Medtem ko lastniška programska oprema, kot sta GPT in PaLM, prevladuje na trgu, mnogi razvijalci namesto tega vidijo vrednost v odprtokodnih jezikovnih modelih. Vzemite Meta kot primer. Februarja 2023 je bil na naslovnicah, ker je uradno izdal veliki jezikovni model LLaMA kot odprtokodni program. Ni presenetljivo, da je ta odločitev naletela na mešane odzive.
Ker imajo odprtokodni jezikovni modeli številne prednosti in slabosti ter lahko pozitivno ali negativno vplivajo na industrijo umetne inteligence, smo povzeli ključne točke, ki bi jih morali poznati in razumeti.
5 pozitivnih učinkov odprtokodnih jezikovnih modelov
Odprtokodni jezikovni modeli spodbujajo sodelovalni pristop. Prispevki, pregledi in primeri uporabe razvijalcev po vsem svetu jim verjetno pomagajo napredovati hitreje kot zaključeni projekti.
1. Razvijalci AI varčujejo z viri z uporabo odprtokodnih modelov
Uvedba lastniških jezikovnih modelov stane milijone, če ne milijarde sredstev. Vzemite OpenAI kot primer. Business Insider
poroča, da je moralo podjetje zbrati približno 30 milijard dolarjev za učinkovito delovanje ChatGPT. Za večino podjetij je pridobitev toliko sredstev nemogoča. Tehnološki startupi v zgodnjih fazah bi bili srečni, če bi dosegli celo sedemmestno številko.Glede na visoke stroške veliko razvijalcev namesto tega uporablja odprtokodne jezikovne modele. Prihranijo milijone z uporabo arhitekture teh sistemov, nevronske strukture, podatkov o usposabljanju, algoritma, implementacije kode in naborov podatkov za usposabljanje.
2. Odprtokodni modeli verjetno napredujejo hitreje
Mnogi tehnološki voditelji trdijo, da odprtokodni jezikovni modeli napredujejo hitreje kot lastniški primerki. Cenijo prispevke skupnosti in sodelovanje. Milijoni usposobljenih razvijalcev delajo na odprtih projektih – teoretično bi lahko veliko hitreje dosegli sofisticirano ponovitev brez napak.
Pokrivanje vrzeli v znanju je tudi hitrejše z odprtokodno umetno inteligenco. Namesto usposabljanja skupin za iskanje napak, testiranje posodobitev in raziskovanje implementacij lahko podjetja analizirajo prispevke skupnosti. Deljenje znanja uporabnikom omogoča učinkovitejše delo.
Prispevki skupnosti niso vedno točni. Razvijalci bi morali še vedno dvakrat preveriti algoritme in modele, preden jih vključijo v svoje sisteme.
3. Razvijalci bodo hitreje opazili ranljivosti
Odprtokodni jezikovni modeli spodbujajo medsebojne preglede in aktivno sodelovanje znotraj sodelujoče skupnosti. Razvijalci lahko prosto dostopajo do sprememb kodne baze. S toliko uporabniki, ki analizirajo odprte projekte, bodo verjetno hitreje opazili varnostne težave, ranljivosti in sistemske napake.
Podobno je poenostavljeno tudi reševanje hroščev. Namesto ročnega reševanja sistemskih težav lahko razvijalci preverijo sistem za nadzor različic projekta za prejšnje popravke. Nekateri vnosi so morda zastareli. Vendar pa bodo raziskovalcem in trenerjem umetne inteligence še vedno nudili koristno izhodišče.
4. Tehnološki voditelji AI se učijo iz odprtokodnih modelov
Odprtokodni jezikovni modeli imajo koristi od povratne zanke. Zanka pozitivne povratne informacije deli učinkovite algoritme, nabore podatkov in funkcije, kar spodbuja razvijalce, da jih posnemajo. Postopek jim prihrani veliko časa. Upoštevajte le, da se lahko pojavijo napake s pozitivnimi povratnimi informacijami, ki jih uporabniki naključno ponovijo – napake so ponavadi spregledane.
Medtem se zanka negativnih povratnih informacij osredotoča na področja izboljšav. Postopek vključuje izmenjavo osebnih vpogledov med odpravljanjem napak, preizkušanjem novih funkcij in odpravljanjem sistemskih težav.
5. Odprtokodne platforme umetne inteligence dobijo prve zasluge pri novih sistemih
Tehnološka podjetja si jezikovnih sistemov, vrednih milijarde dolarjev, ne delijo iz prijaznosti. Čeprav odprtokodne licence uporabnikom tretjih oseb dajejo svobodo spreminjanja in prodaje sistemov, imajo omejitve.
Distributerji pogosto ustvarjajo pogoje, ki jim zagotavljajo, da obdržijo določeno avtoriteto. Ta pravila boste našli v licenčnih pogodbah odprtokodnih programov – končni uporabniki redko dobijo 100-odstotno pooblastilo.
Recimo, da Meta želi nadzor nad izdelki, ki jih poganja LLaMA. Njegova pravna ekipa bi lahko določila, da si Meta pridržuje pravico do vlaganja v vse nove sisteme, zgrajene na njenem jezikovnem modelu.
Vendar ne razumite narobe – razvijalci in distributerji tretjih oseb še vedno sklepajo obojestransko koristne sporazume. Slednji zagotavlja milijarde dolarjev vredne tehnologije in sisteme. Medtem startupi in neodvisni razvijalci raziskujejo načine, kako jih implementirati v različne aplikacije.
