Преиспитивање отвореног кода у доба генеративне вештачке интелигенције

Модел отвореног кода – етос развоја софтвера у коме је изворни код слободно доступан за јавну дистрибуцију или модификацију – дуго је био катализатор за иновације. Идеал је настао 1983. године када је Ричард Столман, програмер, постао фрустриран „црном кутијом“ свог штампача затвореног кода који је био на послу.

Његова визија је покренула покрет слободног софтвера, отварајући пут екосистему отвореног кода који покреће велики део данашњег интернета и софтверских иновација.

Али то је било пре више од 40 година.

Данас, генеративна вештачка интелигенција, са својим јединственим техничким и етичким изазовима, преобликује значење „отворености“, захтевајући да поново размотримо и преиспитамо парадигму отвореног кода – не да је напустимо, већ да је прилагодимо.

Вештачка интелигенција и слободе отвореног кода

Четири основне слободе софтвера отвореног кода – могућност да се покреће, проучава, модификује и редистрибуира било који софтверски код – су у супротности са природом генеративне вештачке интелигенције на неколико начина:

• Трцати: Модели вештачке интелигенције често захтевају веома високе инфраструктурне и рачунарске трошкове, што ограничити приступ због ограничења ресурса.
• Проучите и измените: Модели вештачке интелигенције су невероватно сложени, тако да разумевање и њихова промена Без приступа и коду и подацима који га информишу представља значајан изазов.
• РедистрибуцијаМного вештачке интелигенције ограничити прерасподелу по дизајну, посебно оне са обученим тежинама и власничким скуповима података у власништву добављача платформе.

Ерозија ових основних принципа није последица злонамерне намере, већ саме сложености и трошкова модерних система вештачке интелигенције. Заиста, финансијски захтеви за обуку најсавременијих модела вештачке интелигенције драматично су порасли последњих година – OpenAI-јев GPT-4 је наводно изазвао трошкове обуке до $ КСНУМКС милиона, искључујући плате запослених, са укупним расходима изнад $ КСНУМКС милиона.

Сложеност вештачке интелигенције „отвореног кода“

Заиста отворени модел вештачке интелигенције захтевао би потпуну транспарентност изворног кода за закључивање, изворног кода за обуку, тежина модела и података за обуку. Међутим, многи модели означени као „отворени“ објавиће само код за закључивање или делимичне тежине, док други нуде ограничено лиценцирање или потпуно ограничавају комерцијалну употребу.

Ова непристрасна отвореност ствара илузију принципа отвореног кода, док у пракси не успева.

Узмите у обзир да је анализа коју је спровела Иницијатива отвореног кода (OSI) открила да неколико популарних модела великих језика тврдећи да је отвореног кода – укључујући Llama2 и Llama 3.x (развијене од стране Meta), Grok (X), Phi-2 (Microsoft) и Mixtral (Mistral AI) – су структурно некомпатибилне са принципима отвореног кода.

Изазови одрживости и подстицаја

Већина софтвера отвореног кода изграђена је на основу напора волонтера или финансирања из грантова, а не на рачунарски интензивним и скупим инфраструктурама. С друге стране, модели вештачке интелигенције су скупи за обуку и одржавање, а очекује се да ће трошкови само расти. Генерални директор компаније Anthropic, Дарио Амодеи, предвиђа да би на крају могао да кошта колико $ КСНУМКС милијарди да тренира најсавременији модел.

Без одрживог модела финансирања или структуре подстицаја, програмери се суочавају са избором између ограничавања приступа путем лиценци затвореног кода или некомерцијалних лиценци или ризиковања финансијског колапса.

Заблуде око „отворених тегова“ и лиценцирања

Приступачност модела вештачке интелигенције постала је све замршенија, при чему се многе платформе рекламирају као „отворене“, док намећу ограничења која су фундаментално у супротности са правим принципима отвореног кода. Ова „спретност“ се манифестује на више начина:

• Модели означени као „отворени тегови“ могу у потпуности забранити комерцијалну употребу, одржавајући их више као академске куриозитете него практичне пословне алате за јавност за истраживање и развој.
• Неки провајдери нуде приступ претходно обученим моделима, али ревносно чувају своје скупове података и методологије за обуку, што онемогућава смислено репродуковање или верификацију њихових налаза.
• Многе платформе намећу ограничења редистрибуције која спречавају програмере да надограђују или побољшавају моделе за своје заједнице, чак и ако могу у потпуности да „приступе“ коду.

