إعادة التفكير في المصدر المفتوح في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي

نموذج المصدر المفتوح – وهو مبدأ لتطوير البرمجيات يُجعل فيه رمز المصدر متاحًا بشكل حر للجمهور من أجل التوزيع أو التعديل – كان منذ فترة طويلة محفزًا للابتكار. ولدت الفكرة في عام 1983 عندما أصبح ريتشارد ستالمان، مطور البرمجيات، محبطًا من الطبيعة المغلقة لطباعةه التي تعطل.

أثارت رؤيته حركة البرمجيات الحرة، مما مهد الطريق للنظام البيئي المفتوح المصدر الذي يقوم على معظم الإنترنت والابتكار في البرمجيات اليوم.

لكن ذلك كان منذ أكثر من 40 عامًا.

اليوم، يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع تحدياته الفنية والأخلاقية الفريدة، معنى “الانفتاح”، ويطالبنا بإعادة النظر في نموذج المصدر المفتوح – ليس لتركيه، ولكن لتكيفه.

الذكاء الاصطناعي وحريات المصدر المفتوح

تتعارض الحريات الأربع الأساسية للبرمجيات مفتوحة المصدر – القدرة على تشغيل، دراسة، تعديل، وتوزيع أي رمز برمجي – مع طبيعة الذكاء الاصطناعي التوليدي بطرق عديدة:

• تشغيل: غالبًا ما تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بنية تحتية وتكلفة حسابية عالية جدًا، مما يحد الوصول بسبب قيود الموارد.
• دراسة وتعديل: نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي معقدة للغاية، لذلك فهمها وتعديلها بدون الوصول إلى الرمز والبيانات التي تؤثر عليها هو تحد كبير.
• توزيع: تُقيّد العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي توزيعها من حيث التصميم، خاصة تلك التي تحتوي على أوزان مدربة وبيانات مملوكة للموفّر.

لا يعود تآكل هذه المبادئ الأساسية إلى النية الخبيثة، ولكن إلى التعقيد والكلفة الهائلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. في الواقع، زادت التكاليف المالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة بشكل كبير في السنوات الأخيرة – يُreported أن تكاليف تدريب OpenAI’s GPT-4 بلغت ما يصل إلى 78 مليون دولار، باستثناء رواتب الموظفين، مع إجمالي النفقات تجاوزت 100 مليون دولار. ​

تعقيد “المصدر المفتوح” للذكاء الاصطناعي

نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الحقيقي سيحتاج إلى شفافية كاملة في رمز الاستدلال، رمز التدريب، أوزان النموذج، وبيانات التدريب. ومع ذلك، فإن العديد من النماذج التي تُسمى “مفتوحة” ستُصدر فقط رمز الاستدلال أو أوزان جزئية، في حين أن البعض الآخر يقدم تراخيص محدودة أو يقيّد الاستخدام التجاري تمامًا.

تخلق هذه الشفافية غير المتكافئة وهمًا بأن مبادئ المصدر المفتوح تُطبّق، بينما تفشل في الممارسة.

تُظهر الدراسة التي أجرتها مبادرة المصدر المفتوح (OSI) أن العديد من نماذج اللغة الكبيرة الشهيرة التي تدعي أنها مفتوحة المصدر – بما في ذلك Llama2 و Llama 3.x (التي طوّرتها Meta) و Grok (X) و Phi-2 (Microsoft) و Mixtral (Mistral AI) – غير متوافقة هيكليًا مع مبادئ المصدر المفتوح.

تحديات الاستدامة والحفز

تم بناء معظم البرمجيات مفتوحة المصدر على основе جهود تطوعية أو تمويل منح، بدلاً من البنية التحتية المكلفة والمتطلبات الحسابية العالية. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، على النقيض، مكلفة للغاية في التدريب والصيانة، ومن المتوقع أن تزيد التكاليف. يتنبأ CEO Anthropic، Dario Amodei، أنه قد يصل في النهاية إلى $100 مليار لتدريب نموذج متقدم.

بدون نموذج تمويل مستدام أو هيكل حافز، يواجه المطورون خيارًا بين تقييد الوصول من خلال تراخيص مغلقة أو غير تجارية أو المخاطرة بالانهيار المالي.

