आपके एआई सिस्टम का मालिकाना हक निर्धारित करने वाले पाँच अनुबंध प्रावधान

AI अनुबंधों की समीक्षा कैसे करें: एक मार्गदर्शिका

अधिकांश AI अनुबंध सॉफ़्टवेयर अनुबंधों की तरह समीक्षा किए जाते हैं। कानूनी व्यक्ति दायित्व सीमा, सेवा स्तर, बौद्धिक संपदा की प्रतिबद्धता और स्वचालित नवीनीकरण तिथि जैसी चीजों की जांच करता है। ये सभी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन इनमें से कोई भी यह निर्धारित नहीं करता कि दो साल बाद आपके पास एक काम करने वाली प्रणाली होगी या आप एक ऐसी प्रणाली किराए पर ले रहे हैं जिससे आप नहीं निकल सकते।

इन पाँच खंडों द्वारा यह तय होता है:

1. वेंडर आपके डेटा के साथ क्या कर सकता है:

इस खंड की तलाश करें जिसमें आपूर्तिकर्ता को आपके इनपुट और आउटपुट का लाइसेंस देने का प्रावधान है। इसे दो शब्दों में पढ़ें: "सुधार" और "अग्रिमी।" डेटा पर प्रशिक्षण करने का अधिकार एक विनम्र भाषा में सुधार करने का अधिकार है। "अग्रिमी और गोपनीयकृत" डेटा का उपयोग लगभग कुछ भी कवर कर सकता है क्योंकि कोई भी गोपनीयकरण मानक परिभाषित नहीं करता।

प्रश्न पूछें: अपने डेटा पर अलग लिखित सहमति के बिना प्रशिक्षण के लिए उनका उपयोग न करना, आपके सिर्फ एक ही ग्राहक के लिए इस्तेमाल न करना और आपको पहले से बदलावों का सूचना देने वाली उपप्रसंस्कर सूची देना। यदि आपूर्तिकर्ता सहमत नहीं है, तो वे आपको अपने डेटा का मूल्य भुगतान करने के लिए एक उत्पाद बेच रहे हैं। यह अभी भी एक निष्पक्ष व्यापार हो सकता है। यह एक निर्णय होना चाहिए, न कि एक आश्चर्य।

1. सुधारित मॉडल का स्वामित्व:

यदि आपूर्तिकर्ता आपके दस्तावेजों, टिकटों या ट्रांसक्रिप्ट पर एक मॉडल को फाइन-ट्यून करता है, तो तीन संपत्तियाँ मौजूद हैं: बेस मॉडल (उनका), आपके प्रशिक्षण डेटा (आपका), और मध्यवर्ती अनुकूलित मॉडल (अक्सर अप्रकाशित, अधिकांश मसौदों में)।

इसे स्पष्ट करें। आपको वजन प्राप्त करने की संभावना कम है क्योंकि वे एक बेस मॉडल का लाइसेंस देते हैं जो किसी और से लाइसेंस प्राप्त है। आप आमतौर पर इसके बजाय सबसे अच्छा विकल्प प्राप्त कर सकते हैं: अनंत, अपरिवर्तनीय लाइसेंस का उपयोग अनुकूलित मॉडल के लिए, एक गारंटी जो इसे किसी अन्य ग्राहक के लिए तैनात नहीं किया जाएगा, और प्रशिक्षण कलाकृतियों को प्राप्त करने का अधिकार - संकलित डेटासेट, मूल्यांकन सेट, कॉन्फ़िगरेशन आदि। ये कलाकृतियाँ दूसरे आपूर्तिकर्ता को सप्ताहों में पुनर्निर्माण करने की तुलना में महीनों लग सकती हैं।

1. अपने डेटा को वापस प्राप्त करना:

लगभग हर अनुबंध डेटा वापसी का वादा करता है, लेकिन बहुत कम इसे परिभाषित करते हैं। आपूर्तिकर्ता जो आपको 400,000 अनलेबल JSON पंक्तियाँ देता है जिसमें आंतरिक आईडी और कोई स्कीमा नहीं है, उसने अपनी प्रतिबद्धता पूरी कर ली है और आपको कुछ भी नहीं छोड़ा है।

विशिष्ट वितरित करने योग्य: दस्तावेज़ीकृत स्कीमा, स्थिर पहचानकर्ता, आपकी टीम द्वारा आंतरिक रूप से बनाए गए सभी मेटाडेटा (लेबल, सुधार, मानव प्रतिक्रिया, मूल्यांकन स्कोर) आदि। एक वितरण खिड़की निर्दिष्ट करें और उसके बाद एक हटाने का प्रमाण पत्र दें। मानव प्रतिक्रिया वह भाग है जिसे लोग अक्सर भूल जाते हैं। यह आपकी टीम द्वारा उत्पादित सबसे महंगी चीज़ है और यह उस डेटा के बाहर सबसे अधिक संभावना है जो निर्यात में शामिल होगा।

1. मॉडल परिवर्तनों पर नियंत्रण:

यह लगभग कोई अनुबंध में नहीं है, और यह वह खंड है जो सबसे अधिक नुकसान पहुँचाता है। आपूर्तिकर्ता मॉडल को बदल देता है, आउटपुट शिफ्ट हो जाते हैं, और एक वर्कफ़्लो जिसे आपकी टीम मार्च में मंजूरी दी थी, सितंबर में अलग तरह से व्यवहार करता है। कुछ भी तोड़ा नहीं गया है SLA के परिभाषा के अनुसार। उपलब्धता ठीक थी।

अनुरोध करें: किसी भी व्यवहार में बदलावों पर नियंत्रण, पूर्व मॉडल या प्रमुख प्रेरक परिवर्तनों के लिए अग्रिम सूचना, एक पहले के संस्करण के लिए एक परिभाषित वापसी अवधि, और परिवर्तन के पीछे मूल्यांकन परिणामों तक पहुँच। यदि आपूर्तिकर्ता आपके मूल्यांकन सेट को रखता है, तो उनसे अपने खुद के खिलाफ चलाने से पहले पूछें।

1. वास्तविक निकास लागत:

समापन खंड आपको जब तक हस्ताक्षर नहीं हो जाते, तब तक कुछ भी बताने की संभावना कम है। एक काम करने वाला संस्करण जोड़ें जिसमें शामिल है:

• एक परिभाषित संक्रमण अवधि (90 से 180 दिनों) के लिए अनुबंध दर, आपकी पसंद पर
• निर्दिष्ट वितरित करने योग्य: डेटा निर्यात, दस्तावेज़ीकरण, कॉन्फ़िगरेशन, एकीकरण विनिर्देश, प्रेरक और पुनर्प्राप्ति तर्क आदि।
• सेवा स्तरों के अनुसार निरंतर सेवा
• एक निर्धारित स्थानांतरण शुल्क सीमा, हस्ताक्षर पर बजाय निकास पर

प्राथमिकता के अनुसार इन पाँचों को त्यागने से पहले आपूर्तिकर्ता को ये प्रश्न पूछें: उत्तर आपको अधिक जानकारी देंगे जितना कि एक डेमो करेगा। आपूर्तिकर्ता जो अपने उत्पाद पर भरोसा करते हैं, उनके उत्तर सीधे होंगे; जो स्विचिंग लागतों पर निर्भर करते हैं, वे पैराग्राफ़ में उत्तर देंगे।

आप कुछ भी नहीं जीत रहे हैं यदि एक छोटे पायलट के लिए प्रशिक्षण अधिकारों को त्यागना उचित है। लक्ष्य यह जानना है कि आपने कौन से पाँच खंड त्याग दिए और उनकी खरीद की लागत क्या होगी। हम अपने ग्राहकों के साथ इसे अनुबंध से पहले बजाय बाद में संभालते हैं।