AI จะเติบโตได้หรือไม่ภายนอกคูเมือง

ค่าใช้จ่ายและข้อจำกัดของ Big AI รวมถึงอิทธิพลต่อค่าใช้จ่ายของฮาร์ดแวร์ ทำให้ผู้ใช้ต้องสร้างระบบของตนเอง – เหมือนกับที่กฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นกำลังจะปิด ‘เศรษฐกิจ AI นอกเงา’ ลง

ความคิดเห็น ในบรรดาสิ่งที่ต้องระวังที่พบในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างหนึ่งคือปัญหาที่งานวิจัยกำลังแก้ไขได้รับการแก้ไขแล้วที่อื่น และสิ่งที่วิจัยใหม่ทำคือเพียงการแก้ไขหรือเพิ่มเติมเล็กน้อยเท่านั้น

สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นจากหลายสาเหตุ: นักวิจัยต้องการความก้าวหน้าทาง量ต แต่กลับได้เพียงก้าวหน้าทางคุณภาพ; วิธีแก้ปัญหาที่พบมาก่อนหน้านี้ต้องใช้ทรัพยากรมากกว่า; หรือเพียงแค่ว่าโครงการไม่ประสบความสำเร็จ แต่วัฒนธรรม ‘ตีพิมพ์หรือตาย’ ของการวิจัยทางวิชาการบังคับให้ทีมต้องเผยแพร่ผลงานอยู่ดี (มักจะซ่อนอยู่ ในกลุ่มงานวิจัยที่มีจำนวนมาก)

ในเอกสารวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร มีเหตุผลที่ไม่ขอโทษและค่อนข้างใหม่ซึ่งพบได้บ่อยขึ้น: คุณลักษณะหรือฟังก์ชันที่นำเสนอ มีให้ใช้เฉพาะผ่านพอร์ทัล API ที่ปิดใช้งาน เท่านั้น

เมื่อเช้านี้ ฉันกำลังพิจารณาหนึ่งในงานวิจัยดังกล่าว – การร่วมมือ ระหว่างมหาวิทยาลัยจีนและ Amazon ซึ่งแก้ไขปัญหา การลบวัตถุไม่สำเร็จ ในระบบการแก้ไขภาพแบบกระจาย ซึ่งมักจะ ‘เติม’ พื้นที่เป้าหมายด้วยวัตถุคล้ายกันแทน:

ทางด้านซ้ายมือคือภาพดั้งเดิม; ทางด้านขวามือของภาพดั้งเดิมคือหน้ากากการแบ่งส่วนสีแดงซึ่งบอก AI ว่าควรลบส่วนใดของภาพ; ต่อไป ‘ของเรา’ แสดงถึงวิธีการลบวัตถุที่ประสบความสำเร็จ – และภาพที่เหลือแสดงถึงระบบที่คล้ายกันซึ่งแทนที่จะลบรถบัสจะใส่รถบัสที่แตกต่างลงไปแทน. แหล่งที่มา

ในตัวอย่างข้างต้น ภาพตรงกลางแสดงถึงวิธีการใหม่ที่ลบรถบัสและใส่พื้นหลังที่สมเหตุสมผล – เทียบกับวิธีก่อนหน้าทั้งสอง (ภาพสองภาพทางซ้าย) ซึ่งลบรถบัส แต่ใส่ รถบัสที่แตกต่าง ลงไปแทน!

Gotcha!

การละเว้นสาเหตุและผลของความท้าทายนี้สำหรับเวลาอื่น (และเป็น เรื่องที่น่าสนใจ เรื่อง ) ฉันพบ ‘gotcha’ คลาสสิกอีกครั้งขณะอ่านงานวิจัยใหม่: การยอมรับของผู้เขียนว่าระบบที่มีราคาแพงและเป็นของส่วนตัวสามารถทำงานนี้ได้อย่างน่าเชื่อถือ – ซึ่งฉันรู้จากประสบการณ์ใช้ Adobe Firefly ใน Photoshop รวมถึงระบบปิดที่อื่น:

‘[วิธีการแบบกระจาย] มักจะหลอกลวงโดยการใส่วัตถุที่ไม่ตั้งใจหลังการลบวัตถุเป้าหมาย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน [ผลลัพธ์].

‘ในทางกลับกัน โมเดลหลายรูปแบบที่ปิดที่เพิ่งมาถึง เช่น ChatGPT และ Nano Banana มีพลังมากขึ้นในการลบวัตถุ แต่ต้องใช้พารามิเตอร์จำนวนมากและค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง ซึ่งทำให้การนำไปใช้จริงบนอุปกรณ์ขอบไม่เหมาะสม.

