Kuigi turul domineerivad patenteeritud tarkvara, nagu GPT ja PaLM, näevad paljud arendajad väärtust hoopis avatud lähtekoodiga keelemudelites. Võtke näiteks Meta. See jõudis 2023. aasta veebruaris pealkirjadesse, kuna avaldas LLaMA suure keelemudeli ametlikult avatud lähtekoodiga programmina. Pole üllatav, et see otsus tekitas vastakaid reaktsioone.
Kuna avatud lähtekoodiga keelemudelitel on palju plusse ja miinuseid ning need võivad AI-tööstust positiivselt ja negatiivselt mõjutada, oleme kokku võtnud põhipunktid, mida peaksite teadma ja mõistma.
5 Avatud lähtekoodiga keelemudelite positiivne mõju
Avatud lähtekoodiga keelemudelid soodustavad koostööpõhist lähenemist. Arendajate kogu maailmas saadud sisend, ülevaated ja kasutusjuhtumid aitavad neil vaieldamatult areneda kiiremini kui suletud projektid.
1. AI arendajad säästavad ressursse avatud lähtekoodiga mudelite abil
Omandatud keelemudelite käivitamine maksab miljoneid, kui mitte miljardeid ressursse. Võtke näiteks OpenAI. Business Insider
teatab, et ettevõte pidi ChatGPT tõhusaks käitamiseks koguma umbes 30 miljardit dollarit. Nii suure rahastuse hankimine on enamiku ettevõtete jaoks võimatu. Varajases staadiumis tehnilistel idufirmadel oleks õnn saavutada isegi seitse numbrit.Arvestades suuri üldkulusid, kasutavad paljud arendajad selle asemel avatud lähtekoodiga keelemudeleid. Nad säästavad miljoneid, kasutades nende süsteemide arhitektuuri, närvistruktuuri, koolitusandmeid, algoritmi, koodi rakendamist ja koolitusandmekogumeid.
2. Avatud lähtekoodiga mudelid arenevad väidetavalt kiiremini
Paljud tehnoloogiajuhid väidavad, et avatud lähtekoodiga keelemudelid arenevad kiiremini kui patenteeritud analoogid. Nad hindavad kogukonna panust ja koostööd. Miljonid kvalifitseeritud arendajad töötavad avatud projektide kallal – teoreetiliselt võiksid nad saavutada veavaba ja keeruka iteratsiooni palju kiiremini.
Avatud lähtekoodiga tehisintellektiga on ka teadmistelünkade katmine kiirem. Selle asemel, et koolitada meeskondi vigade leidmiseks, värskenduste testimiseks ja juurutuste uurimiseks, saavad ettevõtted analüüsida kogukonna panust. Teadmiste jagamine võimaldab kasutajatel tõhusamalt töötada.
Kogukonna panused ei ole alati täpsed. Arendajad peaksid siiski algoritme ja mudeleid enne nende süsteemidesse integreerimist üle kontrollima.
3. Arendajad tuvastavad haavatavused kiiremini
Avatud lähtekoodiga keelemudelid julgustavad vastastikust eksperdihinnangut ja aktiivset kaasamist oma koostöökogukonnas. Arendajad pääsevad koodibaasi muudatustele vabalt juurde. Kuna nii paljud kasutajad analüüsivad avatud projekte, märkavad nad tõenäoliselt kiiremini turvaprobleeme, haavatavusi ja süsteemivigu.
Samuti on vigade lahendamine sujuvam. Süsteemiprobleemide käsitsi lahendamise asemel saavad arendajad kontrollida projekti versioonikontrollisüsteemi varasemate paranduste osas. Mõned kirjed võivad olla aegunud. Kuid nad pakuvad teadlastele ja tehisintellekti koolitajatele siiski kasulikku lähtepunkti.
4. Tehisintellekti juhid õpivad avatud lähtekoodiga mudelitelt
Avatud lähtekoodiga keelemudelid saavad tagasisidest kasu. Positiivse tagasiside loomine jagab tõhusaid algoritme, andmekogumeid ja funktsioone, julgustades arendajaid neid jäljendama. Protsess säästab palju aega. Pange tähele, et positiivse tagasiside korral võivad tekkida vead, mida kasutajad kogemata kordavad – vead kipuvad tähelepanuta jääma.
Samal ajal keskendub negatiivse tagasiside loomine parendusvaldkondadele. Protsess hõlmab isiklike arusaamade jagamist vigade lahendamise, uute funktsioonide testimise ja süsteemiprobleemide parandamise ajal.
5. Avatud lähtekoodiga tehisintellekti platvormid saavad uutes süsteemides esimesed eelised
Tehnikaettevõtted ei jaga miljardi dollari väärtuses keelesüsteeme lahkusest. Kuigi avatud lähtekoodiga litsentsid annavad kolmandate osapoolte kasutajatele vabaduse süsteeme muuta ja müüa, on neil piiranguid.
Levitajad loovad sageli tingimused, mis tagavad neile teatud volituste säilimise. Need reeglid leiate avatud lähtekoodiga programmide litsentsilepingutest – lõppkasutajad saavad harva 100% volitused.
Oletame, et Meta soovib omada kontrolli LLaMA-toega toodete üle. Tema juriidiline meeskond võib täpsustada, et Meta jätab endale õiguse investeerida mis tahes uutesse süsteemidesse, mis on üles ehitatud tema keelemudelile.
Kuid ärge saage valesti aru – kolmandatest osapooltest arendajad ja levitajad sõlmivad endiselt vastastikku kasulikke lepinguid. Viimane pakub miljardi dollari väärtuses tehnoloogiaid ja süsteeme. Samal ajal uurivad idufirmad ja sõltumatud arendajad võimalusi, kuidas neid erinevatesse rakendustesse rakendada.
