LAION in Lettera Aperta al Parlamento Europeo Urge Call to Protect Open-Source AI in Europa

LAION (The Large Scale Artificial Intelligence Open Network), e altre istituzioni di ricerca rinomate, hanno pubblicato una lettera aperta indirizzata al Parlamento Europeo. Questa lettera sottolinea le inevitabili ripercussioni negative che il progetto di legge sull’AI avrà sulla ricerca e sviluppo (R&D) open-source nel campo dell’intelligenza artificiale (AI).

La lettera sottolinea il ruolo essenziale che la R&D open-source svolge nel garantire la sicurezza, la sicurezza e la competitività dell’AI in Europa, mentre avverte anche contro l’inibizione di tale lavoro innovativo.

La lettera affronta i seguenti punti, come indicato da LAION.

L’Importanza dell’AI Open-Source

La lettera elenca tre motivi principali per cui l’AI open-source è degna di protezione:

1. Sicurezza attraverso la trasparenza: L’AI open-source promuove la sicurezza consentendo ai ricercatori e alle autorità di verificare le prestazioni del modello, identificare i rischi e stabilire mitigazioni o contromisure.
2. Concorrenza: L’AI open-source consente alle piccole e medie imprese di costruire su modelli esistenti e aumentare la produttività, anziché affidarsi a poche grandi aziende per la tecnologia essenziale.
3. Sicurezza: Le organizzazioni pubbliche e private possono adattare i modelli open-source per applicazioni specializzate senza condividere dati sensibili con aziende proprietarie.

Preoccupazioni sul Progetto di Legge sull’AI

Il progetto di legge sull’AI potrebbe introdurre nuovi requisiti per i modelli di base, che potrebbero avere un impatto negativo sulla R&D open-source nell’AI. La lettera sostiene che le regole “una taglia unica” soffocheranno la R&D open-source e potrebbero:

• Consolidare i guardiani proprietari, spesso grandi aziende, a scapito dei ricercatori e sviluppatori open-source
• Limitare la libertà accademica e impedire alla comunità di ricerca europea di studiare modelli di pubblico interesse
• Ridurre la concorrenza tra i fornitori di modelli e spingere gli investimenti in AI all’estero

Raccomandazioni per il Parlamento Europeo

La lettera aperta formula tre raccomandazioni chiave:

1. Garantire che la R&D open-source possa essere conforme al progetto di legge sull’AI: Il progetto di legge dovrebbe promuovere la R&D open-source e riconoscere le distinzioni tra modelli di AI a codice chiuso offerti come servizio e modelli di AI rilasciati come codice open-source. Dove opportuno, il progetto di legge dovrebbe esentare i modelli open-source dalle norme destinate ai modelli a codice chiuso.
2. Imporre requisiti proporzionati al rischio: Il progetto di legge dovrebbe imporre regole per i modelli di base che siano proporzionate al loro rischio reale. Un quadro “una taglia unica” potrebbe rendere impossibile l’implementazione di modelli a basso rischio e open-source in Europa.
3. Stabilire strutture di ricerca pubbliche per le risorse di calcolo: L’UE dovrebbe stabilire strutture di calcolo ad alta scala per la ricerca sull’AI, consentendo alla comunità di ricerca europea di studiare i modelli di base open-source in condizioni controllate con supervisione pubblica.

Il Futuro dell’AI in Europa

La lettera conclude con un appello all’azione per il Parlamento Europeo per considerare i punti sollevati e favorire un ambiente legislativo che sostenga la R&D open-source. Questo approccio promuoverà la sicurezza attraverso la trasparenza, stimolerà l’innovazione e la concorrenza e accelererà lo sviluppo di una capacità di AI sovrana in Europa.

Con numerosi sostenitori illustri, tra cui il Laboratorio Europeo per l’Apprendimento e i Sistemi Intelligenti (ELLIS), la Rete Pan-Europea di Eccellenza per l’AI e l’Associazione Tedesca per l’AI (KI-Bundesverband), la lettera serve come un potente promemoria dell’importanza di proteggere l’AI open-source per il futuro dell’Europa.

