Connect with us

LAION i åpen brev til Europaparlamentet ber om å beskytte åpen kildekode AI i Europa

Regulering

LAION i åpen brev til Europaparlamentet ber om å beskytte åpen kildekode AI i Europa

mm
Published
Updated

LAION (The Large Scale Artificial Intelligence Open Network), og andre kjente forskningsinstitusjoner, har publisert et åpent brev adressert til Europaparlamentet. Dette brevet underlinerer de uunngåelige negative konsekvensene utkastet til AI-lov vil ha på åpen kildekode forskning og utvikling (F&U) innenfor området kunstig intelligens (AI).

Brevet understreker den essensielle rollen som åpen kildekode F&U spiller i å garantere sikkerheten, sikkerheten og konkurranseevnen til AI i Europa, samtidig som det advarer mot å hemme slike banebrytende arbeid.

Brevet tar opp følgende punkter, som beskrevet av LAION.

Betydningen av åpen kildekode AI

Brevet fremhever tre hovedgrunner til at åpen kildekode AI er verdt å beskytte:

  1. Sikkerhet gjennom transparens: Åpen kildekode AI fremmer sikkerhet ved å enable forskere og myndigheter å gjennomgå modellprestasjon, identifisere risiko og etablere midler eller mottiltak.
  2. Konkurranse: Åpen kildekode AI tillater små til mellomstore bedrifter å bygge på eksisterende modeller og drive produktivitet, i stedet for å være avhengig av noen få store selskaper for essensiell teknologi.
  3. Sikkerhet: Offentlige og private organisasjoner kan tilpasse åpen kildekode modeller for spesialiserte anvendelser uten å dele sensitive data med proprietære selskaper.

Bekymringer med utkastet til AI-lov

Utkastet til AI-lov kan innføre nye krav til grunnmodeller, som kan ha en negativ innvirkning på åpen kildekode F&U i AI. Brevet argumenterer for at “en størrelse passer alle” regler vil kvæle åpen kildekode F&U og kunne:

  • Etablere proprietære gatekeepers, ofte store selskaper, til skade for åpen kildekode forskere og utviklere
  • Begrense akademisk frihet og forhindre det europeiske forskningsmiljøet fra å studere modeller av offentlig betydning
  • Redusere konkurranse mellom modelltilbydere og drive investeringer i AI utenfor Europa

Anbefalinger for Europaparlamentet

Det åpne brevet gir tre nøkkelanbefalinger:

  1. Sikre at åpen kildekode F&U kan være i samsvar med AI-loven: Loven skal fremme åpen kildekode F&U og anerkjenne forskjellene mellom lukket kildekode AI-modeller som tilbys som en tjeneste og AI-modeller som utgis som åpen kildekode. Der det er aktuelt, skal loven unnta åpen kildekode modeller fra regler som er ment for lukket kildekode modeller.
  2. Legge på krav som er proporsjonale med risikoen: Loven skal legge på regler for grunnmodeller som er proporsjonale med deres faktiske risiko. En “en størrelse passer alle” ramme kan gjøre det umulig å bruke lav-risiko og åpen kildekode modeller i Europa.
  3. Etablere offentlige forskningsfasiliteter for beregningsressurser: EU skal etablere store superdatamaskinfasiliteter for AI-forskning, som ermögner det europeiske forskningsmiljøet å studere åpen kildekode grunnmodeller under kontrollerte forhold med offentlig tilsyn.

Fremtiden for AI i Europa

Brevet avslutter med en oppfordring til Europaparlamentet om å vurdere punktene som er tatt opp og å skape en lovgivningsmiljø som støtter åpen kildekode F&U. Dette vil fremme sikkerhet gjennom transparens, drive innovasjon og konkurranse, og akselerere utviklingen av en suveren AI-kapasitet i Europa.

Med tallrike anerkjente støttespillere, inkludert European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), Pan-European AI Network of Excellence og German AI Association (KI-Bundesverband), fungerer brevet som en kraftfull påminnelse om betydningen av å beskytte åpen kildekode AI for fremtiden i Europa.

