लीक हुए दस्तावेजों से पता चलता है कि सीईओ सैम ऑल्टमैन के नेतृत्व में OpenAI ने पूर्व कर्मचारियों को कंपनी की आलोचना करने से रोकने के लिए आक्रामक रणनीति का इस्तेमाल किया, जब तक कि वे प्रतिबंधात्मक निकास समझौतों पर हस्ताक्षर नहीं करते, तब तक उनकी निहित इक्विटी को रद्द करने की धमकी दी गई।
ऑल्टमैन की सार्वजनिक माफी और अज्ञानता के दावों के बावजूद, उनके और अन्य अधिकारियों के हस्ताक्षर वाले आंतरिक दस्तावेजों से पता चलता है कि वे इन प्रावधानों से अवगत थे, जिससे OpenAI की पारदर्शिता और विश्वसनीयता के बारे में चिंता बढ़ गई।
OpenAI अब पूर्व कर्मचारियों के लिए निहित इक्विटी सुनिश्चित करने और गैर-भेदभाव खंड को हटाने के लिए अ पनी प्रस्थान प्रक्रिया को अपडेट कर रहा है, हालांकि चिंताओं को दूर करने के लिए और अधिक काम बाकी है।
लीक हुए दस्तावेजों से पता चलता है कि OpenAI ने पूर्व कर्मचारियों की निहित इक्विटी को धमकी देकर गैर-अपमान समझौतों को लागू करने के लिए आक्रामक रणनीति का इस्तेमाल किया, जिससे OpenAI से बैकलैश और बाद में आश्वासन मिले।
स्थिति ने अनुबंध वार्ता, इक्विटी मुआवजे और गैर-प्रतिस्पर्धा खंडों पर चर्चा शुरू कर दी है, जटिलताओं और प्रवर्तनीयता में क्षेत्रीय मतभेदों को उजागर किया है।
आलोचकों का तर्क है कि OpenAI की कार्रवाइयां विश्वास और पारदर्शिता के गहरे मुद्दों को प्रकट करती हैं, उद्योग के रुझान, नैतिक चिंता ओं और सैम ऑल्टमैन जैसे प्रमुख आंकड़ों के प्रभाव के लिए व्यापक प्रभाव के साथ।
स्कारलेट जोहानसन ने आरोप लगाया कि OpenAI ने सीईओ सैम ऑल्टमैन के लाइसेंस के अनुरोध को अस्वीकार करने के बाद उनकी सहमति के बिना उनकी आवाज दोहराई।
OpenAI ने ChatGPT को मानवीय बनाने के लिए एक गुप्त परियोजना के लिए गर्म, आकर्षक आवाज़ों के साथ गैर-संघ अभिनेताओं की मांग की थी, लेकिन द वाशिंगटन पोस्ट द्वारा समीक्षा किए गए स्रोतों और दस्तावेजों के अनुसार, जोहानसन की आवाज़ को क्लोन करने का स्पष्ट रूप से लक्ष्य नहीं था।
OpenAI कथित तौर पर एक आवाज अभिनेता का उपयोग करने के लिए जांच के दायरे में है, जो उसकी सहमति के बिना ChatGPT के लिए स्कारलेट जोहानसन की तरह लगता है, कानूनी और नैतिक चिंताओं को बढ़ाता है।
बहस आवाज नकल कानूनों की जटिलता पर प्रकाश डालती है, जैसे मामलों का संदर्भ देती है मिडलर वी। फोर्ड और टॉम वेट्स बनाम फ्रिटो-ले, और अद्यतन कानूनी ढांचे की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
विवा द एआई, आवाज अभिनेताओं और स्पष्ट सहमति के बिना समान ध्वनि वाली आवाजों का उपयोग करने के नैतिक विचारों के लिए व्यापक निहितार्थों पर ध्यान देता है।
WinDirStat Microsoft Windows पर डिस्क उपयोग को देखने और साफ करने के लिए एक ओपन-सोर्स टूल है, जो एक निर्देशिका सूची, ट्रीमैप और एक्सटेंशन सूची प्रदान करता है।
लिनक्स के विकल्पों में KDirStat और QDirStat शामिल हैं, जबकि MacOS X उपयोगकर्ता डिस्क इन्वेंटर ी X या GrandPerspective का उपयोग कर सकते हैं।
सॉफ्टवेयर GPLv2 के तहत लाइसेंस प्राप्त है, यह सुनिश्चित करता है कि यह स्वतंत्र और खुला स्रोत रहता है.
