Tulisiko tekoäly lopulta menestyväksi ulkona olokuilussa?

Isot tekoälyjärjestelmien kustannukset ja rajoitukset, sekä niiden vaikutus laitteiston kustannuksiin, pakottavat käyttäjiä rakentamaan omat järjestelmänsä – aivan kuten kasvava sääntely uhkaa sulkea tämän “varjotekoälytalouden”.

Mielipide Tieteellisten tutkimuspaperien usein esiintyvistä “gotchista” yksi yleisimmistä on, että tutkimuksessa käsitelty ongelma on jo ratkaistu muualla, ja että uuden tutkimuksen panos on vain tahaton tai pieni.

Tämä voi johtua useista syistä: tutkijat toivoivat kvanttihypähdystä, mutta saivat vain puolihypähdystä; ongelman aikaisemmat ratkaisut olivat resursseja vaativampia kuin uusi tarjonta; tai yksinkertaisesti projektin tavoitteet epäonnistuivat kokonaan, mutta akateemisen tutkimuksen “julkaise tai kuole” -kulttuuri pakotti tiimin julkaisemaan sen (usein avalanche -portaalien vilkkaimman julkaisupäivän keskellä).

Koneoppimiskirjallisuudessa kuitenkin uusi ja vastuuton syy on yleistymässä: kyseessä on aina vain suljettujen, rajapintoihin sitoutuneiden portaalien kautta saatavissa oleva ominaisuus tai toiminto.

Luen tällä hetkellä yhtä tällaista paperia – yhteistyötä kiinalaisten yliopistojen ja Amazonin välillä, joka käsittelee toistuvaa ongelmaa objektin poistamisen epäonnistumisesta difuusiopohjaisissa kuvaeditorijärjestelmissä, jotka usein yksinkertaisesti “täyttävät” kohdealueen samanlaisella objektilla:

Vasemmalla on alkuperäinen kuva; sen oikealla puolella, punainen segmentaatiomaski, joka kertoo tekoälylle, minkä osan kuvasta poistaa; seuraavaksi, “Meidän”, näytetään onnistunut objektin poistotapa – ja loput kaksi kuvaa näyttävät samankaltaisia järjestelmiä, jotka eivät poista bussia, vaan lisäävät sen sijaan toisen bussin. Lähde

Edellä olevassa esimerkissä keskikuva näyttää uuden lähestymistavan onnistuneen objektin poistamisen ja taustan asettamisen, vs. kaksi aiempaa menetelmää (kaksi vasemmalla olevaa kuvaa), jotka poistavat bussin, mutta sitten lisäävät toisen bussin kuvaan!

Gotcha!

Jätän tämän haasteen sivuun toistaiseksi (ja se on mielenkiintoinen aihe ), ja siirryn sitten klassiseen “gotchaan”, jota luen uudesta paperista: tekijöiden myöntäminen, että kalliit, omistajien järjestelmät voivat suorittaa tämän tehtävän melko luotettavasti – jotain, mitä tiedän joitakin vuosia Adobe Fireflyn käytöstä Photoshopissa ja muissa suljettujen järjestelmien parissa:

‘[Difuusiopohjaiset] menetelmät usein kuvittelevat lisäämällä tahattomia objekteja poistettujen objektiiden jälkeen, mikä johtaa kontekstuaalisesti epäjohdonmukaisiin [tuloksiin].

‘Toisaalta, viimeaikaiset suljetut multimodaaliset mallit, kuten ChatGPT ja Nano Banana, vaikka ovat tehokkaampia objektien poistamisessa, sisältävät suuria parametrilukumääriä ja korkean laskentaresurssin, joka haittaa niiden käytännön käyttöä reunalaiteilla.

‘Siispä on tarpeen kehittää omistettu objektin poistomalli, joka tarjoaa sekä erinomaisen poistosuorituskyvyn että matalan laskenta-aikataulun ja huomattavasti vähemmän parametreja.’