Støttespillere

  • European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) – Pan-European AI Network of Excellence
  • German AI Association (KI-Bundesverband) – Med over 400 selskaper, det største AI-nettverket i Tyskland
  • Prof. Jürgen Schmidhuber: Vitenskapelig direktør ved Swiss AI Lab IDSIA (USI & SUPSI), medgrunnlegger og chief scientist ved NNAISENSE, oppfinner av LSTM-nettverk
  • Prof. Sepp Hochreiter: JKU Linz, oppfinner av LSTM-nettverk
  • Prof. Bernhard Schölkopf: Direktør, Max Planck Institute for Intelligent Systems og ELLIS Institute, Tübingen, Tyskland
  • Prof. Serge Belongie: University of Copenhagen; direktør, Pioneer Centre for AI
  • Prof. Andreas Geiger: University of Tübingen og Tübingen AI Center
  • Prof. Irina Rish: Full professor ved Université de Montréal, Canada Excellence Research Chair (CERC) i Autonomous AI og Canada CIFAR AI Chair, core member of Mila – Quebec AI Institute.
  • Prof. Antonio Krüger: CEO av German Research Center for AI (DFKI) og professor ved Saarland University
  • Prof. Kristian Kersting: Full professor ved Technical University of Darmstadt og co-direktør, Hessian Center for AI (hessian.AI)
  • Jörg Bienert: CEO av German AI Association, CPO av Alexander Thamm GmbH
  • Patrick Schramowski: Forsker ved German Center for Artificial Intelligence (DFKI) og Hessian Center for AI (hessian.AI)
  • Dr. Jenia Jitsev: Lab Leader ved Juelich Supercomputing Center, Research Center Juelich, Helmholtz Association, ELLIS member
  • Dr. Sampo Pyysalo: Research Fellow ved University of Turku, Finland
  • Robin Rombach: Co-Developer of Stable Diffusion, PhD Candidate at LMU Munich
  • Prof. Michael Granitzer: Chair of Data Science University of Passau, Germany and Coordinator of OpenWebSearch.eu
  • Prof. Dr. Jens Meiler: Leipzig University, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence
  • Prof. Dr. Martin Potthast: Leipzig University, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence, and OpenWebSearch.EU
  • Prof. Dr. Holger Hoos: Alexander von Humboldt Professor i AI ved RWTH Aachen University (Tyskland) og professor i Machine Learning ved Universiteit Leiden (Nederland)
  • Prof. Dr. Henning Wachsmuth: Chair of Natural Language Processing at the Institute of Artificial Intelligence, Leibniz University Hannover
  • Prof. Dr. Wil van der Aalst: Alexander von Humboldt Professor i Process and Data Science ved RWTH Aachen University og Chief Scientist ved Celonis
  • Prof. Dr. Bastian Leibe: Chair of Computer Vision at RWTH Aachen University (Tyskland)
  • Prof. Dr. Martin Grohe: Chair for Logic and the Theory of Discrete Systems, RWTH University
  • Prof. Ludwig Schmidt: Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington
  • Dr Morten Irgens: Vice Rector, Kristiania, Co-founder and board member of CLAIRE (the Confederation of Laboratories of AI Research in Europe), Adra (the AI, Data and Robotics Association) and NORA (the Norwegian AI Research Consortium)
  • Prof. Dr. Hector Geffner: Alexander von Humboldt Professor i AI ved RWTH Aachen University (Tyskland), og Wallenberg Guest Professor i AI ved Linköping University, Sverige
  • Prof. Dr. Hilde Kuehne: Goethe University Frankfurt (Tyskland), MIT-IBM Watson AI Lab (USA)
  • Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D.: Head of the Knowledge-based Systems Group and Chair of the Computer Science Department, RWTH Aachen University, Tyskland
  • Sebastian Nagel: Crawl Engineer, Common Crawl, Konstanz, Tyskland

Selv om det ikke er offisielt på listen over støttespillere, støtter Unite.AI også dette åpne brev.

mm

Antoine er en visjonær leder og grunnleggende partner i Unite.AI, drevet av en urokkelig lidenskap for å forme og fremme fremtiden for AI og robotikk. En seriegründer, han tror at AI vil være like disruptiv for samfunnet som elektrisitet, og blir ofte tatt i å tale om potensialet for disruptiv teknologi og AGI.
Som en futurist, er han dedikert til å utforske hvordan disse innovasjonene vil forme vår verden. I tillegg er han grunnleggeren av Securities.io, en plattform som fokuserer på å investere i banebrytende teknologier som omdefinerer fremtiden og omformer hele sektorer.