У овим случајевима, „отворено за истраживање“ је само двосмислен израз за „затворено за пословање“. Резултат је неискрени облик везаности за добављача, где организације улажу време и ресурсе у платформе које изгледају отворено доступне, само да би откриле критична ограничења када покушавају да скалирају или комерцијализују апликације.

Резултујућа конфузија не само да фрустрира програмере. Она активно поткопава поверење у екосистем вештачке интелигенције. Поставља нереална очекивања међу заинтересованим странама које разумно претпостављају да је „отворена“ вештачка интелигенција упоредива са заједницама софтвера отвореног кода, где се поштују транспарентност, права на модификацију и комерцијална слобода.

Правни заостатак

Брзи напредак GenAI-а већ превазилази развој одговарајућих правних оквира, стварајући сложену мрежу изазова интелектуалне својине који погоршавају већ постојеће забринутости.

Прво велико правно бојиште усредсређено је на коришћење података за обуку. Модели дубоког учења прикупљају велике скупове података са интернета, као што су јавно доступне слике и текст веб страница. Ово масивно прикупљање података покренуло је жестоке дебате о правима интелектуалне својине. Технолошке компаније тврде да њихови системи вештачке интелигенције проучавају и уче из материјала заштићених ауторским правима како би креирали нови, трансформативни садржај. Власници ауторских права, међутим, тврде да ове компаније за вештачку интелигенцију незаконито копирају њихова дела, генеришући конкурентски садржај који угрожава њихову егзистенцију.

Власништво над деривативним делима генерисаним вештачком интелигенцијом представља још једну правну двосмисленост. Нико није сасвим сигуран како класификовати садржај генерисан вештачком интелигенцијом, осим Канцеларије за ауторска права САД, која наводи да „ако вештачка интелигенција у потпуности генерише садржај, он не може бити заштићен ауторским правима“.

Правна несигурност која окружује GenAI – посебно у вези са кршењем ауторских права, власништвом над делима генерисаним вештачком интелигенцијом и нелиценцираним садржајем у подацима за обуку – постаје још напетија како се основни модели вештачке интелигенције појављују као алати од геополитичког значаја: нације које се утркују да развију супериорне могућности вештачке интелигенције могу бити мање склоне да ограниче приступ подацима, стављајући земље са строжом заштитом интелектуалне својине у конкурентски неповољан положај.

Шта отворени код мора постати у доба вештачке интелигенције

Воз GenAI је већ напустио станицу и не показује знаке успоравања. Надамо се да ћемо изградити будућност у којој вештачка интелигенција подстиче, а не гуши иновације. У том случају, технолошким лидерима је потребан оквир који обезбеђује безбедну и транспарентну комерцијалну употребу, промовише одговорну иновацију, бави се власништвом над подацима и лиценцирањем и прави разлику између „отвореног“ и „слободног“.

Нови концепт, Лиценца отвореног комерцијалног кода, може понудити пут напред тако што ће предложити слободан приступ за некомерцијалну употребу, лиценцирани приступ за комерцијалну употребу и признање и поштовање порекла и власништва над подацима.

Да би се прилагодила овој новој стварности, заједница отвореног кода мора развити моделе отвореног лиценцирања специфичне за вештачку интелигенцију, формирати јавно-приватна партнерства за финансирање ових модела и успоставити поуздане стандарде за транспарентност, безбедност и етику.

Отворени код је једном променио свет. Генеративна вештачка интелигенција га поново мења. Да бисмо сачували дух отворености, морамо еволуирати слово њеног закона, признајући јединствене захтеве вештачке интелигенције, док се истовремено директно бавимо изазовима како бисмо створили инклузиван и одржив екосистем.