LAION w liście otwartej do Parlamentu Europejskiego apeluje o ochronę otwartego oprogramowania AI w Europie

LAION (The Large Scale Artificial Intelligence Open Network), oraz inne renomowane instytucje badawcze, opublikowały list otwarty adresowany do Parlamentu Europejskiego. List ten podkreśla nieuniknione negatywne konsekwencje, jakie projekt ustawy o AI będzie miał na badania i rozwój (R&D) w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w wariancie otwartym.

Lista podkreśla istotną rolę, jaką badania i rozwój w wariancie otwartym odgrywają w gwarantowaniu bezpieczeństwa, bezpieczeństwa i konkurencyjności AI w Europie, a także ostrzega przed hamowaniem tak pionierskich prac.

Lista odnosi się do następujących punktów, jak to opisano na stronie LAION.

Ważność otwartego oprogramowania AI

List wyjaśnia trzy główne powody, dla których ochrona otwartego oprogramowania AI jest ważna:

1. Bezpieczeństwo poprzez przejrzystość: Otwarte oprogramowanie AI promuje bezpieczeństwo, umożliwiając badaczom i władzom sprawdzanie wydajności modeli, identyfikowanie ryzyka i wprowadzanie środków zaradczych.
2. Konkurencyjność: Otwarte oprogramowanie AI pozwala małym i średnim przedsiębiorstwom budować na istniejących modelach i zwiększać produktywność, zamiast polegać na kilku dużych firmach w celu uzyskania niezbędnej technologii.
3. Bezpieczeństwo: Publiczne i prywatne organizacje mogą adaptować modele otwartego oprogramowania do specjalnych zastosowań bez udostępniania wrażliwych danych firmom własnościowym.

Obawy dotyczące projektu ustawy o AI

Projekt ustawy o AI może wprowadzić nowe wymagania dla modeli podstawowych, co mogłoby negatywnie wpłynąć na badania i rozwój w wariancie otwartym. List argumentuje, że “jeden rozmiar pasuje do wszystkiego” reguły mogą stłumić badania i rozwój w wariancie otwartym i mogą:

• Ugruntować własnościowe bramy, często duże firmy, kosztem otwartych badaczy i deweloperów
• Ograniczyć wolność akademicką i uniemożliwić europejskiej społeczności badawczej studiowanie modeli o publicznym znaczeniu
• Zmniejszyć konkurencję między dostawcami modeli i napędzić inwestycje w AI za granicą

Zalecenia dla Parlamentu Europejskiego

List otwarty zawiera trzy kluczowe zalecenia:

1. Zapewnienie, aby badania i rozwój w wariancie otwartym mogły spełniać wymagania ustawy o AI: Ustawa powinna promować badania i rozwój w wariancie otwartym i rozróżniać między zamkniętymi modelami AI oferowanymi jako usługa a modelami AI wydawanymi jako otwarte oprogramowanie. Tam, gdzie to stosowne, ustawa powinna zwolnić modele otwartego oprogramowania z przepisów dotyczących modeli zamkniętych.
2. Wprowadzenie wymagań proporcjonalnych do ryzyka: Ustawa powinna wprowadzić reguły dla modeli podstawowych, które są proporcjonalne do ich rzeczywistego ryzyka. Ramy “jeden rozmiar pasuje do wszystkiego” mogą sprawić, że będzie niemożliwe wprowadzenie niskiego ryzyka i otwartych modeli w Europie.
3. Utworzenie publicznych obiektów badawczych dla zasobów obliczeniowych: UE powinna utworzyć duże obiekty superkomputera dla badań AI, umożliwiając europejskiej społeczności badawczej studiowanie otwartych modeli podstawowych w kontrolowanych warunkach z publicznym nadzorem.

Przyszłość AI w Europie

List kończy się apelem do Parlamentu Europejskiego, aby rozważył podniesione punkty i stworzył środowisko legislacyjne, które wspiera badania i rozwój w wariancie otwartym. Taki podejście będzie promować bezpieczeństwo poprzez przejrzystość, napędzać innowacje i konkurencję oraz przyspieszać rozwój suwerennych możliwości AI w Europie.

Z licznymi wybitnymi zwolennikami, w tym Europejskim Laboratorium Nauk o Uczyniu i Inteligentnych Systemach (ELLIS), Paneuropejską Siecią Doskonałości AI i Niemieckim Stowarzyszeniem AI (KI-Bundesverband), list ten jest potężnym przypomnieniem o ważności ochrony otwartego oprogramowania AI dla przyszłości Europy.