‘ดังนั้น จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพัฒนาโมเดลการลบวัตถุที่ไม่เพียงแต่ให้ผลลัพธ์การลบที่ดีกว่า แต่ยังมีความล่าช้าในการอนุมานต่ำและพารามิเตอร์น้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ’

คำอธิบายนี้ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่อุปสรรคทางเทคนิค เป็นการละเว้นข้อเท็จจริงที่ชัดเจนว่าโครงสร้างที่ปิดที่คล้ายกับ ChatGPT และ Nano Banana ไม่มี มีให้ใช้ สำหรับการติดตั้งบนพื้นที่

Parallel Development

อย่างไรก็ตาม ทำไมต้องแก้ปัญหาที่ยังคงพึ่งพาระบบที่จ่ายเงิน ไม่ใช่เนื่องจากข้อจำกัดที่เป็นของส่วนตัว แต่เนื่องจากการคำนวณ GPU ที่ต้องการเกินกว่าที่การตั้งค่าบนพื้นที่สามารถรักษาได้จริง Most new ‘open’ papers และ code repositories นำเสนอการฝึกอบรม/การอนุมานการตั้งค่าที่มีความต้องการทรัพยากรอย่างมาก เช่น กลุ่มของ A100s

ดี ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณคิดว่าศูนย์ข้อมูล AI ที่กำลังจะมาถึงเหล่านี้จะบรรลุผลลัพธ์ใดเมื่อพวกเขามาใช้งานจริง สิ่งที่ทุกคนกลัวและหวังว่าจะเกิดขึ้นคือระบบที่มี ‘คูเมือง’ ที่ปิดและเป็นของส่วนตัว เช่น ChatGPT ซึ่งจะเข้ามาแทนที่งานและเพิ่มค่าบริการอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองเงินลงทุนเริ่มแรกที่ต้องรอ 3-5 ปีเพื่อใช้งาน

แต่แนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในเอกสารวิจัยดูเหมือนจะสนับสนุนอนาคตที่แตกต่าง และ ‘จิตวิญญาณอิสระ’ ของชุมชนออนไลน์หลายแห่ง เช่น r/stablediffusion subreddit ซึ่งมีผู้ใช้ 920,000 คน และได้แบนการโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับระบบการสร้างภาพ/วิดีโอที่ปิดที่แล้ว

ในอนาคตที่แตกต่างนี้ การจัดหาคอมพิวเตอร์ AI ใหม่ทั่วโลกจะอำนวยความสะดวกในการคำนวณดิบสำหรับระบบที่กำหนดค่าและกำหนดโดยผู้ใช้ แทนที่จะตอบสนองความต้องการของ ‘กล่องดำ’ ใหญ่ๆ เช่น ChatGPT และ Adobe Firefly

Surface Friction

เมื่อดูวิธีการใช้ GPU จากระยะไกลที่ซับซ้อนใน r/stablediffusion ทั้งหมดดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ในปัจจุบัน: โมเดล เปลี่ยนเป้าหมาย อย่างต่อเนื่องกับการอัปเดต; มันยากที่จะนำไปใช้บนพื้นที่ แม้แต่ในเฟรมเวิร์กที่ง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้มากที่สุด; และโดยทั่วไปแล้ว ความต้านทานที่เกี่ยวข้องชี้ให้เห็นว่าเป็นการแสวงหาสำหรับ ‘นักเล่นหัวขบถ’ และสำหรับกลุ่มบริษัทที่กล้าได้กล้าเสียที่ไม่ได้เกี่ยวข้องโดยตรงกับ AI แต่ต้องการพัฒนาและดูแลระบบของตนเอง แทนที่จะเช่าความสามารถเหล่านั้น

อย่างไรก็ตาม ในช่วงสามสิบปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีที่มีความต้องการสูงสำหรับการทำให้ง่ายและทำให้เข้าถึงได้ มักจะประสบความสำเร็จ โดยที่โซลูชันที่แพร่หลายที่สุดมักจะเกิดขึ้นจากความตึงเครียดระหว่างระบบเชิงพาณิชย์และระบบและโครงการที่เปิดกว้าง

การแสวงหาที่เคยเป็น ‘ที่หลบภัยของคนขี้อาย’ เช่น การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ระบบจัดการเนื้อหาและเฟรมเวิร์กสำหรับการเขียน блог เช่นเดียวกับการรักษาความปลอดภัยของอินเทอร์เน็ต การจัดการภาพและวิดีโอ ได้พัฒนาไปจากความซับซ้อนที่ทำให้เข้าใจยากสู่ความเรียบง่ายและความเป็นประโยชน์

ดังนั้นภูมิทัศน์ของ AI ในอนาคตอาจมีความหลากหลายและเต็มไปด้วยผู้เล่นที่เล็กและแข่งขันกันมากกว่าที่ผู้นำตลาด AI ในปัจจุบันอาจต้องการ

