Nors rinkoje dominuoja patentuota programinė įranga, tokia kaip GPT ir PaLM, daugelis kūrėjų mato atvirojo kodo kalbų modelių vertę. Paimkite Metą kaip pavyzdį. 2023 m. vasario mėn. ji pateko į antraštes, nes oficialiai išleido LLaMA didelės kalbos modelį kaip atvirojo kodo programą. Nenuostabu, kad šis sprendimas sulaukė prieštaringų reakcijų.
Kadangi atvirojo kodo kalbų modeliai turi daug privalumų ir trūkumų bei gali teigiamai ir neigiamai paveikti AI pramonę, apibendriname pagrindinius dalykus, kuriuos turėtumėte žinoti ir suprasti.
5 Teigiamas atvirojo kodo kalbų modelių poveikis
Atvirojo kodo kalbų modeliai skatina bendradarbiavimą. Visame pasaulyje kūrėjų įvestis, apžvalgos ir naudojimo atvejai neabejotinai padeda jiems tobulėti greičiau nei užbaigti projektai.
1. AI kūrėjai taupo išteklius naudodami atvirojo kodo modelius
Patentuotų kalbos modelių paleidimas kainuoja milijonus, jei ne milijardus, išteklių. Paimkite OpenAI kaip pavyzdį. Business Insider praneša, kad įmonė turėjo surinkti apie 30 milijardų dolerių, kad galėtų efektyviai vykdyti ChatGPT. Daugeliui įmonių neįmanoma gauti tiek finansavimo. Ankstyvosiose stadijose technologijų startuoliams pasisektų pasiekti net septynis skaitmenis.
Atsižvelgiant į dideles išlaidas, daugelis kūrėjų vietoj to naudoja atvirojo kodo kalbų modelius. Naudodami šių sistemų architektūrą, neuronų struktūrą, mokymo duomenis, algoritmą, kodo diegimą ir mokymo duomenų rinkinius, jie sutaupo milijonus.
2. Atvirojo kodo modeliai, be abejo, tobulėja greičiau
Daugelis technologijų lyderių teigia, kad atvirojo kodo kalbų modeliai tobulėja greičiau nei patentuoti analogai. Jie vertina bendruomenės indėlį ir bendradarbiavimą. Milijonai kvalifikuotų kūrėjų dirba su atvirais projektais – teoriškai jie galėtų daug greičiau pasiekti be klaidų, sudėtingą iteraciją.
Žinių spragas taip pat galima greičiau pašalinti naudojant atvirojo kodo AI. Užuot mokę komandas rasti klaidų, išbandyti naujinimus ir tyrinėti diegimus, įmonės gali analizuoti bendruomenės indėlį. Dalijimasis žiniomis leidžia vartotojams dirbti efektyviau.
Bendruomenės įnašas ne visada yra tikslus. Kūrėjai vis tiek turėtų dar kartą patikrinti algoritmus ir modelius prieš integruodami juos į savo sistemas.
3. Kūrėjai greičiau pastebės pažeidžiamumą
Atvirojo kodo kalbų modeliai skatina kolegų vertinimus ir aktyvų įsitraukimą į bendradarbiavimo bendruomenę. Kūrėjai gali laisvai pasiekti kodų bazės pakeitimus. Kai tiek daug vartotojų analizuoja atvirus projektus, greičiausiai jie greičiau pastebės saugos problemas, pažeidžiamumą ir sistemos klaidas.
Be to, klaidų sprendimas taip pat yra supaprastintas. Užuot rankiniu būdu išsprendę sistemos problemas, kūrėjai gali patikrinti, ar projekto versijų valdymo sistemoje nėra ankstesnių pataisymų. Kai kurie įrašai gali būti pasenę. Tačiau jie vis tiek suteiks tyrėjams ir AI instruktoriams naudingą atspirties tašką.