Sostenitori

• Laboratorio Europeo per l’Apprendimento e i Sistemi Intelligenti (ELLIS) – Rete Pan-Europea di Eccellenza per l’AI
• Associazione Tedesca per l’AI (KI-Bundesverband) – Con oltre 400 aziende, la più grande rete di AI in Germania
• Prof. Jürgen Schmidhuber: Direttore Scientifico del Swiss AI Lab IDSIA (USI & SUPSI), Co-Fondatore e Chief Scientist di NNAISENSE, Inventore delle Reti LSTM
• Prof. Sepp Hochreiter: JKU Linz, Inventore delle Reti LSTM
• Prof. Bernhard Schölkopf: Direttore, Istituto Max Planck per i Sistemi Intelligenti e Istituto ELLIS, Tübingen, Germania
• Prof. Serge Belongie: Università di Copenaghen; Direttore, Centro Pionier per l’AI
• Prof. Andreas Geiger: Università di Tübingen e Centro di AI di Tübingen
• Prof. Irina Rish: Professore Ordinario all’Università di Montréal, Canada Excellence Research Chair (CERC) in Autonomous AI e Canada CIFAR AI Chair, membro fondatore di Mila – Istituto di Ricerca sull’AI del Quebec.
• Prof. Antonio Krüger: Amministratore Delegato del Centro di Ricerca Tedesco per l’AI (DFKI) e Professore all’Università della Saarland
• Prof. Kristian Kersting: Professore Ordinario all’Università Tecnica di Darmstadt e Co-Direttore, Centro di AI dell’Assia (hessian.AI)
• Jörg Bienert: Amministratore Delegato dell’Associazione Tedesca per l’AI, CPO di Alexander Thamm GmbH
• Patrick Schramowski: Ricercatore al Centro di AI Tedesco (DFKI) e Centro di AI dell’Assia (hessian.AI)
• Dr. Jenia Jitsev: Capo del Laboratorio al Centro di Calcolo di Juelich, Centro di Ricerca Juelich, Associazione Helmholtz, membro di ELLIS
• Dr. Sampo Pyysalo: Ricercatore all’Università di Turku, Finlandia
• Robin Rombach: Co-Sviluppatore di Stable Diffusion, Candidato al Dottorato all’Università Ludwig Maximilian di Monaco
• Prof. Michael Granitzer: Cattedra di Scienza dei Dati all’Università di Passau, Germania e Coordinatore di OpenWebSearch.eu
• Prof. Dr. Jens Meiler: Università di Lipsia, Centro ScaDS.AI per l’Analisi dei Dati e l’Intelligenza Artificiale
• Prof. Dr. Martin Potthast: Università di Lipsia, Centro ScaDS.AI per l’Analisi dei Dati e l’Intelligenza Artificiale, e OpenWebSearch.EU
• Prof. Dr. Holger Hoos: Professore Alexander von Humboldt in AI all’Università Tecnica di Aachen (Germania) e Professore di Apprendimento Automatico all’Università di Leida (Paesi Bassi)
• Prof. Dr. Henning Wachsmuth: Cattedra di Elaborazione del Linguaggio Naturale all’Istituto di Intelligenza Artificiale, Università di Hannover
• Prof. Dr. Wil van der Aalst: Professore Alexander von Humboldt in Scienza dei Processi e dei Dati all’Università Tecnica di Aachen e Chief Scientist di Celonis
• Prof. Dr. Bastian Leibe: Cattedra di Visione Computazionale all’Università Tecnica di Aachen (Germania)
• Prof. Dr. Martin Grohe: Cattedra di Logica e Teoria dei Sistemi Discreti, Università di Aachen
• Prof. Ludwig Schmidt: Scuola di Ingegneria Informatica e Scienze, Università di Washington
• Dr Morten Irgens: Vice-Rettore, Kristiania, Co-Fondatore e membro del consiglio di amministrazione di CLAIRE (la Confederazione dei Laboratori di Ricerca sull’AI in Europa), Adra (l’Associazione per l’AI, i Dati e la Robotica) e NORA (il Consorzio di Ricerca sull’AI norvegese)
• Prof. Dr. Hector Geffner: Professore Alexander von Humboldt in AI all’Università Tecnica di Aachen (Germania), e Professore Ospite in AI all’Università di Linköping, Svezia
• Prof. Dr. Hilde Kuehne: Università di Francoforte (Germania), MIT-IBM Watson AI Lab (USA)
• Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D.: Capo del Gruppo di Sistemi Basati sulla Conoscenza e Presidente del Dipartimento di Informatica, Università Tecnica di Aachen, Germania
• Sebastian Nagel: Ingegnere di Crawl, Common Crawl, Costanza, Germania

Anche se non ufficialmente nella lista dei Sostenitori, Unite.AI sostiene anch’essa questa Lettera Aperta.