Zal AI uiteindelijk buiten de moat gedijen?

De kosten en beperkingen van Big AI, evenals de invloed op de hardwarekosten, dwingen gebruikers ertoe om hun eigen systemen te bouwen – net zoals de toenemende regelgeving dreigt om die ‘schaduw-AI-economie’ te sluiten.

Meningsuiting Van de vele ‘gotcha’s’ die in wetenschappelijke onderzoeksartikelen opduiken, is een van de meest voorkomende dat het probleem dat het artikel aanpakt al elders is opgelost, en dat de bijdrage van het nieuwe onderzoek slechts incidenteel of incrementeel is.

Dit kan om verschillende redenen gebeuren: de onderzoekers hoopten op een kwantumsprong, maar kregen een quasi-sprong in plaats daarvan; dat de eerdere oplossingen van het probleem meer resource-intensief waren dan het nieuwe aanbod; of simpelweg dat de doelstellingen van het project volledig zijn mislukt, maar de ‘publiceer-of-sterf’-cultuur van academisch onderzoek heeft het team gedwongen om het toch uit te brengen (vaak begraven onder de lawine van een portals drukste publicatiedag).

In de literatuur over machine learning is echter een relatief nieuwe en niet-apologetische reden vaker voorkomend: dat de functie of functionaliteit die wordt aangeboden alleen momenteel beschikbaar is via gesloten, API-gebonden portals.

Ik overwoog zo’n artikel vanmorgen – een samenwerking tussen Chinese universiteiten en Amazon, die het terugkerende probleem van object verwijderingsfout in diffusie-gebaseerde beeldbewerkingsystemen aanpakt, die vaak gewoon de doelruimte opvullen met een soortgelijk object in plaats van het te verwijderen:

Links is het originele beeld; rechts daarvan, de rode segmentatiemasker die de AI vertelt welk deel van het beeld moet worden verwijderd; daarnaast, ‘Ours’, toont een succesvolle objectverwijderingsaanpak – en de overige twee beelden tonen soortgelijke systemen die, in plaats van de bus te verwijderen, gewoon een andere bus invoegen in plaats daarvan. Bron

In het bovenstaande voorbeeld toont het middelste beeld de nieuwe aanpak die succesvol de bus verwijdert en een geloofwaardige achtergrond invoegt, versus de twee eerdere methoden (de twee linkermost beelden), die elk de bus verwijderen, maar dan een andere bus terugplaatsen in het beeld!

Gotcha!

Laten we de waarom en waarvoor van deze uitdaging voorlopig even terzijde leggen (en het is een interessant onderwerp ), ik kwam toen een klassieke ‘gotcha’ tegen, toen ik het nieuwe artikel las: de concessie van de auteurs dat dure, propriëtaire systemen deze taak al heel betrouwbaar kunnen uitvoeren – iets dat ik weet, uit een paar jaar gebruik van Adobe Firefly in Photoshop, onder andere gesloten systemen:

‘[Diffusie-gebaseerde] methoden hallucineren vaak door ongewenste objecten in te voegen na het verwijderen van de doelobjecten, waardoor contextueel inconsistent [resultaten] ontstaan.

‘Aan de andere kant zijn recente gesloten multimodale modellen zoals ChatGPT en Nano Banana, hoewel krachtiger in objectverwijdering, maar hebben grote parameteraantallen en hoge computatiekosten, waardoor ze moeilijk in te zetten zijn op edge-apparaten.

‘Daarom is het heel noodzakelijk om een toegewijd objectverwijderingsmodel te ontwikkelen dat niet alleen superieure verwijderingsprestaties biedt, maar ook laag latentie en aanzienlijk minder parameters heeft.’

Deze verklaring, die zich concentreert op de technische obstakels, gaat voorbij aan de voor de hand liggende feit dat gesloten architectuur zoals ChatGPT en Nano Banana helemaal niet beschikbaar zijn voor lokale installatie. Hoewel de capaciteit van dergelijke systemen om omstreden materiaal te produceren de afgelopen jaar extra openbare rechtvaardiging heeft gegeven voor hun poortwachtersfunctie, zijn portals van deze soort voornamelijk propriëtaire vanwege commerciële imperatieve.

In wezen impliceert het nieuwe artikel dat, hoewel het doelprobleem is opgelost in commerciële systemen, dit misschien irrelevant is voor de rest van ons, die moeten leren hoe ze het moeten oplossen in de ‘echte wereld’ – d.w.z. in open source-systemen, of ze nu realistisch lokaal kunnen worden geïnstalleerd of niet.