Self-Actualization, By Necessity

ในทางกลับกัน ‘Big AI’ ก็ช่วยให้ผู้ใช้สิ้นเปลืองส่วนประกอบคอมพิวเตอร์ – โดยเฉพาะ DRAM – ที่จะไปสู่ ‘ผู้บริโภคปกติ’

ดังนั้นหลายคนจึงคิดถึงอนาคตที่ทรัพยากร AI ที่ปิดจะถูกเข้าถึงผ่านไคลเอ็นต์ที่บางและไม่มีพลัง และ พัฒนาความสนใจที่เพิ่มขึ้น ในการรักษาอุปกรณ์ที่มีอยู่

การโจมตีของ AI ต่อห่วงโซ่อุปทานด้านเทคโนโลยีทำให้ผู้ให้บริการด้านเทคโนโลยี เพิ่มราคา ในช่วง 3-6 เดือนที่ผ่านมา เนื่องจากบริษัทขนาดเล็กถูกกดดันจริงๆ โดยการขาดแคลนฮาร์ดแวร์ หรือเพียงแค่ เพราะ AI

สิ่งนี้ทำให้เกิด ความสนใจที่เพิ่มขึ้น ในการโฮสต์ด้วยตนเองและบนพื้นที่ – รวมถึง โฮสต์เครือข่ายการเรียนรู้ของเครื่องจักรด้วยตนเอง

ฉันติดอยู่กับสิ่งนี้เมื่อเร็วๆ นี้ โดยย้ายไปยังการเก็บข้อมูล LAN สำหรับภาพและวิดีโอ รวมถึงการสำรองไฟล์ สำหรับเรื่องหลัง ฉันใช้เซิร์ฟเวอร์มัลติแพลตฟอร์ม Immich ที่เป็นของสาธารณะและไม่มีค่าใช้จ่าย ช่วยให้ฉันสามารถเลิกใช้ iCloud และผู้ให้บริการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์อื่นๆ ที่มีการเพิ่มราคา (และ ประเด็นที่น่ากังวลอื่นๆ)

แพลตฟอร์ม Immich ที่ไม่มีค่าใช้จ่ายสามารถเก็บสื่อของคุณไว้บนอุปกรณ์ของคุณ และเป็นส่วนตัวสำหรับช่องทางของคุณ ในกรณีนี้ ฉันใช้ Immich บน Docker เพื่อเสิร์ฟ GPU NVIDIA 3090 ของฉันผ่าน LAN ไปยังที่ที่ภาพและวิดีโอบันทึกไว้ เพื่อให้ GPU ที่มีพลังมากขึ้นสามารถจัดการการประมวลผลภาพ/วิดีโอที่หนักได้

หากประสบการณ์ของฉันเป็นตัวบ่งชี้ ‘vibe-coding’ – ปัจจุบัน ถูกสาป ในชุมชนออนไลน์ที่ ‘บริสุทธิ์’ มากมาย – กำลังขับเคลื่อนคลื่นนี้ของความเป็นอิสระ (แม้ว่ามัน อาจขู่ ที่จะทำลายที่เก็บข้อมูลที่เปิดกว้างที่มันพึ่งพา)

ตัวอย่างเช่น การเชื่อมต่อเครือข่าย一直เป็นจุดอ่อนของฉันในการคำนวณ ดังนั้นการช่วยเหลือของ AI จึงจำเป็นสำหรับฉันในการเรียกใช้ VPS ที่ปลอดภัยเพื่อสนับสนุนชุดบริการที่โฮสต์ด้วยตนเองใหม่

ในทางนี้ ‘Big AI’ อาจจะกำลังทำให้ ‘Small AI’ มีพลัง; ดังนั้นเราอาจพิจารณาการเพิ่มขึ้นของบริษัท AI ที่มีขนาดใหญ่และค่ามูลค่าที่สูงในขณะนี้ว่าเป็นสถานะที่จำเป็นแต่เปลี่ยนแปลงได้ก่อนที่สังคม AI ที่เป็นประชาธิปไตยและให้อำนาจผู้ใช้จะเกิดขึ้น โดยทิ้งบริษัทที่ต้องการสร้าง ‘คูเมือง’ และแสวงหาผลประโยชน์เหมือนจรวดที่ถูกทิ้ง – เหมือนกับที่การล่มสลายของ dot-com ในปี 2000 ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถใช้ได้ ซึ่งจะเร่งการเติบโตของเว็บอย่างมากหลังจากที่บริษัทที่จ่ายเงินสำหรับมันล้มเหลว

