Piratai yra pasiryžę tobulinti AI

Didelės įmonės (DI) atlieka daug dirbtinio intelekto tyrimų, tačiau viena internetinė grupė nori demokratizuoti procesą.

EleutherAI yra neseniai susikūręs kolektyvas savanorių tyrėjų, inžinierių ir kūrėjų, daugiausia dėmesio skiriančių atvirojo kodo AI tyrimams. Organizacija naudoja GPT-Neo ir GPT-NeoX kodų bazes, kad mokytų didžiulius kalbų modelius, kuriuos planuoja išleisti pagal atviras licencijas.

„Atvirojo kodo duomenys naudingi tyrėjams, nes mokslininkai turi daugiau laisvų išteklių modeliams rengti ir tyrimams užbaigti. Edvardas CuiAI bendrovės „Graviti“ generalinis direktorius pasakojo „Lifewire“ interviu el. paštu. Jo įmonė nedalyvauja EueutherAI. „Žinome, kad daugybę AI projektų sulaikė bendras aukštos kokybės duomenų iš realių naudojimo atvejų trūkumas. todėl labai svarbu, padedant dalyviui, parengti gaires, kurios užtikrintų duomenų kokybę bendruomenė“.

Šiuo keliu

EleutherAI pradžia buvo kukli. Praėjusiais metais nepriklausomas DI tyrėjas pavadino Connoras Leahy „Discord“ serveryje paskelbė šį pranešimą: „Ei, vaikinai, leisk [SIC] paleisti OpenAI už savo pinigus kaip senais gerais laikais“.

Taip ir susikūrė grupė. Dabar jame yra šimtai bendradarbių, kurie skelbia savo kodą internetinė programinės įrangos saugykla „GitHub“..

Atvirojo šaltinio AI pastangos nėra naujiena. Tiesą sakant, „Airbnb“ darbo eigos valdymo platforma „Airflow“ ir „Lyft“ duomenų paieškos variklis yra atvirojo kodo įrankių naudojimo rezultatai, leidžiantys duomenų komandoms geriau dirbti su duomenimis. Ali Rehmanas, programinės įrangos įmonės CloudiTwins projektų vadovas interviu el. paštu su Lifewire.

„Kaip atvirojo kodo revoliucija paskatino programinės įrangos kūrimo transformaciją, taip ir ji paskatino duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto plėtrą ir demokratizavimą“, – sakė Rehmanas sakė. „Atvirasis kodas tapo svarbia įmonės duomenų mokslo sprendimų įgalinančia priemone, nes dauguma duomenų mokslininkų naudoja atvirojo kodo įrankius.

Durų atidarymas

Kai kurie stebėtojai teigia, kad atvirojo kodo AI kūrimas gali padėti sumažinti naujosios technologijos galią, kuri gali pakeisti žaidimą, mažiau linkusią į šališkumą ir klaidas.

DI tyrimai dabar daugiausia atliekami atvirai, beveik visos įmonės, tyrimų laboratorijos ir universitetai savo rezultatus iš karto pristato mokslinėse publikacijose, Kušas Varšnis, AI tyrėjas iš IBM, sakė Lifewire interviu el. paštu.

„Ši atvira bendruomenė yra labai svarbi, nes ji užtikrina aukštesnio lygio patikrinimus ir pusiausvyrą, kad AI būtų tiriamas, kuriamas, diegiamas ir taikomas atsakingai“, – pridūrė Varshney. „Tai ypač svarbu tais atvejais, kai šios sistemos gali turėti įtakos mūsų pažeidžiamiausių visuomenės narių gyvenimui. Šis atvirumas taikomas ne tik bendrajam mašininiam mokymuisi ir gilaus mokymosi algoritmams, bet ir patikimo AI elementams.

Rehmanas teigė, kad vienas iš svarbiausių skirtumų tarp patentuotos ir atvirojo kodo programinės įrangos yra lankstumas ir pritaikymas. Patentuoti AI tyrimai turės saugos, atnaujinimų ir optimizavimo problemų.

„Taip yra todėl, kad atvirojo kodo bendruomenės metodas sulaukia vertingos informacijos iš tūkstančių pramonės atstovų ekspertai, kurie nustato galimas saugumo spragas, kurios vėliau pašalinamos greičiau“, – sakė Rehmanas pridėta. „Bendruomenės sutarimas reiškia, kad kokybė garantuojama ir naujos galimybės lengviau nustatomos.

Kita problema yra ta, kad patentuoti AI tyrimai nebus sąveikūs, o tai reiškia, kad jie negalės dirbti su įvairiais duomenų formatais ir Tikėtina, kad pardavėjas bus užblokuotas, o tai neleis įmonėms išbandyti ir išbandyti programinės įrangos prieš įsipareigodamos priimti sprendimą, Rehmanas sakė.

Tačiau ne visi AI tyrimų aspektai turi būti atvirojo kodo, Chrisas Kentas, medicinos AI bendrovės Reveal Surgical generalinis direktorius pasakojo Lifewire interviu el. paštu. „Svarbu apsaugoti ekonomines paskatas, kurios skatina komercinį pagrindinių dirbtinio intelekto programų vystymą“, – sakė jis.

Tačiau AI tyrimams reikalingas tvirtas atvirojo kodo komponentas, sakė Kentas. Jis pridūrė, kad atvirasis šaltinis padeda sukurti pasitikėjimą ir naudoti duomenų rinkinius, kurių nekontroliuoja arba neturėtų kontroliuoti atskiros institucijos ar įmonės.

„Atvirojo kodo metodas yra geriausias būdas nustatyti ir kompensuoti galimą šališkumą treniruočių rinkiniuose ir paskatins holistiškesnes, kūrybiškesnes ir patikimesnes AI programas“, – sakė Kentas.