Parallelle Ontwikkeling

Maar waarom zou je een probleem oplossen dat nog steeds afhankelijk is van een betaald systeem, niet vanwege propriëtaire beperkingen, maar omdat de vereiste GPU-rekenkracht de lokale setup te boven gaat? De meeste van deze nieuwe ‘open’ artikelen en code-repositories hebben trainings-/inference-opstellingen met buitensporige resource-eisen, zoals clusters van A100’s.

Nou, dat hangt af van wat je denkt dat al deze aanstaande, economisch verwoestende AI-datacenters gaan doen als ze eenmaal online komen. De angsten van gewone mensen en de hoop van elites voorzien moated, propriëtaire AI-systemen die banen verdringen, terwijl ze constant abonnementskosten verhogen en serviceniveaus verlagen, om de vroege VC-kapitaal te behagen dat 3-5 jaar moest wachten om operationeel te worden.

Maar een groeiende trend in de literatuur lijkt een alternatieve toekomst te ondersteunen, en de ‘ga-het-zelf-standig’-geest van veel online-gemeenschappen zoals de r/stablediffusion-subreddit, die momenteel 920.000 gebruikers heeft, en die al lang geleden posts over gesloten bronbeelden-/videogeneratiesystemen heeft verboden.

In deze alternatieve toekomst zal de nieuwe mondiale aanbod van AI-datacenters ruwe rekenkracht faciliteren voor gebruikersgeconfigureerde, gebruikersgedefinieerde systemen, in plaats van de eisen van monumentale ‘black box’-frameworks zoals ChatGPT en Adobe Firefly.

Oppervlakte Wrijving

Als ik door de complexe, Patreon-gefinancierde remote GPU-walkthroughs op r/stablediffusion kijk, lijkt het op dit moment onmogelijk: de modellen veranderen constant de doelpalen met elke update; ze zijn moeilijk lokaal in te zetten, zelfs in de eenvoudigste en meest gebruikersvriendelijke frameworks; en in het algemeen suggereert de hoeveelheid wrijving die hierbij komt kijken een verfolging die strikt is voor geek-hobbyisten, en voor die meer avontuurlijke soort bedrijven die niet direct betrokken zijn bij AI, maar die hun eigen lokale systemen willen ontwikkelen en onderhouden, in plaats van dergelijke capaciteiten te huren.

Maar in de afgelopen dertig jaar is elke technologie waarvoor een enorme vraag was naar open en democratische vereenvoudiging en commodificatie die heeft gekregen, met de meest-geërfde oplossingen die meestal ontstaan uit de spanningen tussen commerciële systemen en open-source alternatieven en initiatieven.

Vervolgingen die ooit gespecialiseerde ‘nerd’-enclaves waren, zoals internetverbindingen, contentmanagementsystemen en blogframeworks, evenals internetbeveiliging, fotografie en mediabeheer, zijn allemaal geëvolueerd van verwarrende complexiteit naar eenvoud en nut.

Daarom kan de latere AI-landschap meer gevarieerd en vol met kleinere en echt concurrerende spelers zijn dan de huidige AI-marktleiders zouden prefereren.

Zelfverwezenlijking, uit Noodzaak

Ironisch genoeg draagt ‘Big AI’ veel bij aan een opkomende geest van onafhankelijkheid onder eindgebruikers, door alle computercomponenten op te slokken voor hun datacenters – vooral DRAM – die anders naar ‘gewone’ consumenten zouden zijn gegaan.

Daarom zien veel mensen een toekomst voor zich waarin gesloten bron-‘globale AI’-bronnen worden benaderd via ondergepowered thin clients en ontwikkelen een groeiende interesse in het onderhoud van hun bestaande apparatuur.

AI’s aanval op technische toeleveringsketens heeft ook tech-dienstverleners ertoe aangezet om hun prijzen te verhogen in de afgelopen 3-6 maanden, ofwel omdat kleinere bedrijven echt worden samengeperst door de hardware-tekorten, of gewoon omdat AI.

Dit heeft geleid tot een groei van interesse in self-hosting en on-prem – inclusief self-hosting machine learning-netwerken.

Ik raakte zelf hierbij betrokken, door over te stappen op lokale LAN-opslag voor foto’s en video’s, evenals bestandsback-ups. Voor het eerste gebruik ik de gratis en open-source Immich multi-platform media-server, waarmee ik me kan losmaken van de prijsstijgingen (en andere zorgen) van iCloud en andere cloud-opslagdiensten:

De gratis Immich-platform kan uw media op uw apparatuur houden en privé houden voor uw eigen kanalen. In dit geval gebruik ik ook Immich op Docker om mijn NVIDIA 3090 GPU over de LAN te serveren waar de foto’s en video’s zijn opgeslagen, zodat de krachtigere GPU zware AI-gebaseerde beeld-/video-verwerking kan afhandelen.

