Va urma ca Inteligența Artificială să prospere în afara zidurilor?

Costurile și restricțiile Inteligenței Artificiale mari, precum și influența sa asupra costurilor hardware-ului, îi obligă pe utilizatori să-și construiască propriile sisteme – exact cum reglementarea în creștere amenință să închidă acea “economie a Inteligenței Artificiale în umbră”.

Opinie Printre multele “capcane” care apar în articolele de cercetare științifică, una dintre cele mai frecvente este că problema abordată de articol a fost deja rezolvată în altă parte, și că contribuția noii cercetări este doar incidentală sau incrementală.

Acest lucru poate apărea din mai multe motive: cercetătorii sperau la un salt cuantic, dar au obținut doar un salt quasi; soluțiile anterioare ale problemei erau mai consumatoare de resurse decât noua ofertă; sau pur și simplu că obiectivele proiectului au eșuat complet, dar cultura “publică sau pier” a cercetării academice i-a forțat pe echipă să o lanseze oricum (adesea îngropată printre avalanșa de pe portalul de publicare cel mai aglomerat).

În literatura de învățare automată, cu toate acestea, o cauză relativ nouă și fără scuze devine tot mai frecventă: că funcția sau caracteristica oferită este doar disponibilă în momentul de față prin portaluri cu sursă închisă și legate de API.

Am examinat un astfel de articol astăzi – o colaborare între universități chineze și Amazon, care abordează problema recurentă a eşecului de ștergere a obiectelor în sistemele de editare a imaginilor bazate pe difuzie, care deseori pur și simplu “reumplu” spațiul țintă cu un obiect similar în loc:

În stânga este imaginea originală; în dreapta acesteia, masca de segmentare roșie care îi spune Inteligenței Artificiale care parte a imaginii să șteargă; următoarea, “A noastră”, arată o abordare de ștergere a obiectului cu succes – și imaginile rămase arată sisteme similare care, în loc de a șterge autobuzul, introduc pur și simplu un alt autobuz în schimb. Sursă

În exemplul de mai sus, imaginea din centru arată abordarea noastră reușind să șteargă cu succes autobuzul și introducând un fundal plauzibil, față de cele două metode anterioare (cele două imagini din stânga), care șterg autobuzul, dar apoi introduc un alt autobuz în imagine!

Capcana!

Punând deoparte de ce și de ce această provocare pentru altă dată (și este un subiect interesant ), am dat apoi peste o capcană clasică, citind prin noul articol: concesia autorilor că sistemele scumpe și proprietare pot efectua această sarcină destul de fiabil – ceva pe care știu, din câțiva ani de utilizare a Adobe Firefly în Photoshop, printre alte sisteme cu sursă închisă:

‘[Metodele bazate pe difuzie] adesea halucinează prin introducerea unor obiecte nedorite după ștergerea obiectelor țintă, ducând la rezultate contextual incoerente.

‘Pe de altă parte, modelele multimodale recente cu sursă închisă, cum ar fi ChatGPT și Nano Banana, deși sunt mai puternice în ștergerea obiectelor, implică numere mari de parametri și o supraîncărcare computațională ridicată, împiedicându-le implementarea practică pe dispozitivele de margine.’

‘Prin urmare, este foarte necesar să dezvoltăm un model dedicat de ștergere a obiectelor care să nu numai să ofere o performanță superioară de ștergere, ci să și beneficieze de o latență de inferență scăzută și de mult mai puțini parametri.’

Acestă explicație, concentrându-se pe obstacolele tehnice, ocolește faptul evident că arhitecturi cu sursă închisă, cum ar fi ChatGPT și Nano Banana, nu sunt disponibile deloc pentru instalare locală. Deși capacitatea acestor sisteme de a produce materiale controversate a oferit justificarea publică suplimentară pentru controlul lor în ultimul an, portalurile de acest tip sunt proprietare în primul rând din cauza unor imperative comerciale.

În esență, noul articol implică faptul că, deși problema țintă este rezolvată în sistemele comerciale, acest lucru poate fi irelevant pentru restul nostru, care trebuie să învețe cum să o rezolve în “lumea reală” – adică, în sisteme cu sursă deschisă, indiferent dacă acestea pot fi instalate realistic local sau nu.

Dezvoltare paralelă

Cu toate acestea, de ce să rezolvi o problemă care depinde încă de un sistem plătit, nu din cauza constrângerilor proprietare, ci pentru că computația GPU necesară depășește ceea ce orice configurație locală poate susține realistic? Cele mai multe dintre noile “deschise” articole și depozite de cod prezintă configurații de antrenament/inferență cu cerințe de resurse egregious, cum ar fi cluster de A100.

