Razvoj odprtokodne umetne inteligence (UI) je v zadnjih mesecih močno pridobil na zagonu. V okolju, kjer podjetja, kot sta OpenAI in Google, vlagajo milijarde v vse zmogljivejše sisteme UI, so odprti modeli dosegli izjemen napredek. Kljub domnevnemu uspehu pa se razkriva osrednja slabost: Mnogi od teh tako imenovanih odprtokodnih sistemov so v resnici le delno odprti.
Eden od vidnih primerov je Meta's Llama. Čeprav so "uteži" razkrite, kar določa, kako model reagira na zahteve, osnovni podatki za usposabljanje ostajajo skriti. To razvijalcem omogoča prilagoditev modela, vendar manjka transparentnost, da bi model ustvarili popolnoma od začetka.
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.
Za razvijalce ima ta omejena odprtost kljub temu prednosti. Lahko prilagodijo kvazi-odprte modele in jih usposobijo na svojih lastnih podatkih, ne da bi morali občutljive informacije posredovati tretjim podjetjem. Vendar imajo te omejitve svojo ceno. Ayah Bdeir, višja svetovalka pri Mozilla Foundation, poudarja, da lahko le resnično odprte tehnologije omogočijo celovito razumevanje sistemov, ki vse bolj vplivajo na vsa področja našega življenja. Poleg tega lahko le resnično odprti sistemi zagotovijo, da inovacij in konkurence ne zadušijo le nekatera prevladujoča podjetja na področju umetne inteligence.
Kot odgovor na to je pobuda Open Source Initiative, ki je pred več kot 20 leti določila definicijo za odprtokodno programsko opremo, predstavila skoraj dokončno definicijo za odprtokodni AI. Ta definicija ne zahteva zgolj objave „Weights“, temveč tudi zadostne informacije o učnih podatkih in osnovni kodi, da je mogoče model reproducirati.
Ta gibanje že vodi do močnejše segmentacije v svetu umetne inteligence. Mnoga podjetja previdneje ravnajo s svojo terminologijo, da bi se izognila pravnim sporom. Tako Mistral svoj model Nemo označuje kot „Open Weights“ in se namerno izogiba izrazu „Open Source“.
Medtem ko se delno odprti sistemi uveljavljajo, nastajajo tudi popolnoma odprti modeli, kot je Olmo jezikovni model Inštituta Allen za AI. Toda ali bodo ti res imeli enak vpliv na svet umetne inteligence, kot ga ima programska oprema odprte kode na tehnološko industrijo, ostaja še za videti.
Za preboj odprtih modelov umetne inteligence bi bili potrebni dve stvari.
Drugič, zagovorniki odprte umetne inteligence bi morali predstaviti prepričljivejše argumente za njeno varnost. Perspektiva, da bi tako močno splošno tehnologijo naredili dostopno vsem, vzbuja upravičene skrbi. Oren Etzioni, nekdanji vodja Allenovega inštituta, pa meni, da so številni od teh strahov pretirani. Trdi, da informacije, do katerih se lahko dostopa prek modelov umetne inteligence, niso bistveno drugačne od tistih, ki so že na voljo prek Googla.
Dokler potencialna tveganja in koristi odprte razpoložljivosti AI-tehnologije ne bodo temeljiteje preučena, bodo pomisleki ostali.
