Ivan Begtin

Свежий документ Data Governance in Open Source AI [1] от Open Source Initiative про то как публиковать данные для обучения ИИ с открытым кодом. В документе много всего, важно что они промоутируют отход от чистого определения Open Data и говорят о новом (старом) подходе Data Commons с разными моделями доступа к данным.

Дословно в тексте упоминаются, привожу как есть:
- Open data: data that is freely accessible, usable and shareable without restrictions, typically
under an open license or in the Public Domain36 (for example, OpenStreetMap data);
• Public data: data that is accessible to anyone without authentication or special permissions
(for example, Common Crawl data). Note that this data can degrade as web content
becomes unavailable;
• Obtainable data: data that can be obtained or acquired through specific actions, such as
licensing deals, subscriptions or permissions (for example, ImageNet data);
• Unshareable non-public data: data that is confidential or protected by privacy laws,
agreements or proprietary rights and cannot be legally shared or publicly distributed.

С точки зрения многих в открытых данных всё это звучит как размывание открытости, но с точки зрения практики ИИ в этом есть логика.

Ссылки:
[1] https://opensource.org/blog/reimagining-data-for-open-source-ai-a-call-to-action

#opendata #data #readings

Open Source Initiative

Reimagining data for Open Source AI: A call to action

The Open Source Initiative (OSI) and Open Future have published a white paper: “Data Governance in Open Source AI: Enabling Responsible and Systematic Access.” This document is the culmination of a global co-design process, enriched by insights from a vibrant…

www.group-telegram.com/no/begtin.com/6392

981 viewsIvan Begtin, Jan 24 at 15:18

Свежий документ Data Governance in Open Source AI [1] от Open Source Initiative про то как публиковать данные для обучения ИИ с открытым кодом. В документе много всего, важно что они промоутируют отход от чистого определения Open Data и говорят о новом (старом) подходе Data Commons с разными моделями доступа к данным.

Дословно в тексте упоминаются, привожу как есть:
- Open data: data that is freely accessible, usable and shareable without restrictions, typically
under an open license or in the Public Domain36 (for example, OpenStreetMap data);
• Public data: data that is accessible to anyone without authentication or special permissions
(for example, Common Crawl data). Note that this data can degrade as web content
becomes unavailable;
• Obtainable data: data that can be obtained or acquired through specific actions, such as
licensing deals, subscriptions or permissions (for example, ImageNet data);
• Unshareable non-public data: data that is confidential or protected by privacy laws,
agreements or proprietary rights and cannot be legally shared or publicly distributed.

С точки зрения многих в открытых данных всё это звучит как размывание открытости, но с точки зрения практики ИИ в этом есть логика.

Ссылки:
[1] https://opensource.org/blog/reimagining-data-for-open-source-ai-a-call-to-action

#opendata #data #readings

BY Ivan Begtin