Tämä selitys, joka keskittyy teknisiin esteisiin, jättää huomiotta ilmeisen tosiasian, että suljetut arkkitehtuurit, kuten ChatGPT ja Nano Banana, eivät ole lainkaan saatavilla paikalliseen asennukseen. Vaikka tällaisten järjestelmien kyky tuottaa kiistanalainen materiaali on antanut heille julkisen oikeutuksen porttien valvontaan viimeisen vuoden aikana, tällaiset portaalit ovat omistajien hallinnassa lähinnä kaupallisten imperatiivien vuoksi.

Perimmältään uusi paperi viittaa siihen, että vaikka kohdeongelma on ratkaistu kaupallisissa järjestelmissä, tämä saattaa olla merkityksetöntä meidän kaltaisille, jotka tarvitsevat oppia ratkaisemaan sen “oikeassa maailmassa” – eli avoimissa järjestelmissä, riippumatta siitä, voidaanko ne asentaa paikallisesti vai ei.

Rinnakkainen kehitys

Mutta miksi ratkaista ongelmaa, joka edelleen riippuu maksullisesta järjestelmästä, ei niinkään omistajan rajoitusten vuoksi, vaan siksi, että vaadittu GPU-laskenta ylittää sen, mitä mikään paikallinen asennus voi realistisesti kestää? Useimmat uudet “avoin” paperit ja koodirepositoriot sisältävät koulutus/inferenssiasetukset, joilla on ilmiselvät resurssivaatimukset, kuten A100-klustereita.

No, se riippuu siitä, mitä kaikki nämä odottavat, talousmurtavat tekoälydatakeskukset tulevat täyttämään, kun ne lopulta tulevat käyttöön. Yleiset pelot ja eliittien toiveet näkevät muurien takana olevat, ChatGPT-tasoiset omistajien järjestelmät korvaamassa työpaikkoja, samalla kun ne jatkuvasti nostavat tilauskustannuksia ja laskevat palvelutasoja, tyydyttääkseen varhaisen VC-pääoman, joka joutui odottamaan 3-5 vuotta toiminnan käynnistämiseksi.

Mutta kirjallisuudessa näkyy kasvava trendi, joka tukee vaihtoehtoista tulevaisuutta, ja “omaa tietä” -henkeä monissa online-yhteisöissä, kuten r/stablediffusion-subreddissä, jossa on tällä hetkellä 920 000 käyttäjää, ja joka on jo kauan sitten kieltänyt viestit, jotka liittyvät suljettuihin kuva-/videogeneraattorijärjestelmiin.

Tässä vaihtoehtoisessa tulevaisuudessa uusi maailmanlaajuinen tekoälydatakeskusten tarjonta mahdollistaa raakalaskennan käyttäjäkonfiguroitaville, käyttäjämääriteltyille järjestelmille, sen sijaan, että se tyydyttäisi monumentaalisten “mustan laatikon” -kehyksien, kuten ChatGPT ja Adobe Fireflyn, vaatimukset.

Pintakkitka

Katselen r/stablediffusionin monimutkaisia, Patreon-kaivettuja etä-GPU-kävelyjä, ja se näyttää mahdottomalta tällä hetkellä: mallit muuttavat jatkuvasti maalitaulua jokaisen päivityksen myötä; ne ovat vaikeita asentaa paikallisesti, jopa helpoimmissa ja käyttäjäystävällisimmissä kehyksissä; ja yleisesti ottaen kitka, joka on osana tätä, viittaa siihen, että se on vain geek-harrastajien ja niiden yritysten, jotka eivät ole suoraan osallisia tekoälyyn, mutta haluavat kehittää ja ylläpitää omia paikallisia järjestelmiään, sen sijaan, että vuokraavat kyseisiä kykyjä:

Historiallisesti kuitenkin jokainen teknologia, jossa on ollut suuri kysyntä avoimen ja demokraattisen yksinkertaisuuden ja kommodifioinnin suhteen, on saanut sen, ja useimmat levinneimmät ratkaisut ovat yleensä syntyneet jännitteistä kaupallisten järjestelmien ja avoimen lähdekoodin vaihtoehtojen ja aloitteiden välillä.