The Age of Compliance

ดี นั่นไม่น่าจะเกิดขึ้นอีกครั้ง

แม้ว่าเราจะ ตั้งใจ ที่จะสร้าง ‘สังคมชายขอบ’ ที่ไม่มี ‘คูเมือง’ ก็ตาม กฎระเบียบเกี่ยวกับ AI รวมถึง แนวโน้มทั่วโลกในปัจจุบันในการยืนยันตัวตนตามอายุ ดูเหมือนจะปิดกั้นทางเลือกเหล่านี้

หลักการในการป้องกัน ‘เศรษฐกิจ AI นอกเงา’ คือการกำกับดูแล Already, ที่เก็บข้อมูลกลาง เช่น GitHub และ Hugging Face มักต้องการการเข้าสู่ระบบออนไลน์ก่อนที่จะอนุญาตให้ผู้ใช้โคลนซอฟต์แวร์บนพื้นที่

ดังนั้นกลไกที่มีอยู่แล้วในการบังคับใช้การตรวจสอบ AI มากขึ้น และ ความตั้งใจ ที่จะเพิ่มการกำกับดูแลนี้กำลังรวมตัวกันจากโครงการริเริ่มรัฐบาลแต่ละโครงการ เป็นแรงผลักดันทั่วโลก

ดังนั้น หากแรงจูงใจในตลาดและความคิดสร้างสรรค์ของการเคลื่อนไหว FOSS ลดความต้านทานในการใช้งาน AI ทั่วไป อุปสรรคดูเหมือนจะกลับมาอีกครั้งในรูปแบบของ ความต้องการด้านการกำกับดูแล: การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ยุ่งยากซึ่งเหมาะสมสำหรับบริษัท แต่อาจไม่เหมาะสมสำหรับบุคคล – เหมือนกับความต้านทานที่เพิ่มเข้ามาในระบบการชำระเงินผู้บริโภคออนไลน์ตั้งแต่ ยุคทองของ PayPal ในช่วงปี 2000

ไม่ว่า Meta จะใช้เงิน 2 พันล้านดอลลาร์ในการล็อบบี้เพื่อควบคุมอายุระดับ OS เนื่องจากการลงทุน AI ที่สำคัญหรือความสนใจในการรวบรวมข้อมูล ผลลัพธ์ของการสนับสนุนของ Big Tech สำหรับการควบคุมอายุคือ ‘AI ท้องถิ่น’ อาจถูกควบคุมด้วยกฎหมายที่เข้มงวดเหมือนกับสารที่มีระดับ A; และในทำนองเดียวกับที่ DMCA ได้รับการออกแบบมาเพื่อ ตั้งใจที่จะละเมิดลิขสิทธิ์ มากกว่าการกล่าวถึงกลไกการละเมิดลิขสิทธิ์ใดๆ โดยเฉพาะ กฎระเบียบ AI ระหว่างประเทศอาจทำให้การใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นการกระทำที่ผิดกฎหมายได้ โดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลอย่างแข็งขัน

สิ่งนี้อาจดูเหมือนเป็นเรื่องที่คาดการณ์ไว้มากเกินไปเมื่อหนึ่งปีที่แล้ว – แต่นั่นก่อนที่ แคลิฟอร์เนีย และ systemd ได้ให้การสนับสนุนแนวคิดในการตรวจสอบอายุระดับฮาร์ดแวร์ ซึ่งขณะนี้ มองว่าเป็น ตัวแทนในการห้ามการใช้ การ 匿名 ออนไลน์

Conclusion

ดังนั้น ในขณะที่ภูมิหลังทางกฎหมายและกฎหมายกำลังเตรียมพร้อมที่จะบังคับใช้กฎระเบียบ AI เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถ ‘ปรุง’ AI ของตนเองได้มากกว่าที่พวกเขาสามารถเพาะหรือหมักสารที่ควบคุมได้โดยไม่ได้รับอนุญาต การวิจัยยังคงรักษามุมมองที่มีความหวัง – ว่า AI จะกลายเป็นพลังที่เป็นประชาธิปไตยและเป็นประโยชน์ในสังคมมากกว่าผู้ติดตามของ ‘ผู้ให้บริการที่ปิดที่ได้รับความนิยมมากที่สุด’

มีหลายสิ่งที่ขึ้นอยู่กับการจัดการกับ ‘ซากปรักหักพัง’ หลังจากที่ฟองสบู่ AI ระเบิด – อย่างน้อยก็ในระดับที่ผู้ให้บริการจะรวมกันหรือตลาดจะยุติลงใน ‘การแบ่งแยก’ ในระยะยาว – ซึ่งอาจต้องการการกำกับดูแลที่อ่อนโยนกว่านี้

ตีพิมพ์ครั้งแรกวันพุธที่ 1 เมษายน 2026