4. AI technologijų lyderiai mokosi iš atvirojo kodo modelių
Atvirojo kodo kalbų modeliams naudingas grįžtamasis ryšys. Teigiamas grįžtamasis ryšys dalijasi efektyviais algoritmais, duomenų rinkiniais ir funkcijomis, skatinančiais kūrėjus juos imituoti. Procesas sutaupo jiems daug laiko. Tiesiog atminkite, kad klaidų gali kilti dėl teigiamų atsiliepimų, kuriuos vartotojai atsitiktinai kartoja – klaidos dažniausiai nepastebimos.
Tuo tarpu neigiamas grįžtamasis ryšys sutelkiamas į tobulinimo sritis. Procesas apima dalijimąsi asmeninėmis įžvalgomis sprendžiant klaidas, išbandant naujas funkcijas ir taisant sistemos problemas.
5. Atvirojo kodo dirbtinio intelekto platformos sulaukia pirmųjų naujų sistemų išbandymų
Technologijos įmonės nesidalija milijardų dolerių vertės kalbų sistemomis iš gerumo. Nors atvirojo kodo licencijos suteikia trečiųjų šalių vartotojams laisvę keisti ir parduoti sistemas, jos turi apribojimų.
Platintojai dažnai sukuria sąlygas, užtikrinančias, kad jie išlaikytų tam tikrą autoritetą. Šias taisykles rasite atvirojo kodo programų licencijavimo sutartyse – galutiniai vartotojai retai gauna 100 procentų įgaliojimus.
Tarkime, „Meta“ nori kontroliuoti „LLaMA“ varomus produktus. Jos teisininkų komanda galėtų nurodyti, kad „Meta“ pasilieka teisę investuoti į visas naujas sistemas, sukurtas remiantis jos kalbos modeliu.
Tačiau nesupraskite klaidingai – trečiųjų šalių kūrėjai ir platintojai vis tiek sudaro abipusiai naudingus susitarimus. Pastaroji teikia milijardines technologijas ir sistemas. Tuo tarpu startuoliai ir nepriklausomi kūrėjai tiria būdus, kaip juos įdiegti įvairiose programose.
5 Neigiamas atvirojo kodo kalbos modelių poveikis
Atvirojo kodo kalbų modeliai iš prigimties yra nešališki, tačiau žmonės – ne. Vartotojai, kūrėjai ir įmonės, turinčios kenkėjiškų ketinimų, gali išnaudoti atvirą šių sistemų pobūdį, siekdami asmeninės naudos.
1. Įmonės atsitiktinai prisijungia prie AI lenktynių
Šiuo metu įmonės patiria per didelį spaudimą prisijungti prie AI lenktynių. Populiarėjant dirbtinio intelekto sistemoms, daugelis įmonių baiminasi, kad jos pasens, jei nepriims dirbtinio intelekto. Dėl to prekės ženklai atsitiktinai įšoka į gatvę. Jie integruoja atvirojo kodo kalbų modelius į savo produktus, kad galėtų parduoti produktą ir neatsilikti nuo konkurencijos, net jei jie nesiūlo nieko vertingo.
Taip, AI yra sparčiai besivystanti rinka. Tačiau neatsargus sudėtingų, tačiau nesaugių sistemų išleidimas kenkia pramonei ir kelia pavojų vartotojų saugumui. Kūrėjai turėtų naudoti dirbtinį intelektą problemoms spręsti, o ne vykdyti rinkodaros triukus.
2. Vartotojai gauna prieigą prie technologijų, kurias jie vos supranta
Rasite įvairių technologijų įrankių AI pagrįstų variantų nuo internetiniai vaizdo redaktoriai į sveikatos stebėjimo programėlės. Plėtojant AI, prekės ženklai ir toliau pristatys naujas sistemas. AI modeliai padeda jiems teikti labiau pritaikytas, į vartotoją orientuotas esamų platformų iteracijas.