الconceptات الخاطئة حول “الأوزان المفتوحة” والترخيص

أصبحت إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي متزايدة التعقيد، حيث يُسوق العديد من المنصات لأنفسهم على أنهم “مفتوحون” بينما يفرضون قيودًا تتعارض بشكل أساسي مع مبادئ المصدر المفتوح الحقيقية. تظهر هذه “الخدعة” في عدة طرق:

• النماذج التي تُسمى “أوزان مفتوحة” قد تمنع الاستخدام التجاري تمامًا، مما يجعلها أكثر كأدوات أكاديمية من أدوات أعمال عملية للجمهور لاستكشافها وتطويرها.
• يقدم بعض الموفّرين وصولًا إلى نماذج مدربة مسبقًا، لكنهم يحرسون بحرارة مجموعات بياناتهم وطرقهم، مما يجعل من المستحيل إعادة إنتاج أو التحقق من نتائجهم بطريقة معنوية.
• تفرض العديد من المنصات قيودًا على التوزيع التي تمنع المطورين من بناء أو تحسين النماذج لأجلهم، حتى لو كانوا يستطيعون الوصول إلى الرمز بالكامل.

في هذه الحالات، “مفتوح للبحث” هو مجرد كلام مزدوج لل “مغلق للأعمال”. النتيجة هي شكل من أشكال الارتباط بالبائع، حيث تستثمر المنظمات وقتًا ومواردًا في منصات تظهر وكأنها مفتوحة، فقط لاكتشاف القيود الحاسمة عند محاولة توسيع نطاق أو تطبيق التطبيقات.

الانزلاق القانوني

التقدم السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي يتفوق بالفعل على تطوير الإطارات القانونية المناسبة، مما يخلق شبكة معقدة من التحديات المتعلقة بالملكية الفكرية التي تزيد من المخاوف السابقة.

تتمحور أول ساحة قانونية رئيسية حول استخدام بيانات التدريب. تستخدم نماذج التعلم العميق مجموعات بيانات كبيرة من الإنترنت، مثل الصور وال نصوص الإلكترونية. أثار هذا الجمع الكبير للبيانات جدلاً حادًا حول حقوق الملكية الفكرية. تدعي الشركات التكنولوجية أن أنظمتها للذكاء الاصطناعي تدرس وتتعلم من المواد المحمية بحقوق التأليف والنشر من أجل إنشاء محتوى جديد ومُحول.然而، يجادل أصحاب حقوق التأليف والنشر بأن هذه الشركات التكنولوجية تنتهك حقوق التأليف والنشر بشكل غير قانوني، مما يخلق محتوى منافس يهدد عيشهم.

تمثل ملكية الأعمال المشتقة التي يولدها الذكاء الاصطناعي غموضًا قانونيًا آخر. لا أحد يعرف كيف تصنف المحتوى الذي يُنشئه الذكاء الاصطناعي، باستثناء مكتب حقوق التأليف والنشر في الولايات المتحدة، الذي يُعلن أن “إذا كان الذكاء الاصطناعي يُنشئ المحتوى بالكامل، فلا يمكن حمايته بحقوق التأليف والنشر”.

يصبح عدم اليقين القانوني حول الذكاء الاصطناعي التوليدي – خاصةً فيما يتعلق bằng انتهاك حقوق التأليف والنشر، وملكية الأعمال المشتقة التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي، والمحتوى غير المرخص في بيانات التدريب – أكثر تعقيدًا مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي كأدوات ذات أهمية جيوسياسية: قد تكون الدول التي تتنافس على تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي المتفوقة أقل استعدادًا لتقيد الوصول إلى البيانات، مما يضع الدول التي لديها حماية فكرية أكثر صرامة في موضع ضعف تنافسي.

ما يجب أن يصبح عليه المصدر المفتوح في عصر الذكاء الاصطناعي

لقد غادر قطار الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل المحطة ويتحرك بلا توقف. نأمل في بناء مستقبل حيث يشجع الذكاء الاصطناعي على الابتكار بدلاً من كبحه. في هذه الحالة، يحتاج قادة التكنولوجيا إلى إطار يضمن الاستخدام التجاري الآمن والشفاف، ويعزز الابتكار المسؤول، ويعالج ملكية البيانات والترخيص، ويفصل بين “مفتوح” و “مجانًا”.

قد يقدم مفهوم متطور، ترخيص المصدر المفتوح التجاري، طريقًا إلى الأمام من خلال اقتراح الوصول المجاني للاستخدام غير التجاري، والوصول المرخص للاستخدام التجاري، والاعتراف بالمنشأ وملكية البيانات.​​

为了 التكيف مع هذه الحقيقة الجديدة، يجب على مجتمع المصدر المفتوح تطوير نماذج ترخيص خاصة بالذكاء الاصطناعي، وتشكيل شراكات عامة خاصة لتمويل هذه النماذج، وتأسيس معايير موثوقة للشفافية والسلامة والأخلاقيات.

غير المصدر المفتوح العالم من قبل. والآن يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي العالم مرة أخرى.为了 الحفاظ على روح الانفتاح، يجب علينا تطوير حرفة القانون، معترفين بالطلبات الفريدة للذكاء الاصطناعي، ومواجهة التحديات بشكل مباشر لإنشاء نظام بيئي شامل ومستدام.