Ką vis dėlto reiškia „atvirojo kodo AI“?

Kova tarp atvirojo kodo ir patentuotos programinės įrangos yra gerai suprantama. Tačiau dešimtmečius programinės įrangos ratus smelkianti įtampa persimaišė į klestinčią dirbtinio intelekto erdvę, dėl kurios kilo ginčų.

„The New York Times“ neseniai paskelbė puikų „Meta“ generalinio direktoriaus Marko Zuckerbergo įvertinimą, atkreipdamas dėmesį į tai, kaip jo „atvirojo kodo dirbtinio intelekto“ glėbyje jis vėl išpopuliarėjo Silicio slėnyje. Tačiau problema ta, kad „Meta“ prekės ženklo „Llama“ didelės kalbos modeliai iš tikrųjų nėra atvirojo kodo.

O gal jie?

Daugeliu vertinimų jie nėra. Tačiau tai pabrėžia, kaip „atvirojo kodo AI“ sąvoka ateinančiais metais sukels daugiau diskusijų. Atvirojo kodo iniciatyva (OSI), vadovaujama vykdomojo direktoriaus Stefano Maffulli (nuotraukoje aukščiau), kuris jau daugiau nei dvejus metus sprendžia šią problemą, imasi pasaulinių pastangų, apimančių konferencijas, seminarus, paneles ir internetinius seminarus, bando tai išspręsti. , ataskaitos ir kt.

AI nėra programinės įrangos kodas

OSI buvo atvirojo kodo apibrėžimo (OSD) prižiūrėtojas daugiau nei ketvirtį amžiaus, nustatydamas, kaip terminas „atvirasis šaltinis“ gali būti arba turėtų būti taikomas programinei įrangai. Licencija, atitinkanti šį apibrėžimą, gali būti teisėtai laikoma „atvirojo kodo“, nors ji pripažįsta licencijų spektrą nuo itin leistinų iki nelabai leidžiančių.

Tačiau senų licencijavimo ir pavadinimo konvencijų perkėlimas iš programinės įrangos į AI yra problemiškas. Josephas Jacksas, atvirojo kodo evangelistas ir rizikos kapitalo įmonės „OSS Capital“ įkūrėjas, net teigia, kad „nėra tokio dalyko kaip atvirojo kodo AI“, pažymėdamas, kad „atvirasis šaltinis buvo išrastas specialiai programinės įrangos šaltinio kodui“.

Priešingai, „neuroninio tinklo svoriai“ (NNW) – dirbtinio intelekto pasaulyje vartojamas terminas, apibūdinantis parametrus arba koeficientus, per kuriuos tinklas mokosi mokymosi proceso metu – nėra reikšmingai palyginamas su programine įranga.

„Neuroniniai svoriai nėra programinės įrangos šaltinio kodas; jie neįskaitomi žmonėms, taip pat jų negalima derinti“, – pažymi Jacksas. „Be to, pagrindinės atvirojo kodo teisės taip pat neperduodamos NNW jokiu suderintu būdu.

Tai paskatino Jacksą ir „OSS Capital“ kolegę Heather Meeker pateikti savo apibrėžimą, susijusį su „atvirų svarmenų“ sąvoka.

Taigi, dar net nepriėję prie prasmingo „atvirojo kodo AI“ apibrėžimo, jau matome tam tikrą įtampą, kylančią bandant tai pasiekti. Kaip galime susitarti dėl apibrėžimo, jei negalime sutikti, kad tas „dalykas“, kurį apibrėžiame, egzistuoja?

Maffulli, už ką tai verta, sutinka.

„Esmė teisinga“, – sakė jis „TechCrunch“. „Vienas iš pradinių diskusijų buvo, ar apskritai tai vadinti atvirojo kodo AI, bet visi jau vartojo šį terminą.

Tai atspindi kai kuriuos iššūkius platesnėje AI sferoje, kurioje gausu diskusijų, ar dalykas, kurį šiandien vadiname „AI“, iš tikrųjų yra DI, ar tik galingos sistemos, mokomos atpažinti modelius tarp daugybės duomenų. Tačiau priešininkai dažniausiai yra susitaikę su faktu, kad čia yra „AI“ nomenklatūra, ir nėra prasmės su ja kovoti.

