ЛОНДОН. На панели ведущих экспертов по ИИ с открытым исходным кодом в третьем ежегодном штате Open Con (SOOCON25) одно быстро стало ясным: даже у профессионалов возникают проблемы с составлением головоломки с открытым исходным кодом.
Модератор Алекс Уильямс, основатель и издатель New Stack, открыл разговор, спросил Сэма Джонстона, основателя альянса с открытым исходным кодом (OSA), определить значение открытости и ИИ, особенно в отношении стоимости и воспроизводимости.
«В основе [open source AI] это воспроизводимость », — сказал Джонстон, чья группа произвела определение открытого веса (OWD). «Вам нужны все компоненты программного обеспечения и не задумчивания, чтобы иметь возможность воспроизводить его».
Он продолжил: «Если вы хотите изменить вывод для данного ввода, вам необходимо изменить данные». Это создает уникальные проблемы, когда данные обучения включают в себя материалы, защищенные авторским правом, или конфиденциальную личную информацию, которая на законных основаниях не может быть открыто.
Разве это не правда? «Мы хотим просто использовать [Open Source Initiative] Определение традиционного программного обеспечения, но мы загрязняем нашу носок на открытом исходном коде »,-сказал Луис Вилас, соучредитель и генеральный советник компании по безопасности с открытым исходным кодом.
«Ценность этого бренда стала настолько большой, что люди должны использовать этот бренд, даже если в традиционном смысле нет исходного кода, или, по крайней мере, исходный код является очень маленькой частью этой ценности. Я думаю, что это часть того, что сейчас сбивает с толку ».
Действительно, пересечение принципов с открытым исходным кодом, ИИ и управления данными вызывают экзистенциальные вопросы о том, как адаптировать многолетние рамки к системам современного машинного обучения (ML). Например, VLAS продолжил, в то время как с открытым исходным кодом традиционно сосредоточился на исходном коде, «индустрия данных отстает в их сложности в отношении открытости… нам нужно привлечь экспертов по данным в эти беседы».
В качестве другого примера: все знают, что модели искусственного интеллекта рискуют разжигать частные медицинские карты или авторские права, несмотря на гарантии, усложняющие традиционные модели открытых лицензирования. Но есть гораздо более тонкие проблемы с открытыми данными, которые немногие даже рассмотрели, не говоря уже о использовании для ИИ с открытым исходным кодом.
Звучание тревоги о корпоративном влиянии
Но, хотя мы беспокоимся о совершенствовании определения ИИ с открытым исходным кодом OSI (OSAID), Аманды Брок, генерального директора Openuk и No Fan of the Osiad, прозвучала тревоги по поводу развития законодательства и корпоративного влияния.
«В Законе об искусственном интеллекте ЕС используется« свободный и открытый исходный ИИ », не определяя его… Это позволяет крупным компаниям требовать открытости при сохранении контроля посредством положений о возмещении и страховых барьеры», — сказала она на группе.
Каждый на панели предупредил, что без четких стандартов только технические гиганты могут вывести юридические риски развертывания ИИ — потенциально создавая регулирующий ров. Вот почему, например, мета -генеральный директор Марк Цукерберг связан и решил определить AI с открытым исходным кодом. Если Цукерберг назовет выстрелы, Мета и другие гиганты ИИ получат пользу, оставив другие, небольшие компании и организации ИИ на холоде.
С стоимостью обучения современных моделей искусственного интеллекта, в настоящее время достигающих 500 миллионов долларов, Брок сделал резкий прогноз: «Без истинной открытости только сша и Китай будут контролировать будущее ИИ… все остальные заблокируются».
Похоже, что путь требует переосмысления открытости в эпоху, когда данные заменяют код в качестве критического компонента — до того, как корпоративные и юридические силы закрепляют новые цифровые разделения.
Конечно, если новая модель Deepseek Large Language (LLM) оказывается на порядок дешевле, чем LLM, созданные Meta, Google, Openai и другими технологическими гигантами, все меняется. Следите за обновлениями. Принятая мудрость бизнес -моделей ИИ может оказаться глупой.
Тем не менее, напряжение между сохранением открытого исходного кода и адаптацией проходит через все эти проблемы. Как заметил Джонстон, «мы рискуем нарушать не только ИИ с открытым исходным кодом, но и сам с открытым исходным кодом через противоречивые определения».
Между тем, Villa выступала за гибкость: «Нам нужно отучить идею о том, что лицензии всегда являются ответом… Некоторые компоненты требуют моделей управления за пределами авторских прав».
Что сейчас означает «открытый»?
Короче говоря, традиционная концепция открытости в разработке программного обеспечения должна быть пересмотрена для систем ИИ. Участники дискуссии отметили, что просто наличие кода с открытым исходным кодом недостаточно для ИИ; Данные, используемые для обучения моделей, одинаково важны. Этот сдвиг требует нового понимания того, что представляет собой «открытость» в контексте систем ИИ.
Участники дискуссии согласились с тем, что нам необходимо решить проблему смешения и объединения принципов с открытым исходным кодом, открытых данных и технологий искусственного интеллекта, чтобы привести к более справедливым и инновационным разработкам в этой области.
Однако тщательное рассмотрение юридических, этических и практических аспектов необходимо для обеспечения того, чтобы преимущества этих технологий были широко доступны, а также защита ли личности и предотвращение концентрации власти в руках нескольких крупных корпораций.
Оставайтесь привязанными, ребята; Нас ждет ухабистую поездку.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Стивен Дж. Воган-Николс, известный как SJVN, пишет о технологиях и технологии, так как CP/M-80 был передовой операционной системой ПК, 300BPS был быстрым подключением к Интернету, WordStar был современным -Арт текстовый процессор, и нам понравилось. Подробнее от Стивена Дж. Вогана-Николса
