生成式AI版權及私隱需要關注
其中Unity Muse內的Muse Chat，具備AI搜索Unity文檔及培訓教程，可運行的代碼示列，輸入內容來快速排除故障，或是簡單獲得各種情報資訊，以加快開發和答疑。
此外，Muse Chat中還可以實現輸入文本便能生成角色模型動畫，同時也可以快速生成2D的Sprite。
由於還在封閉測試期，Muse的實際使用效果還未可知，不過根據官方的效果展示，可以看出其功能及產出品質均還是可以的。
AI產品的終極理想，是可以用比人類快得多的速度生成內容和開發應用程式。這使企業能夠簡化營運、提高生產力，並更快地將內容或應用程式推向市場。
通過自動化內容創建和應用程式開發，組織可以節省勞動力成本，並減少對大量人力資源的需求。
不過，一些開發人員和專業藝術家批評這些工具不切實際、不道德或法律上可疑。
不同國家關於人工智能程序使用的法律仍懸而未決，這些程序經常在未經創作者同意的情況下，在互聯網上抓取藝術、寫作和編程內容，針對工具本身和使用它們的公司都提起了訴訟。
許多開發人員提出的第一個問題是「你在甚麼數據集上訓練這些數據？」，然而Unity的聲明並沒有解答這些擔憂，只提到了它使用獲得許可的第三方LLM大語言模型，Muse Chat裏面的LLM不是自己的自家開發的LLM，但是沒有聲明是用了哪家公司的LLM模型。
Unity可能沒有進行盡職調查，來確定資料集的來源，並且很可能他們使用的第三方廠商LLM，是基於被盜的個人資料和從未同意這樣的事情的人的對話而建立的，意思是AI底層大語言模型研發提供者，有可能並不認定為隱私資料合規上的法律主體。
不過，Unity之前在技術開放日，也講述會探索將用戶的隱私數據更安全地在本地做管理，在保護用戶隱私的情況下，用戶可以實現在本地部署引擎，可見他們也會注重數據隱私。
意大利禁止使用ChatGPT
不過，這種LLM訓練方面的數據隱私，也不是第一天的爭議了。其實自OpenAI推出後，便一直對如此大規模手機個人數據引發了有爭論與擔憂。例如，根據歐盟的通用資料保護條例（GDPR），未經資料主體通知或同意，就大量個人資料訓練商業模型缺乏法律依據。
因此，出於隱私考慮，意大利甚至禁止使用ChatGPT；然而，語言模型的隱私分析，很少被探索並且仍是一個未知的領域，大多數LLM僅提供應用程式設計發展介面（API），公眾無法檢查模型權重和訓練語料庫。
最後，也不可否認，負責任的模型開發者，會在研發階段對包括隱私在內的資料安全問題應予以高度關注；在資料來源中包含的個人資訊，也會主動採取刪除、匿名化等措施，進一步降低隱私和資料合規風險。