Depinde ce credem că vor îndeplini toate aceste centre de date AI în așteptare, care sunt pe punctul de a deveni operaționale. Temerile oamenilor de rând și speranțele elitelor își imaginează sisteme proprietare de nivel ChatGPT, care înlocuiesc locurile de muncă, în timp ce ridică în mod constant costurile de abonament și reduc nivelul serviciilor, pentru a satisface capitalul de venture care a trebuit să aștepte 3-5 ani pentru a deveni operațional.

Însă o tendință în creștere în literatură pare să susțină un viitor alternativ, și spiritul “merg singur”, marginal, al multor comunități online, cum ar fi subreddit-ul r/stablediffusion, care are în prezent 920.000 de utilizatori și care a interzis de mult timp postările legate de sisteme de generare de imagini/video cu sursă închisă.

În acest viitor alternativ, noua ofertă globală de centre de date AI va facilita computația brută pentru sisteme configurate și definite de utilizator, mai degrabă decât pentru a satisface cerințele unor cadre monumentale “cutii negre” precum ChatGPT și Adobe Firefly.

Fricțiune de suprafață

Privind prin walkthrough-urile complexe, miniere de Patreon, de GPU remote, de la r/stablediffusion, totul pare imposibil în acest moment: modelele schimbă constant țintele cu fiecare actualizare; acestea sunt greu de implementat local, chiar și în cadrele cele mai ușoare și mai prietenoase; și, în general, cantitatea de fricțiune implicată sugerează o urmărire strictă pentru geek-ii hobbysts și pentru acea specie mai aventuroasă de companii care nu sunt direct implicate în Inteligența Artificială, dar care doresc să dezvolte și să mențină propriile sisteme locale, în loc de a închiria astfel de capacități.

Însă, în ultimii treizeci de ani, fiecare tehnologie în care a existat o cerere uriașă pentru simplificare și comodificare deschisă și democratică a tendința să o primească, cu soluțiile cele mai răspândite apărând de obicei din tensiunile dintre sistemele comerciale și alternativele și inițiativele cu sursă deschisă.

Urmăririle care au fost odată niște enclave specializate “nerd”, cum ar fi conexiunile la internet, sistemele de gestionare a conținutului și cadrele de blogging, precum și securitatea internetului, fotografia și gestionarea mass-media, au evoluat de la complexitatea înfricoșătoare către simplitate și utilitate.

Prin urmare, peisajul viitor al Inteligenței Artificiale poate fi mai variat și plin de jucători mai mici și cu adevărat concurenți decât ar dori liderii actuali ai pieței Inteligenței Artificiale.

Auto-realizare, prin necesitate

Ironically, “Big AI” contribuie mult la un spirit emergent de independență printre utilizatori, prin absorbția tuturor componentelor de computer – în special DRAM – care ar fi mers altfel către “consumatorii obișnuiți”.

În consecință, mulți se imaginează un viitor în care resursele globale de Inteligență Artificială cu sursă închisă sunt accesate prin clienți subțiri subdezvoltați și dezvoltă un interes tot mai mare în menținerea echipamentului existent.

Atacul Inteligenței Artificiale asupra lanțurilor de aprovizionare cu tehnologie a determinat, de asemenea, furnizorii de servicii tehnice să majoreze prețurile în ultimii 3-6 luni, fie pentru că companiile mai mici sunt strânse cu adevărat de seceta de hardware, fie pur și simplu pentru că Inteligența Artificială.

Acest lucru a condus la o creștere a interesului pentru auto-găzduire și pe premisă – inclusiv auto-găzduirea rețelelor de învățare automată.

M-am prins și eu în această situație recent, mutându-mă la stocarea locală LAN pentru fotografii și videoclipuri, precum și pentru backup-urile de fișiere. Pentru primul, am folosit serverul de media multi-platformă gratuit și cu sursă deschisă Immich, care m-a ajutat să mă îndepărtez de majorările de preț (și alte probleme îngrijorătoare) ale furnizorilor de stocare în cloud, cum ar fi iCloud:

Platforma gratuită Immich poate păstra media pe echipamentul dvs. și privată pentru canalele dvs. proprii. În acest caz, folosesc și Immich pe Docker pentru a servi GPU-ul meu NVIDIA 3090 pe LAN, acolo unde sunt salvate fotografiile și videoclipurile, astfel încât GPU-ul mai puternic să poată gestiona orice procesare grea de imagine/video.