Nors technologijų pramonė sveikina naujoves, sparti AI raida lenkia vartotojų švietimą. Vartotojai gauna prieigą prie technologijų, kurias jie vargiai supranta. Dėl išsilavinimo stokos susidaro didžiulės žinių spragos, todėl visuomenė yra linkusi į kibernetinio saugumo grėsmes ir grobuonišką praktiką.
Prekės ženklai turėtų teikti pirmenybę mokymams, o ne produkto kūrimui. Jie turi padėti vartotojams suprasti saugius ir atsakingus būdus, kaip naudoti galingus dirbtinio intelekto įrankius.
3. Ne visi kūrėjai turi gerų ketinimų
Ne visi AI įrankius naudoja pagal paskirtį. Pavyzdžiui, „OpenAI“ sukūrė „ChatGPT“, kad atsakytų į saugaus darbo bendrųjų žinių klausimus ir atkartotų natūralios kalbos išvestį, tačiau nusikaltėliai ją išnaudoja neteisėtai veiklai. Yra buvę keli ChatGPT sukčiai nuo tada, kai AI pokalbių robotas buvo paleistas 2022 m. lapkritį.
Net jei dirbtinio intelekto laboratorijos taikys griežtus apribojimus, sukčiai vis tiek ras būdų, kaip juos apeiti. Vėl paimkite ChatGPT kaip pavyzdį. Naudotojai apeina apribojimus ir atlieka draudžiamas užduotis ChatGPT jailbreak raginimai.
Toliau pateikti pokalbiai parodo šiuos pažeidžiamumus. „ChatGPT“ turi ribotus duomenų rinkinius; taigi, ji negali numatyti nestabilių, negarantuotų įvykių.
Nepaisant savo apribojimų, „ChatGPT“ įvykdė mūsų užklausą ir pateikė nepagrįstas prognozes, kai ją išlaužė.
4. Institucijoms gali kilti problemų reguliuojant atvirojo kodo AI
Reguliuojančios institucijos stengiasi neatsilikti nuo AI, o atvirojo kodo modelių platinimas tik apsunkina stebėjimą. DI pažanga jau lenkia reguliavimo sistemas. Net tokie pasauliniai technologijų lyderiai kaip Elonas Muskas, Billas Gatesas ir Samas Altmanas ragina griežtinti AI reguliavimą.
Privatus ir vyriausybės sektoriai turi kontroliuoti šias sistemas. Priešingu atveju piktavaliai asmenys ir toliau juos išnaudos, kad pažeistų duomenų privatumo įstatymus, vykdys tapatybės vagystės, ir sukčių aukos, be kitos neteisėtos veiklos.
5. Žemesnės patekimo kliūtys trukdo kokybei
Atvirojo kodo kalbų modelių paplitimas sumažina kliūtis patekti į AI lenktynes. Internete rasite tūkstančius AI pagrįstų įrankių.
Matyti, kad įmonės priima mašininį ir gilųjį mokymąsi, gali atrodyti įspūdingai, tačiau tik nedaugelis suteikia realią vertę. Dauguma tiesiog kopijuoja savo konkurentus. Laikui bėgant sudėtingų kalbų modelių ir mokymo duomenų rinkinių prieinamumas gali tapti beprasmių AI platformų prekėmis.
Bendras atvirojo kodo kalbų modelių poveikis dirbtinio intelekto pramonei
Nors atvirojo kodo kalbų modeliai daro dirbtinio intelekto technologijas labiau prieinamas, jie taip pat kelia keletą saugumo pavojų. Kūrėjai turėtų nustatyti griežtesnius apribojimus. Kitu atveju Crooks ir toliau naudos skaidrią šių sistemų architektūrą.
Be to, vartotojai nėra visiškai neapsaugoti nuo AI sukčiavimo. Susipažinkite su įprastais būdais, kuriais sukčiai naudoja generatyvius AI įrankius, ir išstudijuokite įspėjamuosius atakų požymius. Su dauguma elektroninių nusikaltimų galite kovoti išlikdami budrūs.
