论文：人工智能模型在未获致谢的情况下利用译者工作作为数据

一篇新论文探讨了译者的工作如何成为人工智能（尤其是在机器翻译领域）的基础数据来源。研究强调，翻译记忆库和平行语料库在训练人工智能模型方面至关重要，但通常在未经适当致谢或补偿译者的情况下被获取。该论文引入了“无消费式挪用”和译者的“隐形教师化”等概念来描述这一过程，并考察了法律框架和数据供应链，以提出再分配式设计解决方案。 AI

影响 强调了人工智能数据来源方面的伦理关切，可能影响未来人类劳动的相关数据收集和补偿模式。

排序理由 该集群包含一篇讨论人工智能和数据伦理的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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