Umowa z modelem: czego nie podpisywać u dostawcy AI

Średniej wielkości dystrybutor spędził rok, ucząc hostowany model czytać cenniki dostawców. Setki promptów dostrojonych ręcznie, kilka tysięcy ocenionych przykładów, mały fine-tune, który wreszcie radzi sobie z dziwnymi formatami od dwóch największych dostawców. Dział zakupów przestał cokolwiek przepisywać. To najlepsza rzecz, jaką firma zbudowała w tym roku.

Potem przychodzi e-mail. Wersja modelu, na której to zbudowano, zostanie wycofana za dziewięćdziesiąt dni. Zamiennik jest lepszy w benchmarkach dostawcy i gorszy na cennikach. Fine-tune’u nie da się pobrać, ocenione przykłady mieszkają w konsoli dostawcy, a miesięczny rachunek już dawno przekroczył to, co ktokolwiek zatwierdził, bo zużycie rosło w miarę, jak narzędzie stawało się użyteczne.

Nikt nie zrobił niczego złego. Właściciel podpisał standardowe warunki, te same, które podpisują wszyscy, a warunki zrobiły dokładnie to, do czego je napisano. Przyczyną nie jest zachowanie dostawcy. Przyczyną jest to, że umowę z dostawcą AI traktuje się jak subskrypcję oprogramowania, podczas gdy jest to dzierżawa kawałka mózgu firmy, i nikt nie czytał jej w ten sposób.

Którędy wycieka kontrola

Twoje dane trenują ich następny produkt. Wiele standardowych warunków pozwala dostawcy używać wejść, wyjść albo jednych i drugich do ulepszania usługi. Każdy oceniony przykład Twojego zespołu, każda poprawka, każdy dokument wysłany do klasyfikacji ulepsza model także dla Twojego konkurenta, a za to ulepszenie zapłacisz w przyszłym roku.

Wycofanie modelu zależy tylko od nich. Dostawca może wygasić wersję modelu z wyprzedzeniem, które sam ustala, bez obowiązku, żeby zamiennik zachowywał się tak samo. Twój proces zbudowano na konkretnym zachowaniu. Umowa obiecuje tylko, że jakiś model odpowie.

To, co zbudowałeś, nie może wyjść. Dostrojone wagi, biblioteki promptów, zestawy ewaluacyjne i logi często siedzą w systemie dostawcy bez klauzuli eksportu albo z eksportem, który oddaje format, którego nic innego nie przeczyta. Rok strojenia staje się rokiem czynszu.

Rozliczenie za zużycie nie ma sufitu. Płacisz za token, za wywołanie, za stanowisko, a stawkę można zmienić po zawiadomieniu. Im lepiej narzędzie działa, tym więcej firma go używa i tym wyższy rachunek. Bez limitu, bez okresu stałej stawki, bez obowiązku ostrzeżenia przed skokową zmianą.

Audyt działa w jedną stronę. Dostawca zastrzega sobie prawo sprawdzenia, jak używasz usługi, zawieszenia Cię za naruszenia, które sam definiuje, i późniejszej zmiany zasad dopuszczalnego użycia. Ty nie dostajesz równoważnego prawa, żeby zobaczyć, co dzieje się z Twoimi danymi i gdzie są przetwarzane.

Jurysdykcja i miejsce przetwarzania są przypisem. Gdzie leżą dane i czyje prawo obowiązuje, stoi w załączniku, którego nikt nie czyta, i można to zmienić aktualizacją strony www. Dla firmy w Unii to nie przypis; to zapis, który decyduje, czy cały układ będzie legalny w przyszłym roku.

Czego żądać w zamian

Zakaz trenowania na Twoich danych, na piśmie, domyślnie. Nie opcja wyłączenia schowana w ustawieniach, tylko klauzula w umowie. Jeśli dostawca jej nie da, mówi Ci tym, czym naprawdę jest jego produkt.

Wycofanie z podłogą. Minimalny okres wypowiedzenia, z którym da się żyć, dostęp do wersji, na której budowałeś, przez ten okres, i prawo do wyeksportowania swoich zasobów, zanim zniknie. Zażądaj tego w umowie i przepuść własny zestaw ewaluacyjny przez każdy zamiennik w dniu, w którym go ogłoszą. Jak taki zestaw zbudować, opisaliśmy w tekście Ewaluacja, czyli skąd wiesz, że Twoja AI działa.

Eksport wszystkiego, co zrobiłeś. Fine-tune jako wagi tam, gdzie technologia na to pozwala, prompty i ewaluacje jako zwykłe pliki, logi w udokumentowanym formacie. Jeśli dostawca nie może oddać fine-tune’u, traktuj go jak wynajęty i trzymaj dane treningowe po swojej stronie, żeby dało się go odbudować gdzie indziej.

Cena z limitem i z okresem. Stawka stała na określony czas, miesięczny sufit, który sam ustalasz, i wyprzedzenie przy zmianach dość długie, żeby zdążyć się przenieść. Rabaty za wolumen są w porządku. Licznik bez końca nie.

Prawa w obie strony. Opis, gdzie dane są przetwarzane i pod jakim prawem, zawiadomienie przed zmianą i prawo do odejścia bez kary, jeśli się zmieni. Jeśli zasady dopuszczalnego użycia można zmienić stroną www, Twoje prawo do wypowiedzenia też powinno być tak proste.

Drugi model w planie. Najtańsza klauzula to ta, której nie potrzebujesz, bo proces może działać na innym endpoincie albo na otwartych wagach, które trzymasz u siebie. Dlaczego ta opcja ma znaczenie, to cały argument tekstu Otwarte wagi to środki produkcji.

Nic z tego nie jest poradą prawną, a brzmienie zapisów należy do Twojego prawnika. Chodzi o to, żeby wejść do rozmowy, wiedząc, które klauzule decydują o tym, kto kontroluje pracę, i żeby prawnik negocjował właściwe rzeczy.

Test na dzisiejsze popołudnie

Otwórz umowę stojącą za tym jednym narzędziem AI, którego firmie najbardziej by brakowało. Znajdź pięć rzeczy: zdanie o trenowaniu na Twoich danych, okres wypowiedzenia przy wycofaniu modelu, zapis o eksporcie tego, co zbudowałeś, mechanizm zmiany ceny i miejsce przetwarzania danych. Każdą zapisz w jednej linii, zwykłymi słowami, tak jak brzmi dzisiaj.

Potem przeczytaj te pięć linii tak, jakby opisywały kluczowego dostawcę części, a nie oprogramowania. Czy zaakceptowałbyś, że dostawca może zmienić część, zatrzymać Twoje oprzyrządowanie, podnieść cenę bez sufitu i przenieść produkcję do innego kraju aktualizacją strony www?

Każda linia, której nie przyjąłbyś od dostawcy części, to linia, którą już przyjąłeś od dostawcy modelu. To jest lista do negocjacji przy następnym odnowieniu, a samo narzędzie należy do rejestru z tekstu Audyt zależności, z notatką, które z pięciu punktów oblewa.

Właściciele, którzy wynegocjowali takie warunki albo odeszli i zbudowali na własnych wagach, to ludzie, z którymi ten podcast powstaje. Czym jest i dla kogo, przeczytasz na stronie głównej.