Haasteet, jotka olivat aikaisemmin erikoistuneiden “nörttien” erityisalueita, kuten internet-yhteydet, sisällön hallintajärjestelmät ja blogirunkojärjestelmät, sekä internet-turva, valokuvaus ja median hallinta, ovat kaikki kehittyneet hämmästyttävän monimutkaisuudesta yksinkertaisuuteen ja hyödyllisyyteen.

Siispä myöhempi tekoälymaisema saattaa olla monimuotoisempi ja täynnä pienempiä, oikeasti kilpailevia toimijoita kuin mitä nykyiset tekoälymarkkinajohtajat ehkä toivoisivat.

Itseohjautuvuus välttämättömyyden vuoksi

Ironisesti, “Iso tekoäly” edistää paljon riippumattomuuden henkeä loppukäyttäjien keskuudessa, imien datakeskuksiinsa kaikki tietokonekomponentit – erityisesti DRAMin – jotka muuten menisivät “tavallisille” kuluttajille.

Seurauksena on, että monet näkevät tulevaisuuden, jossa suljetut “globaalit tekoälyresurssit” käytetään ohuiden asiakasohjelmien kautta, ja kehitetään kasvavaa kiinnostusta ylläpitää olemassa olevaa laitteistoa.

Tekoälyn hyökkäys teknologian toimitusketjuihin on myös aiheuttanut teknologiapalvelujen tarjoajien hinnankorotukset viimeisten 3-6 kuukauden aikana, joko siksi, että pienemmät yritykset joutuvat todella puristuksiin laitteistopulasta, tai vain tekoälyn vuoksi.

Tämä on johtanut kasvavaan kiinnostukseen itseisännittämisestä ja paikallisissa järjestelmissä – mukaan lukien tekoälyverkkojen itseisännittäminen.

Olen itse joutunut tähän viime aikoina, siirtymällä paikalliseen LAN-tallennukseen valokuvien ja videoiden sekä tiedostojen varmuuskopioinnin osalta. Jälkimmäisessä olen käyttänyt ilmaista ja avoimen lähdekoodin Immich-monialustaa, joka auttaa minua siirtymään pois pilvitallennuspalveluiden, kuten iCloudin, hinnankorotusten ja muiden huolestuttavien kysymysten vuoksi:

Ilmainen Immich-alusta voi pitää median laitteistollasi ja yksityisenä kanavillasi. Tässä tapauksessa käytän Immichia myös Dockerissa palvellessani NVIDIA 3090 -näytönohjainta LANin yli, jonne valokuvat ja videot on tallennettu, jotta tehokkaampi näytönohjain voi käsitellä raskaita kuvan-/videokäsittelytehtäviä.

Jos oma kokemukseni on edes jonkinlainen osoitus, vibekoodaus – jota pidetään tällä hetkellä kirottuina monissa aiemmin “puhtaisissa” online-yhteisöissä – ruokkii tätä itsenäisyyden aaltoa (vaikka se saattaa uhata avoimen lähdekoodin repositorioita, joihin se nojaa).

Esimerkiksi verkkotietoni on aina ollut heikkouteni tietokoneissa, joten tekoälyavustus oli välttämätöntä minulle, jotta pystyisin saamaan turvallisen VPS:n toimimaan ja tukemaan joukkoa itseisännitettyjä palveluita.

Näin ollen “Iso tekoäly” on väittäen “Pieni tekoälyä”; siksi ehkä voimme pitää nykyistä hyperskaalaisia, hyperarvokkaita tekoälyyrityksiä vain siirtymävaiheena ennen demokraattisempaa ja käyttäjäkeskeisempää tekoälyyhteiskunnan syntymistä, joka hylkää muurien etsintä- ja vuokraamisyritykset kuin käytettyjä kiihdytinten raketteja – aivan kuten vuoden 2000 dot-com-romahdus jätti hyödyllisen infrastruktuurin jälkeensä, joka kiihdytti webin kehitystä vuosia sen jälkeen, kun yritykset, jotka maksivat sen, olivat romahduttaneet.

