في عالم الذكاء الاصطناعي اليوم، يتجه العديد من الباحثين إلى مفهوم التعلم الفيدرالي كحل علمي يحمي خصوصية الأفراد وأمان بياناتهم. من خلال هذا النظام، تبقى البيانات الشخصية على الأجهزة، ويتم تبادل تحديثات النموذج فقط. ومع ذلك، تظهر تساؤلات مهمة حول من يمتلك السلطة في إدارة هذه البيانات والنماذج.

يسلط المقال الضوء على مفهوم جديد وهو أن الفيدرالية بحد ذاتها ليست حلاً سحرياً لمشاكل الذكاء الاصطناعي الاستخراجي، بل تعتمد النتائج على من يتحكم في البيانات والنماذج، ومن يمتلك القدرة على توجيه الممارسات المتعلقة بها. للحفاظ على الفنون الإبداعية، تحتاج المجتمعات الإبداعية إلى أن تتحلى بالقدرة على إدارة أعمالها بشكل فعال: تخزين البيانات، وتدويرها، وتعلمها.

في هذا السياق، تم استعراض نماذج مثل الصناديق التي تديرها الفنون، والتعاونيات، والبنى التحتية القائمة على الموافقة. لقد أظهرنا أن إدارة المبدعين تبدأ بالفعل عند تخزين البيانات وتدويرها، ولكن هناك نقصًا في القدرة على التحكم في التعلم: فالمساهمون يمكن أن يوافقوا على تدريب النموذج، لكنهم غالبًا لا يملكون رأيًا في نتائج النموذج أو في تدريبه الفيدرالي.

يطرح المقال أربعة مبادئ تصميمية تدعو إلى خلق مجتمع بيانات إبداعية يدير النماذج وليس البيانات فقط. وهذه المبادئ تشمل:
1. إدارة النموذج، وليس فقط مجموعة البيانات.
2. توضيح الشروط عند مرحلة المساهمة.
3. تصميم المساحة للرفض كحالة ذات أهمية.
4. اتخاذ القرارات المتعلقة بالوصاية بشكل علني وشفاف.

باختصار، المستقبل يتطلب منا التفكير العميق في كيفية إدارة النماذج في الذكاء الاصطناعي الإبداعي، وكيف يمكن أن نتجنب الاستخراج في هذا المجال.