Dacă experiența mea este vreo indicație reprezentativă, vib-codarea – în prezent blestemată în multe comunități online “pure” – alimentează această undă de independență (chiar dacă ar putea amenința depozitele cu sursă deschisă pe care se bazează).

De exemplu, networking-ul a fost întotdeauna punctul meu slab în calcul, așa că asistența Inteligenței Artificiale a fost esențială pentru mine pentru a pune în funcțiune un VPS securizat, care să susțină o serie de servicii auto-găzduite noi.

În acest fel, “Big AI” este, în mod paradoxal, împuternicind “Small AI”; prin urmare, poate că putem considera creșterea actuală a companiilor de Inteligență Artificială hiperscalabile și hiper-valorizate ca o stare necesară, dar doar tranzitorie, înainte de a apărea o societate mai democratică și mai împuternicită de utilizatori, care aruncă corporațiile care caută moate și care caută să obțină venituri, ca niște rachete de lansare arse – la fel cum prăbușirea punctului com din 2000 a lăsat în urmă infrastructura exploatabilă, care va accelera profund web-ul mult după ce companiile care au plătit pentru aceasta au dispărut.

Vârsta conformității

Ei bine, acest lucru nu se va repeta probabil de data aceasta.

Chiar dacă suntem înclinați să formăm o fel de societate “post-moat” marginală, reglementarea în jurul Inteligenței Artificiale, combinată cu tendința actuală globală către verificarea vârstei, pare să anticipeze și să blocheze aceste direcții de dezvoltare.

Ancora pentru prevenirea unei “economii a Inteligenței Artificiale în umbră” este reglementarea. Deja, depozite centrale, cum ar fi GitHub și Hugging Face, solicită adesea autentificare online înainte de a permite utilizatorilor să cloneze depozite local, în funcție de setările depozitului.

Prin urmare, mecanismele necesare pentru a impune monitorizarea cadrelor de Inteligență Artificială mai larg decât este practica actuală deja există; și voința de a crește această supraveghere se consolidează acum de la inițiative individuale de guvern într-un impuls global.

Deci, dacă forțele pieței și ingeniozitatea mișcării FOSS ar înlătura fricțiunea din deploy-ul casual al Inteligenței Artificiale, blocajele par să se întoarcă sub forma cererilor de conformitate: cerințe de conformitate care, deși oportune, sunt îngrijorătoare pentru companii, dar poate nu și pentru indivizi – similare cu fricțiunea care a fost adăugată sistemelor de plată online pentru consumatori de la “epoca de aur a PayPal ” în anii 2000.

Indiferent dacă Meta a cheltuit 2 miliarde de dolari pentru lobby-ul pentru controlul vârstei la nivel de sistem de operare din cauza investiției sale semnificative în Inteligența Artificială sau a intereselor sale de colectare a datelor, rezultatul sprijinului mare al tehnologiei pentru controlul vârstei este că “Inteligența Artificială locală” poate deveni la fel de reglementată ca o substanță de clasă A; și, la fel cum DMCA a fost proiectat pentru a criminaliza intenția mai degrabă decât orice mecanism specific de evaziune a drepturilor de autor, reglementările internaționale privind Inteligența Artificială ar putea, într-un astfel de scenariu, face ca orice utilizare neconformă a învățării automate să devină un act interzis, cu un cost foarte mic (în ceea ce privește supravegherea activă).

Acest lucru ar fi părut un punct de vedere prea distopic acum un an – dar acesta a fost înainte ca California și systemd să se pună în spatele ideii de verificare a vârstei la nivel de hardware, văzută în prezent de mulți ca un proxy pentru o interdicție de tip CCP asupra anonimității online.

Concluzie

Așadar, în timp ce fundalul juridic și legislativ se pregătește, poate, pentru a co-opta Inteligența Artificială într-un spațiu puternic reglementat, astfel încât utilizatorii casual nu pot “fabrica” propria Inteligență Artificială mai mult decât pot cultiva sau fermenta substanțe reglementate fără permisiune, sectorul de cercetare menține poziția sa mai optimistă – că Inteligența Artificială va deveni o forță democratizată și benefică în societatea mai largă decât doar adepții furnizorului de sursă închisă cel mai popular al zilei.

Mult depinde de dispoziția molozului după ce bulea Inteligenței Artificiale va exploda – cel puțin în măsura în care furnizorii fie se consolidează, fie piața se stabilizează într-o fragmentare pe termen lung – ceea ce ar necesita probabil o atingere regulamentară mai blândă.

Publicat pentru prima dată miercuri, 1 aprilie 2026