La battaglia per l’intelligenza artificiale open source sulla scia dell’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale open source sta rapidamente rimodellando il software ecosistema rendendo modelli e strumenti di intelligenza artificiale accessibili alle organizzazioni. Ciò sta portando a una serie di vantaggi, tra cui innovazione accelerata, migliore qualità e costi inferiori.

Secondo 2023 Open Logic rapporto, l’80% delle organizzazioni utilizza più software open source rispetto al 77% dello scorso anno per accedere alle innovazioni più recenti, migliorare la velocità di sviluppo, ridurre i vincoli al fornitore e minimizzare i costi di licenza.

Il panorama attuale dell’intelligenza artificiale open source è ancora in evoluzione. Giganti della tecnologia come Google (Meena, Bard e PaLM), Microsoft (Turing NLG), e Amazon Web Services (Amazon Lex) sono stati più cauti nel rilasciare le loro innovazioni legate all’intelligenza artificiale. Tuttavia, alcune organizzazioni, come Meta e altre società di ricerca basate sull’intelligenza artificiale, stanno attivamente rendendo open source i loro modelli di intelligenza artificiale.

Inoltre, è in corso un intenso dibattito IA open source che ruota attorno al suo potenziale di sfidare la grande tecnologia. Questo articolo mira a fornire un'analisi approfondita dei potenziali vantaggi dell'intelligenza artificiale open source ed evidenziare le sfide future.

Progressi pionieristici: il potenziale dell’intelligenza artificiale open source

Molti professionisti considerano il l’ascesa dell’intelligenza artificiale open source come uno sviluppo positivo perché rende l’intelligenza artificiale più trasparente, flessibile, responsabile, conveniente e accessibile. Ma i giganti della tecnologia come OpenAI e Google sono molto cauti nell’open source dei loro modelli a causa di problemi commerciali, di privacy e di sicurezza. Con l’open source, potrebbero perdere il loro vantaggio competitivo, oppure dovrebbero divulgare informazioni sensibili riguardanti i loro dati e l’architettura del modello, e gli autori malintenzionati potrebbero utilizzare i modelli per scopi dannosi.

Tuttavia, il fiore all’occhiello dei modelli di intelligenza artificiale open source è l’innovazione più rapida. Diversi notevoli Avanzamenti dell'IA sono diventati accessibili al pubblico attraverso la collaborazione open source. Ad esempio, Meta ha fatto una mossa rivoluzionaria rendendo open source il proprio modello LLM Lama.

Man mano che la comunità di ricerca ha ottenuto l'accesso a Lama, ha catalizzato ulteriori scoperte nel campo dell'intelligenza artificiale, portando allo sviluppo di modelli derivati ​​come Alpaca e Vicuna. A luglio, Stabilità AI ha costruito due LLM denominati Beluga 1 e Beluga 2 sfruttando rispettivamente LLaMA e LLaMA 2. Hanno mostrato risultati migliori su molte attività linguistiche come il ragionamento, la risposta a domande specifiche per dominio e la comprensione delle sottigliezze linguistiche rispetto ai modelli all’avanguardia in quel momento. Recentemente, Meta ha introdotto Codice LLaMA–uno strumento AI open source per la codifica che ha sovraperformato i modelli all'avanguardia sulle attività di codifica, anch'esso basato su LLaMA 2.

Confronto delle prestazioni del codice LLaMA

Ricercatori e professionisti stanno inoltre migliorando le capacità di LLaMA di competere con i modelli proprietari. Ad esempio, modelli open source come Giraffe di Abaco AI e Lama-2-7B-32K-Istruzione da Insieme AI sono ora in grado di gestire lunghezze di contesto di input lunghe 32K, una funzionalità disponibile solo in LLM proprietario come GPT-4. Inoltre, iniziative del settore, come MosaicML open-source MPT7B e 30B modelli, stanno consentendo ai ricercatori di addestrare da zero i loro modelli di intelligenza artificiale generativa.

Nel complesso, questo sforzo collettivo ha trasformato il panorama dell’intelligenza artificiale, favorendo la collaborazione e la condivisione delle conoscenze che continuano a portare a scoperte rivoluzionarie.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale open source per le aziende

L’intelligenza artificiale open source offre numerosi vantaggi, rendendola un approccio avvincente all’intelligenza artificiale. Abbracciando la trasparenza e la collaborazione guidata dalla comunità, l'intelligenza artificiale open source ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui sviluppiamo e distribuiamo soluzioni di intelligenza artificiale.

