OpenAI, perusahaan di balik ChatGPT, dilaporkan meminta kontraktor pihak ketiga untuk menyerahkan sampel pekerjaan asli dari pekerjaan mereka sebelumnya dan saat ini. Praktik ini, yang terungkap dalam laporan Wired, menimbulkan pertanyaan tentang kekayaan intelektual dan keamanan data dalam industri AI yang berkembang pesat.
Industri AI yang Lapar Data
Langkah ini tampaknya menjadi bagian dari tren yang lebih luas di kalangan pengembang AI. Perusahaan-perusahaan ini semakin bergantung pada kontraktor untuk menghasilkan data pelatihan berkualitas tinggi, dengan tujuan akhir mengotomatisasi lebih banyak tugas kerah putih. Logikanya sederhana: data pelatihan yang lebih baik menghasilkan model AI yang lebih mumpuni. Presentasi internal OpenAI, sebagaimana dijelaskan dalam laporan, secara eksplisit meminta kontraktor untuk memberikan contoh “pekerjaan nyata di tempat kerja”—termasuk dokumen, spreadsheet, gambar, dan bahkan repositori kode.
Risiko dan Peringatan
Meskipun OpenAI menginstruksikan kontraktor untuk menghapus informasi rahasia dan pribadi sebelum mengunggahnya, pakar hukum memperingatkan bahwa pendekatan ini pada dasarnya berisiko.
“Laboratorium AI mana pun yang menggunakan pendekatan ini akan menghadapi risiko besar,” kata pengacara kekayaan intelektual Evan Brown. “Dibutuhkan kepercayaan yang besar terhadap kontraktor untuk memutuskan apa yang bersifat rahasia dan apa yang tidak.”
Perusahaan bahkan menyediakan akses ke alat yang didukung ChatGPT, yang dijuluki “Superstar Scrubbing,” untuk membantu sanitasi data. Namun, ketergantungan pada kebijakan kontraktor menimbulkan kekhawatiran tentang potensi kebocoran informasi hak milik atau sensitif. OpenAI menolak berkomentar mengenai masalah ini.
Mengapa Ini Penting
Praktik ini menyoroti tekanan kuat yang dihadapi perusahaan AI untuk memperoleh data pelatihan berkualitas tinggi. Ketika model menjadi lebih canggih, permintaan akan contoh dunia nyata—daripada kumpulan data sintetis atau yang tersedia untuk umum—kemungkinan akan meningkat. Implikasi etika dan hukum dari pendekatan ini masih belum jelas, khususnya terkait hak pekerja, kepemilikan kekayaan intelektual, dan privasi data.
Ketergantungan pada kontraktor juga menunjukkan adanya tenaga kerja tersembunyi di balik pengembangan AI. Meskipun sebagian besar pembicaraan berpusat pada teknologi itu sendiri, upaya manusia yang diperlukan untuk melatih model-model ini sering kali tidak disadari.
Pada akhirnya, tindakan OpenAI mengungkapkan strategi yang pragmatis namun berpotensi sembrono: memanfaatkan kerja manusia untuk mendorong kemajuan AI, meskipun hal itu berarti harus melewati wilayah hukum dan etika yang tidak jelas.