5 Negativni vplivi odprtokodnih jezikovnih modelov
Odprtokodni jezikovni modeli so sami po sebi nepristranski, vendar ljudje niso. Potrošniki, razvijalci in podjetja z zlonamernimi nameni bi lahko izkoristili odprto naravo teh sistemov za osebno korist.
1. Podjetja se naključno pridružujejo dirki z umetno inteligenco
Podjetja se trenutno soočajo s prevelikim pritiskom, da bi se pridružila dirki z umetno inteligenco. S popularizacijo sistemov AI se številna podjetja bojijo, da bodo zastareli, če ne bodo sprejeli AI. Posledica tega je, da blagovne znamke naključno skočijo na voz. Odprtokodne jezikovne modele integrirajo v svoje izdelke zaradi prodaje izdelka in ohranjanja koraka s konkurenco, tudi če ne ponujajo nič vrednega.
Da, AI je hitro razvijajoč se trg. Toda neprevidno izdajanje sofisticiranih, a nevarnih sistemov škoduje industriji in ogroža varnost potrošnikov. Razvijalci bi morali uporabljati AI za reševanje problemov, ne pa izvajati marketinških trikov.
2. Potrošniki dobijo dostop do tehnologije, ki jo komaj razumejo
Našli boste različice različnih tehnoloških orodij, ki temeljijo na AI, od spletni urejevalniki slik do aplikacije za spremljanje zdravja. In blagovne znamke bodo še naprej uvajale nove sisteme, ko se bo AI razvijala. Modeli umetne inteligence jim pomagajo zagotoviti bolj prilagojene, na uporabnika osredotočene iteracije njihovih obstoječih platform.
Medtem ko tehnološka industrija pozdravlja inovacije, hiter razvoj umetne inteligence prehiteva izobraževanje uporabnikov. Potrošniki dobivajo dostop do tehnologij, ki jih komaj razumejo. Pomanjkanje izobraževanja ustvarja ogromne vrzeli v znanju, zaradi česar je javnost nagnjena k grožnjam kibernetski varnosti in plenilskim praksam.
Blagovne znamke bi morale dati prednost usposabljanju v enaki meri kot razvoju izdelkov. Uporabnikom morajo pomagati razumeti varne in odgovorne načine uporabe zmogljivih orodij, ki temeljijo na AI.
3. Vsi razvijalci nimajo dobrih namenov
Vsi ne uporabljajo orodij AI za predvideni namen. OpenAI je na primer razvil ChatGPT, da odgovori na vprašanja splošnega znanja o varnem delu in posnema izhod naravnega jezika, vendar ga kriminalci izkoriščajo za nedovoljene dejavnosti. Bilo jih je več ChatGPT prevare od lansiranja klepetalnega robota AI novembra 2022.
Tudi če laboratoriji umetne inteligence uveljavljajo toge omejitve, bodo prevaranti še vedno našli načine, kako jih zaobiti. Ponovno vzemite ChatGPT kot primer. Uporabniki se izogibajo omejitvam in izvajajo prepovedana opravila z uporabo Pozivi za pobeg iz zapora ChatGPT.
Spodnji pogovori prikazujejo te ranljivosti. ChatGPT ima omejene nabore podatkov; zato ne more napovedovati nestabilnih, nezajamčenih dogodkov.
Kljub svojim omejitvam je ChatGPT izvršil našo zahtevo in zagotovil neutemeljene napovedi, potem ko jo je prekinil.
4. Institucije bi lahko imele težave pri urejanju odprtokodnega umetne inteligence
Regulativni organi se trudijo slediti umetni inteligenci, širjenje odprtokodnih modelov pa otežuje spremljanje. Napredek umetne inteligence že presega regulativne okvire. Celo svetovni tehnološki voditelji, kot so Elon Musk, Bill Gates in Sam Altman poziva k strožji regulaciji umetne inteligence.
Te sisteme morata nadzorovati tako zasebni kot državni sektor. V nasprotnem primeru jih bodo zlonamerni posamezniki še naprej izkoriščali za kršitev zakonov o zasebnosti podatkov, izvršitev kraja identitete, in žrtve prevar, med drugimi nezakonitimi dejavnostmi.
5. Nižje ovire za vstop ovirajo kakovost
Širjenje odprtokodnih jezikovnih modelov znižuje vstopne ovire za vstop v dirko AI. V spletu boste našli na tisoče orodij, ki temeljijo na AI.
Videti, da podjetja sprejemajo strojno in globoko učenje, se morda zdi impresivno, vendar le redka nudijo dejansko vrednost. Večina zgolj kopira svoje tekmece. Sčasoma bi lahko dostopnost sofisticiranih jezikovnih modelov in podatkovnih nizov za usposabljanje spremenila nesmiselne platforme umetne inteligence v blago.
Splošni vpliv odprtokodnih jezikovnih modelov na industrijo umetne inteligence
Čeprav odprtokodni jezikovni modeli naredijo tehnologije umetne inteligence bolj dostopne, predstavljajo tudi več varnostnih tveganj. Razvijalci bi morali postaviti strožje omejitve. Crooks bo sicer še naprej izkoriščal pregledno arhitekturo teh sistemov.
Kljub temu potrošniki niso popolnoma brez obrambe pred prevarami z umetno inteligenco. Seznanite se s pogostimi načini, kako prevaranti izkoriščajo generativna orodja AI in preučite opozorilne znake napadov. Proti večini kibernetskih zločinov se lahko borite tako, da ostanete pozorni.