Zwolennicy

• Europejskie Laboratorium Nauk o Uczyniu i Inteligentnych Systemach (ELLIS) – Paneuropejska Sieć Doskonałości AI
• Niemieckie Stowarzyszenie AI (KI-Bundesverband) – z ponad 400 firm, największa sieć AI w Niemczech
• Prof. Jürgen Schmidhuber: Naukowy Dyrektor Szwajcarskiego Laboratorium AI IDSIA (USI & SUPSI), Współzałożyciel i Główny Naukowiec NNAISENSE, Wynalazca Sieci LSTM
• Prof. Sepp Hochreiter: JKU Linz, Wynalazca Sieci LSTM
• Prof. Bernhard Schölkopf: Dyrektor, Max Planck Institute for Intelligent Systems and ELLIS Institute, Tübingen, Niemcy
• Prof. Serge Belongie: Uniwersytet Kopenhagi; Dyrektor, Pioneer Centre for AI
• Prof. Andreas Geiger: Uniwersytet Tübingen i Tübingen AI Center
• Prof. Irina Rish: Pełny Profesor na Uniwersytecie w Montrealu, Kanada Excellence Research Chair (CERC) w Autonomous AI i Canada CIFAR AI Chair, członek Mila – Quebec AI Institute.
• Prof. Antonio Krüger: CEO Niemieckiego Centrum Badań AI (DFKI) i Profesor na Uniwersytecie Saarland
• Prof. Kristian Kersting: Pełny Profesor na Technische Universität Darmstadt i Współdyrektor, Hessian Center for AI (hessian.AI)
• Jörg Bienert: CEO Niemieckiego Stowarzyszenia AI, CPO Alexander Thamm GmbH
• Patrick Schramowski: Badacz w Niemieckim Centrum AI (DFKI) i Hessian Center for AI (hessian.AI)
• Dr. Jenia Jitsev: Lider Laboratorium w Juelich Supercomputing Center, Research Center Juelich, Helmholtz Association, członek ELLIS
• Dr. Sampo Pyysalo: Stypendysta na Uniwersytecie w Turku, Finlandia
• Robin Rombach: Współtwórca Stable Diffusion, Kandydat na doktorat na LMU Monachium
• Prof. Michael Granitzer: Przewodniczący Katedry Nauk o Danych na Uniwersytecie w Pasawie, Niemcy i Koordynator OpenWebSearch.eu
• Prof. Dr. Jens Meiler: Uniwersytet w Lipsku, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence
• Prof. Dr. Martin Potthast: Uniwersytet w Lipsku, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence, i OpenWebSearch.EU
• Prof. Dr. Holger Hoos: Profesor Aleksandra von Humboldta w dziedzinie AI na Uniwersytecie RWTH Aachen (Niemcy) i Profesor Uczenia Maszynowego na Uniwersytecie w Lejdzie (Holandia)
• Prof. Dr. Henning Wachsmuth: Przewodniczący Katedry Przetwarzania Języka Naturalnego w Instytucie Sztucznej Inteligencji, Uniwersytet Leibniza w Hanowerze
• Prof. Dr. Wil van der Aalst: Profesor Aleksandra von Humboldta w dziedzinie Procesów i Nauk o Danych na Uniwersytecie RWTH Aachen i Główny Naukowiec w Celonis
• Prof. Dr. Bastian Leibe: Przewodniczący Katedry Widzenia Komputera na Uniwersytecie RWTH Aachen (Niemcy)
• Prof. Dr. Martin Grohe: Przewodniczący Katedry Logiki i Teorii Systemów Dyskretnych, Uniwersytet RWTH
• Prof. Ludwig Schmidt: Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, Uniwersytet Waszyngtonu
• Dr Morten Irgens: Prorektor, Kristiania, Współzałożyciel i członek zarządu CLAIRE (the Confederation of Laboratories of AI Research in Europe), Adra (the AI, Data and Robotics Association) i NORA (the Norwegian AI Research Consortium)
• Prof. Dr. Hector Geffner: Profesor Aleksandra von Humboldta w dziedzinie AI na Uniwersytecie RWTH Aachen (Niemcy), i Profesor Gościnny w dziedzinie AI na Uniwersytecie w Linköping, Szwecja
• Prof. Dr. Hilde Kuehne: Uniwersytet Goethego we Frankfurcie (Niemcy), MIT-IBM Watson AI Lab (USA)
• Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D.: Kierownik Grupy Systemów Opartych na Wiedzy i Przewodniczący Katedry Informatyki, Uniwersytet RWTH Aachen, Niemcy
• Sebastian Nagel: Inżynier ds. Przeszukiwania, Common Crawl, Konstancja, Niemcy

Chociaż nie jest oficjalnie na liście Zwolenników, Unite.AI również wspiera ten List Otwarty.