De ontwikkeling van open-source kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen maanden aanzienlijk aan dynamiek gewonnen. In een omgeving waarin bedrijven zoals OpenAI en Google miljarden investeren in steeds krachtigere AI-systemen, hebben open modellen opmerkelijke vooruitgang geboekt. Maar ondanks het vermeende succes blijkt er een centrale zwakte: Veel van deze zogenaamde open-source systemen zijn in werkelijkheid slechts gedeeltelijk open.
Een prominent voorbeeld is Meta’s Llama. Hoewel de 'gewichten' openbaar worden gemaakt die bepalen hoe het model op verzoeken reageert, blijven de onderliggende trainingsgegevens verborgen. Dit stelt ontwikkelaars weliswaar in staat om het model aan te passen, maar er ontbreekt de transparantie om het model vanaf de basis opnieuw te creëren.
Für Entwickler hat diese eingeschränkte Offenheit dennoch Vorteile. Sie können quasi-offene Modelle anpassen und auf ihre eigenen Daten trainieren, ohne sensible Informationen an Drittunternehmen weitergeben zu müssen. Doch diese Einschränkungen haben ihren Preis. Ayah Bdeir, eine Senior-Beraterin der Mozilla Foundation, betont, dass nur wirklich offene Technologien ein umfassendes Verständnis der Systeme ermöglichen, die zunehmend alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen. Zudem könnten nur wirklich offene Systeme sicherstellen, dass Innovation und Wettbewerb nicht von einigen wenigen dominanten KI-Unternehmen erstickt werden.
Voor ontwikkelaars biedt deze beperkte openheid echter voordelen. Ze kunnen quasi-open modellen aanpassen en trainen op hun eigen gegevens zonder gevoelige informatie aan derden te hoeven verstrekken. Maar deze beperkingen hebben hun prijs. Ayah Bdeir, senior adviseur bij de Mozilla Foundation, benadrukt dat alleen echt open technologieën een volledig begrip van de systemen mogelijk maken die steeds meer alle gebieden van ons leven beïnvloeden. Daarnaast kunnen alleen echt open systemen ervoor zorgen dat innovatie en concurrentie niet worden verstikt door enkele dominante AI-bedrijven.
In reactie daarop heeft het Open Source Initiative, dat meer dan 20 jaar geleden de definitie van open-sourcesoftware heeft vastgesteld, een bijna definitieve definitie voor open-source-KI gepresenteerd. Deze definitie vereist niet alleen de openbaarmaking van de "gewichten", maar ook voldoende informatie over de trainingsgegevens en de onderliggende code om het model te kunnen reproduceren.
Deze beweging leidt al tot een sterkere segmentatie in de KI-wereld. Veel bedrijven gaan voorzichtiger om met hun terminologie om juridische geschillen te vermijden. Zo noemt Mistral zijn model Nemo "Open Weights" en vermijdt bewust de term "Open Source".
Terwijl gedeeltelijk open systemen doorbreken, ontstaan er ook volledig open modellen zoals het Olmo-taalmodel van het Allen Institute for AI. Maar of deze werkelijk dezelfde invloed op de AI-wereld zullen hebben als open-source software op de technologiesector, valt nog te bezien.
Um een doorbraak in open KI-modellen te bereiken, zouden twee dingen nodig zijn. Ten eerste zou de technologie in voldoende mate aan een behoefte moeten voldoen om een kritieke massa van gebruikers en ontwikkelaars aan te trekken. Terwijl Linux een duidelijk alternatief bood voor Microsoft Windows op het gebied van serverbesturingssystemen, is er in het KI-gebied geen vergelijkbaar equivalent. De markt is gefragmenteerder en veel gebruikers zouden mogelijk tevreden kunnen zijn met deels open modellen zoals Llama.
Zij zouden ook overtuigender moeten aantonen dat open AI veilig is
Totdat de potentiële risico's en voordelen van de open beschikbaarstelling van KI-technologie grondiger zijn onderzocht, zullen de zorgen echter blijven bestaan.