Įkurta 1998 m., OSI yra ne pelno siekianti viešosios naudos korporacija, kuri vykdo daugybę su atviruoju šaltiniu susijusių veiklų, susijusių su propagavimu, švietimu ir pagrindine jos priežastimi: atvirojo kodo apibrėžimu. Šiandien organizacija remiasi finansavimu su tokiais gerbiamais nariais kaip „Amazon“, „Google“, „Microsoft“, „Cisco“, „Intel“, „Salesforce“ ir „Meta“.

„Meta“ dalyvavimas OSI šiuo metu ypač pastebimas, nes tai susiję su „atvirojo kodo AI“ sąvoka. Nepaisant to, kad Meta pakabino savo dirbtinio intelekto kepurę ant atvirojo kodo kaiščio, bendrovė turi didelių apribojimų, susijusių su jos modelių „Llama“ naudojimu: Žinoma, jie gali būti naudojami nemokamai moksliniams tyrimams ir komerciniam naudojimui, tačiau programų kūrėjai, turintys daugiau nei 700 milijonai vartotojų kas mėnesį turi prašyti specialios licencijos iš Meta, kurią ji suteiks tik savo nuožiūra.

Paprasčiau tariant, „Meta's Big Tech“ broliai gali švilpti, jei nori.

Meta kalba aplink savo LLM yra šiek tiek lanksti. Nors bendrovė savo „Llama 2“ modelį vadino atviruoju šaltiniu, balandžio mėnesį pasirodžius „Llama 3“, ji šiek tiek atsitraukė nuo terminijos, vietoj to vartojo tokias frazes kaip „atvirai prieinama“ ir „atvirai prieinama“. Tačiau kai kuriose vietose modelis vis dar vadinamas „atviruoju šaltiniu“.

„Visi kiti, kurie dalyvauja pokalbyje, puikiai sutinka, kad pati Lama negali būti laikoma atviruoju šaltiniu“, – sakė Maffulli. „Žmonės, su kuriais kalbėjausi ir kurie dirba „Meta“, žino, kad tai yra šiek tiek sudėtinga.

Be to, kai kurie gali ginčytis, kad čia yra interesų konfliktas: įmonė, kuri parodė norą atsisakyti atvirojo kodo prekės ženklo, taip pat teikia finansus „apibrėžimo“ valdytojams?

Tai yra viena iš priežasčių, kodėl OSI bando diversifikuoti savo finansavimą, neseniai gaudama dotaciją iš Sloan fondo, kuris padeda finansuoti jos daugelio suinteresuotųjų šalių pastangas pasiekti atvirojo kodo AI apibrėžimą. „TechCrunch“ gali atskleisti, kad ši dotacija siekia apie 250 000 USD, o „Maffulli“ tikisi, kad tai gali pakeisti optiką, susijusią su jos priklausomybe nuo įmonių finansavimo.

„Tai vienas iš dalykų, kurį Sloan dotacija dar labiau išryškina: mes galime bet kada atsisveikinti su Metos pinigais“, – sakė Maffulli. „Galėtume tai padaryti dar prieš šią Sloano dotaciją, nes žinau, kad gausime aukų iš kitų. Ir Meta tai puikiai žino. Jie niekam netrukdo [process]nei „Microsoft“, nei „GitHub“, nei „Amazon“, nei „Google“ – jie puikiai žino, kad negali kištis, nes organizacijos struktūra to neleidžia.

Darbinis atvirojo kodo AI apibrėžimas

Dabartinis atvirojo kodo AI apibrėžimo projektas yra 0.0.8 versijos, sudarytas iš trijų pagrindinių dalių: „preambulė“, kurioje išdėstoma dokumento kompetencija; pats atvirojo kodo AI apibrėžimas; ir kontrolinis sąrašas, kuriame pateikiami komponentai, reikalingi atvirojo kodo suderinamai AI sistemai.

Pagal dabartinį projektą atvirojo kodo AI sistema turėtų suteikti laisves naudoti sistemą bet kokiam tikslui neprašant leidimo; leisti kitiems ištirti, kaip sistema veikia, ir apžiūrėti jos komponentus; ir keisti bei dalytis sistema bet kokiais tikslais.

Tačiau vienas didžiausių iššūkių buvo susijęs su duomenimis – tai yra, ar AI sistema gali būti klasifikuojama kaip „atvirojo kodo“, jei įmonė nepadarė mokymo duomenų rinkinio, kad kiti galėtų pasižvalgyti? Pasak Maffulli, svarbiau žinoti, iš kur gauti duomenys ir kaip kūrėjas pažymėjo, pašalino ir filtravo duomenis. Taip pat turėti prieigą prie kodo, kuris buvo naudojamas surinkti duomenų rinkinį iš įvairių šaltinių.

