Розвиток відкритого коду штучного інтелекту (ШІ) за останні місяці значно набрав обертів.
Ось яскравий приклад — Llama від Meta. Хоча "ваги", які визначають, як модель реагує на запити, розкриваються, основні навчальні дані залишаються прихованими. Це дозволяє розробникам налаштовувати модель, але бракує прозорості для створення моделі з нуля.
Для розробників ця обмежена відкритість все ж має переваги. Вони можуть налаштовувати квазі-відкриті моделі та навчати на власних даних, не передаючи чутливу інформацію стороннім компаніям. Однак, ці обмеження мають свою ціну. Айя Бдєір, старший радник Фонду Mozilla, наголошує, що тільки справді відкриті технології дозволяють глибоко зрозуміти системи, які все більше впливають на всі сфери нашого життя. Крім того, тільки справді відкриті системи можуть гарантувати, що інновації та конкуренція не будуть задушені деякими домінуючими компаніями у сфері ШІ.
У відповідь на це Open Source Initiative, яка більше 20 років тому визначила поняття програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, представила майже остаточне визначення для Open-Source AI. Це визначення вимагає не лише публікації „Weights“, а й надання достатньої інформації про навчальні дані та основний код для того, щоб можна було відтворити модель.
Цей рух вже призводить до сильнішої сегментації в світі штучного інтелекту. Багато компаній обережніше ставляться до своєї термінології, щоб уникнути юридичних суперечок. Таким чином, Mistral називає свою модель Nemo "Open Weights" і свідомо уникає терміну "Open Source".
Попри те, що частково відкриті системи набирають поширення, з’являються і повністю відкриті моделі, такі як мовна модель Olmo від Allen Institute for AI. Однак, чи справді вони матимуть такий самий вплив на світ ШІ, як програмне забезпечення з відкритим кодом на технологічну галузь, ще належить з’ясувати.
Для прориву відкритих моделей штучного інтелекту необхідні дві речі. По-перше, технологія повинна відповідати достатньо великій потребі, щоб залучити критичну масу користувачів та розробників. У той час як Linux у сфері серверних операційних систем представляв чітку альтернативу Microsoft Windows, у галузі ШІ немає аналогічного еквівалента. Ринок є більш фрагментованим, і багато користувачів можуть бути задоволені частково відкритими моделями, такими як Llama.
По-друге, прихильники відкритого ІІ повинні навести більш переконливі аргументи на користь його безпеки. Перспектива зробити таку потужну, універсальну технологію доступною для всіх викликає обґрунтовані побоювання. Проте Орен Етціоні, колишній керівник Інституту Аллена, вважає багато з цих страхів перебільшеними. Він стверджує, що інформація, яка стає доступною завдяки моделям ІІ, не є суттєво іншою від тієї, що вже доступна через Google.
Поки потенційні ризики та переваги відкритого надання технології штучного інтелекту не будуть ретельніше досліджені, занепокоєння все ще залишатимуться.
