중국의 AI 미라지: “오픈 소스”가 가장 중요한 것을 숨기는 방법

구글, 마이크로소프트, 메타와 같은 빅 테크 기업들이 AI 시장에서 우위를 점하기 위해 경쟁하는 가운데, 중국의 하이 플라이어, 바이두, 문샷, 알리바바는 각각 디프시크, ERNIE 4.5, 키미 K2, 퀸3와 같은 대규모 언어 모델을 오픈 소스로 공개했다. 이로 인해 중국의 AI 산업이 오픈 소스의 힘을 통해 AI 개발을 민주화하고 혁신을 촉진한다는 인상을 받았다.

그러나 하이 플라이어, 바이두, 문샷은 실제로 크리티컬한 구성 요소인 데이터셋을 공유하지 않고 있다. 이러한 대규모 모델이 개발자들이頼赖하는 商品으로 되는 과정에서, 진정한 오픈 소스의 투명성이 중요하다. 이러한 “오픈 소스” 모델은 실제로 “오픈 웨이트”로, 다운로드하고 사용할 수 있지만 데이터 없이 의미 있는 방식으로 조사할 수 없다.

미국의 오픈 AI와 메타가 오픈 소스를 멀리하는 것처럼 보이지만, 바이두의 ERNIE 4.5 모델을 무료로 제공하는 것은 개발자들이 더 작은 nhưng 강력한 애플리케이션을 만들 수 있도록 혁신과 협력을 촉진할 수 있다.同時에, 이 회사는 개발자들이 자신의 모델을 채택하고 AI 생태계에 정착하도록 격려함으로써 경쟁 우위를 점할 수 있다.

디프시크, 저렴한 키미 K2, 최신 퀸3도 마찬가지이다. 이러한 AI 기업들은 상품 모델로의 경쟁에서 자신들의 위치를 잘 잡았다. 퀸3의 최신 업데이트는 오픈 소스 커뮤니티의 피드백으로부터 영감을 받았다.

그러나 중국의 AI 커뮤니티는 실제로 데이터나 다른 중요한 구성 요소를 공유하지 않고 있다. 대신, 개발자들은 모델을真正로 이해하거나 조사할 수 없는 블라인드 신뢰를 요청하고 있다.

오픈 소스 商品 AI 모델과 미래를 위한 주장

2007年に 아이폰이 시장에 등장했을 때, 일부 사람들은 맥이 스마트폰 게임에서 우위를 점할 것이라고 생각했다. 그러나 오픈 소스 참여는 스타트업과 경제 성장에 필수적이다. 안드로이드는 2005年に 구글이 인수한 스타트업으로, 오픈 소스 소프트웨어를 공개하여 학자, 개발자, 경쟁사와 협력할 수 있도록 했다. 이는 혁신을 가속화하고, 시장의 평준화를 촉진하며, 가격을 낮추었다. 안드로이드는 아이폰 이후 1년 만에 시장에 등장했으며, 현재 글로벌 시장의 71.88%를 차지하고 있다.

스마트폰이 普及된 기술 혁신의 과정에서, 소프트웨어, 하드웨어, 사용자 인터페이스 개선이 계속되면서 산업은 스마트폰의 혁신을 넘어섰다. 현재의 혁신은 스마트폰에서 실행되는 앱에 있다. 스마트폰 제공업체는 개발자들이 참여할 수 있는 생태계를 유지해야 한다.

챗GPT가 출시된 지 3년이 지난 현재, AI 산업은 비슷한 상황에 있다. 모든 플레이어는 자신의 모델이 다음 안드로이드나 iOS가 되기를 원한다. 중국의 혁신가들은 디프시크, ERNIE 4.5, 키미 K2 모델을 오픈 소스로 공개함으로써 새로운 생태계를 주장하고 있다.

그러나 이것은 진정한 오픈 소스의 투명성을 제공하지 않는다. 이는 혁신과 함께 신뢰할 수 있는 기술을 창조하는 데 필수적이다.