„Daug geriau žinoti tą informaciją, nei turėti paprastą duomenų rinkinį be likusios jos dalies“, – sakė Maffulli.

Nors būtų puiku turėti prieigą prie viso duomenų rinkinio (OSI tai daro „pasirenkamu“ komponentu), Maffulli teigia, kad daugeliu atvejų tai neįmanoma arba praktiškai neįmanoma. Taip gali būti dėl to, kad duomenų rinkinyje yra konfidencialios arba autorių teisių saugomos informacijos, kurios kūrėjas neturi leidimo perskirstyti. Be to, yra metodų, skirtų mokyti mašininio mokymosi modelius, kai patys duomenys iš tikrųjų nėra bendrinami su sistema, naudojant tokius metodus kaip susietasis mokymasis, diferencinis privatumas ir homomorfinis šifravimas.

Ir tai puikiai išryškina esminius „atvirojo kodo programinės įrangos“ ir „atvirojo kodo AI“ skirtumus: ketinimai gali būti panašūs, tačiau jų negalima palyginti, o OSI bando užfiksuoti šį skirtumą. apibrėžimas.

Programinėje įrangoje šaltinio kodas ir dvejetainis kodas yra du to paties artefakto vaizdai: jie atspindi tą pačią programą skirtingomis formomis. Tačiau mokymo duomenų rinkiniai ir vėliau mokomi modeliai yra skirtingi dalykai: galite naudoti tą patį duomenų rinkinį ir nebūtinai galėsite nuosekliai iš naujo sukurti tą patį modelį.

„Mokymų metu atsitinka įvairios statistinės ir atsitiktinės logikos, o tai reiškia, kad ji negali padaryti jos atkartojama taip pat, kaip programinė įranga“, – pridūrė Maffulli.

Taigi atvirojo kodo AI sistema turėtų būti lengvai atkartojama su aiškiomis instrukcijomis. Ir čia atsiranda atvirojo kodo AI apibrėžimo kontrolinio sąrašo aspektas, pagrįstas neseniai paskelbtu akademiniu straipsniu „Modelinio atvirumo sistema: Atkuriamumo, skaidrumo ir tinkamumo dirbtinio intelekto išsamumo ir atvirumo skatinimas“.

Šiame dokumente siūloma „Model Openness Framework“ (MOF) – klasifikavimo sistema, kuri vertina mašininio mokymosi modelius „pagal jų išsamumą ir atvirumą“. MOF reikalauja, kad konkretūs AI modelio kūrimo komponentai būtų „įtraukti ir išleisti pagal atitinkamas atviras licencijas“, įskaitant mokymo metodikas ir išsamią informaciją apie modelio parametrus.

Stabilios būklės

OSI oficialų apibrėžimo paleidimą vadina „stabilia versija“, panašiai kaip įmonė darys su programa, kuri buvo kruopščiai išbandyta ir derinama anksčiau nei geriausias laikas. OSI tikslingai nevadina jo „galutiniu leidimu“, nes jo dalys greičiausiai vystysis.

„Negalime tikėtis, kad šis apibrėžimas galios 26 metus, kaip atvirojo kodo apibrėžimas“, – sakė Maffulli. „Nesitikiu aukščiausios apibrėžimo dalies, pavyzdžiui, „kas yra AI sistema? – daug ką pakeisti. Tačiau dalys, kurias nurodome kontroliiniame sąraše, tie komponentų sąrašai priklauso nuo technologijos? Rytoj, kas žino, kaip atrodys ši technologija.

Tikimasi, kad stabilią atvirojo kodo dirbtinio intelekto apibrėžimą valdyba patvirtins spalio pabaigoje vyksiančioje konferencijoje „All Things Open“, o OSI per ateinančius mėnesius pradės pasaulinį pasirodymą, apimantį penkis žemynus, siekdama daugiau „įvairios informacijos“. apie tai, kaip „atvirojo kodo AI“ bus apibrėžtas toliau. Tačiau bet kokie galutiniai pakeitimai greičiausiai bus šiek tiek daugiau nei „maži pataisymai“ čia ir ten.

„Tai paskutinė atkarpa“, – sakė Maffulli. „Mes pasiekėme pilną apibrėžimo versiją; turime visus reikalingus elementus. Dabar turime kontrolinį sąrašą, todėl tikriname, ar jame nėra netikėtumų; nėra sistemų, kurias reikėtų įtraukti arba neįtraukti.