Ecco alcuni vantaggi dell’intelligenza artificiale open source:

• Sviluppo rapido: I modelli di intelligenza artificiale open source consentono agli sviluppatori di basarsi su framework e architetture esistenti, consentendo un rapido sviluppo e iterazione di nuovi modelli. Con una base solida, gli sviluppatori possono creare nuove applicazioni senza reinventare la ruota.
• Maggiore trasparenza: Trasparenza è una caratteristica chiave dell'open source, poiché fornisce una visione chiara degli algoritmi e dei dati sottostanti. Questa visibilità riduce i pregiudizi e promuove l’equità, portando a un ambiente IA più equo.
• Maggiore collaborazione: L'intelligenza artificiale open source ha democratizzato lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, che promuove la collaborazione, favorendo una comunità diversificata di contributori con competenze diverse.

Affrontare le sfide: i rischi dell’intelligenza artificiale open source

Sebbene l’open source offra numerosi vantaggi, è importante essere consapevoli dei potenziali rischi che può comportare. Ecco alcune delle principali preoccupazioni associate all’intelligenza artificiale open source:

• Sfide normative: L’ascesa dei modelli di intelligenza artificiale open source ha portato a uno sviluppo sfrenato con rischi intrinseci che richiedono un’attenta regolamentazione. L’accessibilità e la democratizzazione dell’intelligenza artificiale sollevano preoccupazioni riguardo al suo potenziale utilizzo dannoso. Secondo un recente rapporto di Angolo di silicio, alcuni progetti di IA open source utilizzano IA generativa e LLM con scarsa sicurezza, mettendo a rischio organizzazioni e consumatori.
• Degrado della qualità: Sebbene i modelli di intelligenza artificiale open source offrano trasparenza e collaborazione alla comunità, possono soffrire di un degrado della qualità nel tempo. A differenza dei modelli closed source gestiti da team dedicati, l'onere della manutenzione spesso ricade sulla comunità. Ciò spesso porta a potenziale negligenza e a versioni di modelli obsolete. Questo degrado potrebbe ostacolare le applicazioni critiche, mettendo a repentaglio la fiducia degli utenti e il progresso complessivo dell’intelligenza artificiale.
• Complessità della regolamentazione dell'IA: I modelli di IA open source introducono un nuovo livello di complessità per i regolatori dell’IA. Ci sono una serie di fattori da considerare, ad esempio come proteggere i dati sensibili, come impedire che i modelli vengano utilizzati per scopi dannosi e come garantire che i modelli siano ben mantenuti. Pertanto, è piuttosto impegnativo per i regolatori dell’IA garantire che i modelli open source siano utilizzati a fin di bene e non a scopo dannoso.

La natura in evoluzione del dibattito sull’intelligenza artificiale open source

“L’open source guida l’innovazione perché consente a molti più sviluppatori di costruire con la nuova tecnologia. Migliora anche la sicurezza perché quando il software è aperto, più persone possono esaminarlo per identificare e risolvere potenziali problemi”, disse Mark Zuckerberg quando ha annunciato il FIAMMA 2 modello linguistico di grandi dimensioni nel luglio di quest'anno.

D’altra parte, i principali attori come OpenAI e Google, sostenuti da Microsoft, stanno mantenendo chiusi i loro sistemi di intelligenza artificiale. L’obiettivo è ottenere un vantaggio competitivo e ridurre al minimo il rischio di uso improprio dell’IA.

Co-fondatore e capo scienziato di OpenAI, Ilya Sutskever, ha detto a The Verge, “Questi modelli sono molto potenti e stanno diventando sempre più potenti. Ad un certo punto, se si volesse, sarà abbastanza facile causare gravi danni con questi modelli. E man mano che le capacità aumentano, è logico che tu non voglia divulgarle. Esistono quindi potenziali rischi legati ai modelli di intelligenza artificiale open source che gli esseri umani non possono ignorare.

Anche se l’intelligenza artificiale in grado di causare la distruzione umana potrebbe essere lontana decenni, gli strumenti di intelligenza artificiale open source sono già stati utilizzati in modo improprio. Ad esempio, il primo modello LLaMA è stato rilasciato solo per far avanzare la ricerca sull’intelligenza artificiale. Ma gli agenti malintenzionati lo hanno utilizzato per creare chatbot che diffondono contenuti che incitano all'odio come insulti razzisti e stereotipi.

Mantenere un equilibrio tra la collaborazione aperta sull’intelligenza artificiale e la governance responsabile è fondamentale. Garantisce che i progressi dell’intelligenza artificiale continuino ad essere vantaggiosi per la società, tutelandola al tempo stesso da potenziali danni. La comunità tecnologica deve collaborare per stabilire linee guida e meccanismi che promuovano lo sviluppo etico dell’IA. Ancora più importante, devono adottare misure per prevenire abusi, consentendo alle tecnologie di intelligenza artificiale di essere una forza per un cambiamento positivo.

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