Als mijn eigen ervaring enigszins representatief is, vibe-coding – momenteel vervloekt in veel eens-‘pure’ online-gemeenschappen – voedt deze golf van onafhankelijkheid (zelfs als het de open source-repos die het afhankelijk is van, kan bedreigen).

Want bijvoorbeeld, netwerken is altijd mijn zwakke punt in computing, dus AI-ondersteuning was essentieel voor mij om een beveiligde VPS te krijgen, om een reeks nieuwe zelf-gehoste diensten te ondersteunen.

Op deze manier is ‘Big AI’ aan het empoweren van ‘small AI’; dus misschien kunnen we de huidige opkomst van hyperschaal-, hyper-waardige AI-bedrijven beschouwen als een noodzakelijke maar overgangsstaat voordat een meer democratische en gebruikers-geëmpowerde AI-maatschappij ontstaat, die moat-zoekende, rent-zoekende bedrijven zoals uitgebrande rakettrappen achterlaat – net zoals de dot-com-krach van 2000 uitbuitbare infrastructuur achterliet die de web zou versnellen lang nadat de bedrijven die ervoor betaalden, waren ingestort.

De Tijdperk van Compliance

Nou, dat is waarschijnlijk niet zo deze keer.

Selfs als we zijn geneigd om een soort ex-moat randgemeenschap te vormen, lijkt regelgeving rond AI, in combinatie met de huidige mondiale trend naar leeftijdsverificatie, waarschijnlijk deze ontwikkelingslijnen te zullen blokkeren.

De anker voor het voorkomen van een ‘schaduw-AI-economie’ is regelgeving. Al hebben centrale repositories zoals GitHub en Hugging Face vaak online inloggen nodig voordat gebruikers repositories lokaal kunnen klonen, afhankelijk van de instellingen van de repo.

Daarom bestaan de mechanismen al om de monitoring van AI-frameworks breder uit te voeren dan de huidige praktijk; en de wil om dergelijke toezicht te verhogen, consolideert nu van individuele overheidsinitiatieven in een mondiale impuls.

Dus, als marktkrachten en de vernuftigheid van de FOSS-beweging de wrijving uit de casual AI-implementatie zouden kunnen verwijderen, lijken roadblocks terug te keren in de vorm van governance-eisen: compliance-eisen die, hoewel omslachtig, de moeite waard zijn voor bedrijven, maar misschien niet voor individuen – vergelijkbaar met de wrijving die is toegevoegd aan consumentenniveau online betaalsystemen sinds de gouden eeuw van PayPal in de jaren 2000.

Of Meta 2 miljard dollar heeft uitgegeven aan lobbying voor OS-niveau leeftijdscontrole vanwege hun significante AI-investering, of hun data-verzamelingsbelangen, het resultaat van big tech’s ondersteuning voor leeftijdscontrole is dat ‘lokale’ AI net zo gereguleerd kan worden als een klasse-A-stof; en, net zoals de DMCA bedoeld was om intent te criminaliseren in plaats van een specifiek mechanisme voor het omzeilen van auteursrechten, internationale AI-regelgeving kan, in een dergelijk scenario, alle niet-conforme gebruikers van machine learning tot een illegale daad maken, met weinig actief toezicht.

Dit had een jaar geleden misschien een overdreven dystopische toon geleken – maar dat was voordat Californië en systemd achter het idee van hardware-niveau leeftijdsverificatie kwamen, momenteel door velen gezien als een proxy voor een CCP-stijl verbod op online anonimiteit.

Conclusie

Dus, terwijl de juridische en wetgevende achtergrond zich aan het voorbereiden is, misschien, om AI in een sterk gereguleerde ruimte op te nemen, zodat casual gebruikers hun eigen AI niet meer kunnen ‘brouwen’ dan ze kunnen groeien of fermenteren gereguleerde stoffen zonder toestemming, houdt de onderzoekssector zijn meer optimistische houding – dat AI een gedemocratiseerde en gunstige kracht in de bredere samenleving zal worden dan alleen de aanhangers van de meest populaire gesloten bron-aanbieder van de dag.

Veel hangt af van de dispositie van de brokstukken na de AI-bubbel barst – tenminste voor zover aanbieders consolideren of de markt zich settelt in langetermijnbalkanisatie – wat waarschijnlijk een zachtere regulerende aanpak zou vereisen.

First published woensdag, 1 april 2026