चर्चा विभिन्न डिस्क उपयोग विश्लेषण उपकरणों की तुलना करती है, जो विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम में सुविधाओं, प्रदर्शन और उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करती है।
WinDirStat लोकप्रिय और ओपन-सोर्स है, लेकिन धीमा होने के लिए आलोचना की जाती है, जबकि WizTree तेज है लेकिन सुरक्षा चिंताएं हैं और ओपन-सोर्स नहीं है।
उपयोगकर्ता गति, सुरक्षा और उपयोगिता के बीच व्यापार-नापसंद को उजागर करते हैं, और बेहतर फ़ाइल प्रबंधन सुविधाओं और ट्रीमैप और सनबर्स्ट जैसी बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन विधियों की आवश्यकता व्यक्त करते हैं।
23 मई, 2024 को एक प्रमुख Microsoft आउटेज ने Bing, Copilot, ChatGPT इंटरनेट खोज और DuckDuckGo सहित कई सेवाओं को बाधित कर दिया, जो मुख्य रूप से एशिया और यूरोप में उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करता है।
बिंग के होमपेज और कोपिलॉट सेवाओं ने महत्वपूर्ण मुद्दों का अनुभव किया, जबकि डकडकगो ने त्रुटि संदेश प्रदर्शित किए लेकिन बाद में सामान्य संचालन फिर से शुरू किया।
OpenAI और Microsoft ने बिंग और कोपिलॉट को पूर्ण कार्यक्षमता बहाल करने के चल रहे प्रयासों के साथ समस्याओं को स्वीकार किया।
2024 में, यह पाया गया कि सिएरा ऑन-लाइन के स्पेस क्वेस्ट II के कुछ संस्करणों में अनुचित स्वरूपण के कारण उनके 720KB फ्लॉपी डिस्क पर C स्रोत कोड के अवशेष थे।
इस गलती ने सिएरा के एजीआई दुभाषिया स्रोत कोड के लगभग 70% को उजागर किया, जिसमें 75 सी स्रोत फाइलें और 16 असेंबली फाइलें शामिल थीं, जो 2016 तक किसी का ध्यान नहीं गया।
स्रोत कोड अब GitHub पर उपलब्ध है, जो सिएरा की विकास प्रक्रियाओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और AGILE वेब-आधारित दुभाषिया जैसी परियोजनाओं की सहायता करता है।
चर्चा सॉफ्टवेयर वितरण में ऐतिहासिक त्रुटियों पर प्रकाश डालती है, जैसे कि अंतिम उत्पाद रिलीज में संवेदनशील या अनपेक्षित डेटा को शामिल करना, जिसका उदाहरण 1989 डॉस गेम "डबल ड्रैगन II: द रिवेंज" द्वारा दिया गया है।
यह फ्लॉपी डिस्क के लिए एंटी-पायरेसी उपायों, उपभोक्ता-स्तरीय डिस्क कॉपियर की सीमाओं और चुंबकीय-स्तर के डेटा को पढ़ने के लिए ग्रीसवेज़ल जैसे आधुनिक उपकरणों की जांच करता है।
प्रतिभागी पुराने खेलों के साथ उदासीन अनुभव साझा करते हैं, स्रोत कोड लीक के प्रभाव पर चर्चा करते हैं, और संग्रह के लिए सेक्टर-स्तरीय इमेजिंग के महत्व पर जोर देते हैं।