Sääntelyn aika

No, se ei välttämättä toista itseään tällä kertaa.

Vaikka olimme taipuvaisia muodostamaan jonkinlaisen “ex-moat” -reunayhteisön, tekoälyn sääntely yhdistettynä nykyiseen maailmanlaajuiseen ikävahvistustrendiin näyttää todennäköisesti estävän nämä kehityksen suunnat.

Ankku, joka estää “varjotekoälytalouden”, on sääntely. Jo keskeiset repositoriot, kuten GitHub ja Hugging Face, vaativat usein verkkoon kirjautumisen ennen kuin sallivat käyttäjien kloonata repositorioita paikallisesti, riippuen repositorion asetuksista.

Siispä mekanismit ovat jo olemassa laajemman tekoälykehyksien valvonnan toteuttamiseksi kuin mitä on tämänhetkinen käytäntö; ja tahto lisätä tällaista valvontaa on konsolidoituva yksittäisten hallitusten aloitteista globaaliin pyrkimykseen.

Niinpä, jos markkinavoimat ja vapaan lähdekoodin liikkeen älykkyys poistavat kitkan tekoälyn käytöstä, tietäjät tulevat palaamaan sääntelyvaatimusten muodossa: noudattamisvaatimukset, jotka ovat yrityksille vaivattomia, mutta ehkä ei yksityishenkilöille – samanlaisia kuin se kitka, joka on lisätty kuluttajien online-maksujärjestelmiin PayPalin kultakauden jälkeen 2000-luvulla.

Onko Meta kuluttanut 2 miljardia dollaria lobatakseen ikäkontrollin OS-tasolla sen merkittävän tekoälysijoituksen vuoksi, vai sen datakeruun edistämiseksi, lopputulos suurten teknologiayritysten tukea ikäkontrollille on se, että “paikallinen” tekoäly voi tulla säännellyksi samalla tavalla kuin luokan A -aine; ja samalla tavoin kuin DMCA suunniteltiin rikollistamaan aikomus eikä mikään tietty tekijänoikeuksien kiertämismekanismi, kansainväliset tekoälysäännöt voivat tehdä kaiken tekoälyä hyödyntävän, epävirallisen käytön laittomaksi, melko vähällä aktiivisella valvonnalla.

Tämä saattaa vaikuttaa ylioptimistiselta otetta viime vuoden aikana – mutta se oli ennen kuin Kalifornia ja systemd asettuivat tukemaan ikävahvistuksen ajatusta, jota monet näkevät välittömänä edustajana Kiinan kommunistisen puolueen tyylistä verkoston anonyymin käytön kieltämisestä.

Lopputulos

Niinpä, vaikka lainsäädäntö ja lainsäätäjien tausta valmistelee ehkä sääntelemään tekoälyä hyvin säännellyssä tilassa, jossa vapaaehtoiset käyttäjät eivät voi “valmistaa omia” enempää kuin he voivat kasvattaa tai fermentoida säänneltyjä aineita ilman lupaa, tutkimusala säilyttää optimistisen asenteen – että tekoälystä tulee demokraattinen ja hyödyllinen voima laajemmassa yhteiskunnassa kuin vain suljettujen tekoälyjärjestelmien kannattajat.

Paljon riippuu siitä, miten romu hajoaa tekoälykuplan rikkoutumisen jälkeen – ainakin siinä määrin, kuin tarjoajat joko konsolidoivat tai markkinat asettuvat pitkäaikaiseen balkanisaatioon – mikä vaatisi todennäköisesti lempeämmän sääntelyn kosketuksen.

Julkaistu ensimmäisen kerran keskiviikkona, 1. huhtikuuta 2026