대부분의 오픈 소스 AI에서 빠진 조각: 데이터

AI 모델은 전통적인 소프트웨어보다 복잡하여 생성하고 공유하기가 어렵다. 따라서 완전한 오픈 소스 AI를 요구하는 것은 쉬운 일이 아니다. AI 시스템은 7개의 구성 요소로 구성된다: 소스 코드, 모델 매개변수, 데이터셋, 하이퍼파라미터, 훈련 소스 코드, 난수 생성, 소프트웨어 프레임워크.

각 구성 요소는 모델이 원하는 결과를 생성하기 위해 협력해야 한다. 개발자들은 시스템을 공유하고, 수정하고, 채택하기 위해 전체 가시성을 필요로 한다. 재현성은 과학적 방법의 기초이므로, AI 산업은 오픈 소스를 무료 또는 저렴한 릴리즈로 간주하는 경향이 있다.

바이두는 10개의 ERNIE 4.5 모델을 무료로 제공했다. 모델과 매개변수 외에도, 바이두는 ERNIEKit과 FastDeploy 배포 툴킷을 오픈 소스로 공개했다. 이는 개발자들이 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 산업급 기능을 제공한다.

바이두는 개발자들이 혁신을 더 빠르게 구현할 수 있도록 도구를 제공했다. 그러나 개발자들은 모델을真正로 이해하거나 조사할 수 없는 블라인드 신뢰를 요청하고 있다.

투명한 오픈 소스 AI 모델의 힘

AI 퍼즐의 각 조각은 모델이 작동하는 데 중요하다. 그러나 80%의 AI 프로젝트가 실패한다. 데이터는 문제의 핵심에 있다. 부정확하고, 불완전하고, 편향된 데이터셋은 모델이 예상대로 작동하지 않는다.

최근에 공개된 테슬라의 자율 주행 사고 비디오는 데이터셋과 모델이 부족할 때 발생할 수 있는 최악의 시나리오를 보여준다. 테슬라 모델 Y는 부분적으로 자동화된 시스템이 카메라가 보는 것을 이해하거나 반응할 수 없어서 충돌했다.

이러한 치명적인 실패는 불완전한 데이터와 안전 메커니즘의 결핍을 보여준다. 개발자들이 데이터를 볼 수 없으면, 모델이 어떻게 작동하는지 이해할 수 없다. 따라서 모델을 신뢰할 수 없다.

그러나 데이터셋이 오픈 소스인 경우, AI 커뮤니티는 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, LAION 5B 데이터셋에서 1,000개 이상의 아동 성학대 자료를 발견했다. 이는 Stable Diffusion과 Midjourney와 같은 애플리케이션을 생성하는 데 사용된 데이터셋이다.

오픈 소스 데이터셋은 개발자들이 모델을 이해하고, 조사하고, 개선할 수 있도록 한다. 이는 사용자와 산업을 보호한다.

오픈 소스 길을 따르기

许多 사람들은 아직 이 새로운 기술에 대해 우려한다. 그러나 대규모 AI 모델이 다음 안드로이드나 iOS가 되기 위한 경쟁이 진행 중이다. AI 시스템은 이미 자동차를 운전하고 의료 평가를 제공한다. 따라서 신뢰할 수 있는 AI를 생성하는 것이 중요하다.

중국의 AI 커뮤니티는 오픈 혁신의 챔피언으로 자리매김하고 있다. 그러나 안전한 AI를 위한 길은 진정한 오픈 소스의 투명성에 있다. 데이터셋을 공유하지 않는 시스템에 대한 블라인드 신뢰는 개발자들이 조사하고, 복제하고, 개선할 수 없다.

디프시크, ERNIE 4.5, 키미 K2, 퀸3와 같은 모델의 매력은 분명하다. 그러나 개발자들은 이러한 모델을 사용할 때 투명성을 Convenience를 위해 거래한다. AI 커뮤니티는 선택해야 한다: 진정한 오픈 소스를 통해 급진적인 투명성을 채택하거나, 내일의 중요한 시스템을 오늘의 블랙 박스에 기반으로 구축할 위험을 감수한다.