5 Avatud lähtekoodiga keelemudelite negatiivne mõju
Avatud lähtekoodiga keelemudelid on oma olemuselt erapooletud, kuid inimesed mitte. Tarbijad, arendajad ja pahatahtlike kavatsustega ettevõtted võivad nende süsteemide avatud olemust isikliku kasu saamise eesmärgil ära kasutada.
1. Ettevõtted liituvad juhuslikult AI võidujooksuga
Ettevõtted seisavad praegu silmitsi liiga suure survega AI võidujooksuga liitumiseks. AI-süsteemide populariseerimisega kardavad paljud ettevõtted, et need vananevad, kui nad AI-d kasutusele ei võta. Selle tulemusena hüppavad kaubamärgid juhuslikult edasi. Nad integreerivad oma toodetesse avatud lähtekoodiga keelemudeleid, et toodet müüa ja konkurentsiga sammu pidada, isegi kui need ei paku midagi väärtuslikku.
Jah, AI on kiiresti arenev turg. Kuid keerukate, kuid ebaturvaliste süsteemide hooletu vabastamine kahjustab tööstust ja seab ohtu tarbijate ohutuse. Arendajad peaksid probleemide lahendamiseks kasutama tehisintellekti, mitte tegema turundustrikke.
2. Tarbijad saavad juurdepääsu tehnoloogiale, millest nad vaevu aru saavad
Leiate erinevate tehniliste tööriistade AI-põhiseid variatsioone alates veebipõhised pildiredaktorid juurde tervise jälgimise rakendused. Ja kaubamärgid jätkavad uute süsteemide juurutamist tehisintellekti arenedes. AI mudelid aitavad neil pakkuda oma olemasolevatele platvormidele rohkem kohandatud, kasutajakesksemaid iteratsioone.
Kui tehnoloogiatööstus tervitab uuendusi, siis tehisintellekti kiire areng ületab kasutajate harimise. Tarbijad saavad juurdepääsu tehnoloogiatele, millest nad vaevu aru saavad. Hariduse puudumine tekitab tohutuid lünki teadmistes, mis jätab avalikkuse küberjulgeolekuohtudele ja röövellikele tavadele altid.
Brändid peaksid eelistama koolitust sama palju kui tootearendust. Need peavad aitama kasutajatel mõista ohutuid ja vastutustundlikke viise võimsate AI-põhiste tööriistade kasutamiseks.
3. Kõigil arendajatel pole häid kavatsusi
Mitte igaüks ei kasuta tehisintellekti tööriistu ettenähtud otstarbel. Näiteks töötas OpenAI välja ChatGPT, et vastata töökindlatele üldteadmistele küsimustele ja kopeerida loomuliku keele väljundit, kuid kurjategijad kasutavad seda ebaseaduslike tegevuste jaoks. Neid on olnud mitu ChatGPT-pettused alates AI vestlusroboti käivitamisest 2022. aasta novembris.
Isegi kui tehisintellekti laborid jõustavad rangeid piiranguid, leiavad kelmid ikkagi viise, kuidas neist mööda hiilida. Võtke jälle näitena ChatGPT. Kasutajad pääsevad piirangutest mööda ja täidavad keelatud ülesandeid kasutades ChatGPT jailbreak viibad.
Allpool olevad vestlused näitavad neid haavatavusi. ChatGPT-l on piiratud andmekogumid; seega ei saa see ennustada ebastabiilseid, garanteerimata sündmusi.
Vaatamata oma piirangutele täitis ChatGPT meie taotluse ja esitas pärast vanglamurdmist alusetuid ennustusi.
4. Institutsioonidel võib olla probleeme avatud lähtekoodiga AI reguleerimisega
Reguleerivatel asutustel on raske tehisintellektiga sammu pidada ja avatud lähtekoodiga mudelite levik muudab jälgimise ainult raskemaks. AI edusammud ületavad juba regulatiivseid raamistikke. Isegi ülemaailmsed tehnoloogialiidrid nagu Elon Musk, Bill Gates ja Sam Altman nõuab rangemat tehisintellekti reguleerimist.
Nii era- kui ka valitsussektor peavad neid süsteeme kontrollima. Vastasel juhul jätkavad pahatahtlikud isikud nende ärakasutamist andmete privaatsusseaduste rikkumiseks identiteedivargus, ja pettuseohvrid ning muu ebaseaduslik tegevus.
5. Madalamad sisenemisbarjäärid pärsivad kvaliteeti
Avatud lähtekoodiga keelemudelite levik vähendab AI võidujooksuga liitumise takistusi. Internetist leiate tuhandeid AI-põhiseid tööriistu.
Nähes, et ettevõtted võtavad kasutusele masin- ja süvaõppe, võib tunduda muljetavaldav, kuid vähesed pakuvad tegelikku väärtust. Enamik lihtsalt kopeerib oma konkurente. Aja jooksul võib keerukate keelemudelite ja koolitusandmekogumite juurdepääsetavus muuta mõttetuid AI-platvorme.
Avatud lähtekoodiga keelemudelite üldine mõju AI-tööstusele
Kuigi avatud lähtekoodiga keelemudelid muudavad tehisintellekti tehnoloogiad ligipääsetavamaks, kujutavad need endast ka mitmeid turvariske. Arendajad peaksid kehtestama rangemad piirangud. Crooks jätkab vastasel juhul nende süsteemide läbipaistva arhitektuuri kasutamist.
See tähendab, et tarbijad ei ole AI-pettuste vastu täiesti kaitsetud. Tutvuge tavaliste viisidega, kuidas kelmid kasutavad generatiivseid tehisintellekti tööriistu, ja uurige rünnakute hoiatusmärke. Enamiku küberkuritegude vastu saate võidelda, kui olete valvs.
