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자연어 처리 기술(NLP)의 발전은 혁신적인 디지털 제품 뒤에 있는 주요 사회경제적 중요성을 가진 기본 요소입니다. 그러나 훈련 데이터의 품질과 접근성에 대한 부적절한 법적 규제가 이 기술 발전의 주요 장애물입니다. 본 논문은 언어 모델 훈련에 필요한 데이터의 품질 및 접근성에 영향을 미치는 규제 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 규범적 장벽을 분석하고 이를 제거할 방법을 제안하면서, 논문의 저자는 기술의 지속 가능한 발전을 보장하기 위해 설계된 포괄적인 규제 시스템의 필요성을 주장합니다.
Ilya Ilyin (Sat,)은 이 문제를 연구했습니다.