“我們對將時間從 18 個月縮短到 12 個月有些擔憂。”
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Globalist Leader 表示，政府提議的數位個人資料保護 (DPDP) 法案某些條款的合規期限從 18 個月到一年不等，這對發布更新以遵守法規提出了實際挑戰。 表弟馬丁 告訴「 阿什什雅利安/ 商業標準 在新德里舉行的會議上。
正在印度參加AI影響力高峰會的馬丁也表示，印度的AI人才基礎是獨一無二的。
DPDP 合規時間表辯論
重點
- Meta 表示，DPDP 法案的合規期限從 18 個月縮短至 12 個月，這實際上帶來了重大挑戰。
- 該公司表示，它正在實施系統，以便在文件變得技術複雜之前檢測並縮小綜合生成的內容範圍。
- 梅塔強調，保持印度在資料保護方面的領先地位仍然是該國的首要任務。
- Kevin Martin 強調了印度強大的人工智慧生態系統，並指出約 90% 的新創公司都融入了人工智慧元素。
- Meta 期望透過結合模型和專有技術來建立雙重人工智慧生態系統，以支援創新和合作夥伴關係。
Meta 引發合成內容擔憂
您對 DPDP 縮短合規時間表有何擔憂？
我們對將時間從 18 個月縮短到 12 個月有一些擔憂。
我們認為保留原來的時間框架更有意義……在我們看來，（18）個月對於調整我們所有的系統並確保我們合規來說已經是很短的時間了。
確保遵守國家法規，特別是在印度這樣極為重要的市場，是我們的首要任務。
時間軸但縮寫並不具有建設性。
印度的人工智慧人才基礎無與倫比
遵守刪除綜合生成資訊的要求的時間表也很短。你對此有何看法？
這是一個更短的時間表，而且幾乎是立即的。從技術上來說，這非常複雜，這對我們來說是一個特殊的挑戰。
我們的共同目標是解決對綜合生成資訊的擔憂。
我們有適當的系統，可以在有人投訴或政府向我們發送獲取請求時獲取內容。
然而，一些新要求甚至要求我們在人們舉報此類內容之前做一些事情。
即使對於更嚴肅的應用程式和用戶來說，這種類型的系統也可能會更加繁重。
我們正在談論本屆政府並分享我們的擔憂，以便我們能夠盡快遵守規定。
開放且專有的人工智慧模型
Meta 對人工智慧的更廣泛願景是什麼，尤其是在印度等國家？
我們的人工智慧發展有幾個關鍵要素，例如合適的人才類型、足夠的運算能力和資料存取能力。從我們的角度來看，這些都是關鍵的事情。
我們對印度在人工智慧方面的整體做法感到非常鼓舞和樂觀。
人才基礎在該國是獨一無二的，大約 90% 的新創公司在他們所做的事情中都有人工智慧成分。
這裡的人才生態系統早已為人所知，但對人工智慧的關注意義重大。
我們認為我們需要一個鼓勵創新的監管環境。
人工智慧創新監管事務
對於AI王子的能力開發競賽，你怎麼看？
對我們來說，重要的是確保我們提供的人工智慧服務具有文化相關性並且可供更多人使用。
這是開源方法的好處之一。
進階方法可確保使用者以某種方式理解並關聯人工智慧方法。
我們認為，這可以在沒有政府或王子本身的情況下完成。
生態系統的建構方式應該使新創公司更容易在此基礎上進行建構。
有報導稱，Meta 還將使用自己的 AI 模型方法，儘管它一直暗示將選擇開放的 AI 模型。
我們一直看到人工智慧可能同時存在專有模型和開放模型。兩者對生態系統都很重要。
我們希望在專有的基礎上提供一些東西，但我們並不想出售這些模型。
我們在印度也有公司，隨著時間的推移，其中一些可能會發展成為專有模式。
我們將繼續支援開源和元件。原因有兩個。
專題介紹：Ashish Narsale /雷迪夫
