte Fairly Trained in einer Erklärung vom Donnerstag (1. August). Die Zertifizierung von Jen umfasst alle omnidirektionalen Diffusionsmodelle, während die Zertifizierung von Kits AI die Sprach- und Instrumentenmodelle des Unternehmens umfasst, einschließlich seiner Stimmbibliothek, die Künstler pro Download bezahlt, wenn sie ihre Stimmen auf der Kits-Plattform trainiert haben.
Fairly Trained wurde Anfang dieses Jahres von Ed Newton-Rex, einem in Kalifornien ansässigen Unternehmer, der vor einem Jahrzehnt die KI-Musikplattform Jukedeck gründete, gegründet. Newton-Rex erklärte in einer viel gelesenen Kolumne bei MBW, warum er seinen Job bei Stability AI, dem Hersteller des beliebten Bildgenerators Stable Diffusion, verlassen hat. Einige KI-Entwickler haben argumentiert, dass bestimmte KI-Modelle – insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) – so große Datensätze benötigen, um trainiert zu werden, dass es praktisch unmöglich ist, sie ohne die Verwendung großer Mengen urheberrechtlich geschützter Materialien zu trainieren. Fairly Trained hat diese Behauptung bestritten und ihre Argumentation unterstützt, als sie im März dieses Jahres ihr erstes LLM – KL3M von 273 Ventures – zertifiziert hat.