Vaikka patentoidut ohjelmistot, kuten GPT ja PaLM, hallitsevat markkinoita, monet kehittäjät näkevät arvoa avoimen lähdekoodin kielimalleissa. Otetaan Meta esimerkkinä. Se nousi otsikoihin helmikuussa 2023, kun se julkaisi LLaMA-suurkielimallin virallisesti avoimen lähdekoodin ohjelmana. Ei ole yllättävää, että tämä päätös sai ristiriitaisia reaktioita.
Koska avoimen lähdekoodin kielimalleilla on monia etuja ja haittoja ja ne voivat vaikuttaa positiivisesti ja kielteisesti tekoälyteollisuuteen, olemme tehneet yhteenvedon tärkeimmistä kohdista, jotka sinun tulee tietää ja ymmärtää.
5 avoimen lähdekoodin kielimallien positiiviset vaikutukset
Avoimen lähdekoodin kielimallit edistävät yhteistyöhön perustuvaa lähestymistapaa. Kehittäjien eri puolilla maailmaa antamat syöttötiedot, arvostelut ja käyttötapaukset auttavat heitä todennäköisesti etenemään nopeammin kuin suljetut projektit.
1. Tekoälykehittäjät säästävät resursseja käyttämällä avoimen lähdekoodin malleja
Omien kielimallien käynnistäminen maksaa miljoonia, ellei miljardeja resursseja. Otetaan esimerkkinä OpenAI.
Business Insider raportoi, että yrityksen oli kerättävä noin 30 miljardia dollaria ChatGPT: n tehokkaaseen suorittamiseen. Näin suuren rahoituksen saaminen on mahdotonta useimmille yrityksille. Alkuvaiheessa olevat tekniikan startupit olisivat onnekkaita, jos ne saavuttaisivat jopa seitsemän numeroa.Koska yleiskustannukset ovat suuret, monet kehittäjät käyttävät sen sijaan avoimen lähdekoodin kielimalleja. He säästävät miljoonia hyödyntämällä näiden järjestelmien arkkitehtuuria, hermorakennetta, opetusdataa, algoritmia, koodin toteutusta ja koulutustietojoukkoja.
2. Avoimen lähdekoodin mallit edistyvät todennäköisesti nopeammin
Monet teknologiajohtajat väittävät, että avoimen lähdekoodin kielimallit edistyvät nopeammin kuin patentoidut vastineet. He arvostavat yhteisön panosta ja yhteistyötä. Miljoonat taitavat kehittäjät työskentelevät avoimien projektien parissa – he voisivat teoriassa saavuttaa virheettömän, hienostuneen iteroinnin paljon nopeammin.
Tiedonpuutteiden kattaminen on myös nopeampaa avoimen lähdekoodin tekoälyllä. Sen sijaan, että yritykset kouluttaisivat ryhmiä etsimään virheitä, testaamaan päivityksiä ja tutkimaan toteutuksia, yritykset voivat analysoida yhteisön lahjoituksia. Tiedon jakaminen mahdollistaa käyttäjien työskentelyn tehokkaammin.
Yhteisön lahjoitukset eivät aina ole tarkkoja. Kehittäjien tulee silti tarkistaa algoritmit ja mallit uudelleen ennen niiden integroimista järjestelmiinsä.
3. Kehittäjät huomaavat haavoittuvuudet nopeammin
Avoimen lähdekoodin kielimallit rohkaisevat vertaisarviointia ja aktiivista sitoutumista yhteistyöyhteisöön. Kehittäjät voivat käyttää koodikannan muutoksia vapaasti. Kun niin monet käyttäjät analysoivat avoimia projekteja, he todennäköisesti huomaavat tietoturvaongelmat, haavoittuvuudet ja järjestelmävirheet nopeammin.
Samoin myös virheenratkaisu on virtaviivaistettu. Sen sijaan, että kehittäjät ratkaisisivat järjestelmäongelmat manuaalisesti, he voivat tarkistaa projektin versionhallintajärjestelmästä aiempien korjausten varalta. Jotkut merkinnät voivat olla vanhentuneita. Ne tarjoavat kuitenkin tutkijoille ja tekoälykouluttajille hyödyllisen lähtökohdan.
4. Tekoälytekniikan johtajat oppivat avoimen lähdekoodin malleista
Avoimen lähdekoodin kielimallit hyötyvät palautesilmukasta. Positiivinen palaute jakaa tehokkaita algoritmeja, tietojoukkoja ja toimintoja, mikä kannustaa kehittäjiä matkimaan näitä. Prosessi säästää heiltä paljon aikaa. Huomaa vain, että virheitä saattaa syntyä positiivisesta palautteesta, jota käyttäjät satunnaisesti toistavat – virheet jäävät yleensä huomiotta.
Samaan aikaan negatiivisen palautteen kierto keskittyy parannusalueisiin. Prosessi sisältää henkilökohtaisten näkemysten jakamisen samalla kun ratkaistaan vikoja, testataan uusia toimintoja ja korjataan järjestelmäongelmia.
5. Avoimen lähdekoodin tekoälyalustat saavat ensimmäiset kokemukset uusista järjestelmistä
Teknologiayritykset eivät jaa miljardin dollarin kielijärjestelmiä ystävällisyydestään. Vaikka avoimen lähdekoodin lisenssit antavat kolmannen osapuolen käyttäjille vapauden muokata ja myydä järjestelmiä, niillä on rajoituksia.
Jakelijat luovat usein olosuhteet, jotka takaavat, että he säilyttävät jonkin verran auktoriteettia. Löydät nämä säännöt avoimen lähdekoodin ohjelmien lisenssisopimuksista – loppukäyttäjät saavat harvoin 100 prosentin valtuutuksen.
Oletetaan, että Meta haluaa hallita LLaMA-käyttöisiä tuotteita. Sen lakitiimi voisi täsmentää, että Meta varaa oikeuden investoida kaikkiin sen kielimallin pohjalta rakennettuihin uusiin järjestelmiin.
Älä kuitenkaan ymmärrä väärin – kolmannen osapuolen kehittäjät ja jakelijat tekevät silti molempia osapuolia hyödyttäviä sopimuksia. Jälkimmäinen tarjoaa miljardin dollarin teknologiaa ja järjestelmiä. Samaan aikaan startupit ja itsenäiset kehittäjät tutkivat tapoja toteuttaa niitä erilaisissa sovelluksissa.
5 Avoimen lähdekoodin kielimallien negatiiviset vaikutukset
Avoimen lähdekoodin kielimallit ovat luonnostaan puolueettomia, mutta ihmiset eivät. Kuluttajat, kehittäjät ja yritykset, joilla on ilkeä tarkoitus, voivat hyödyntää näiden järjestelmien avointa luonnetta henkilökohtaisen hyödyn saamiseksi.
1. Yritykset liittyvät satunnaisesti tekoälykilpailuun
Yrityksillä on tällä hetkellä liikaa paineita liittyä tekoälykilpailuun. Tekoälyjärjestelmien yleistymisen myötä monet yritykset pelkäävät niiden vanhentuvan, jos ne eivät ota tekoälyä käyttöön. Tämän seurauksena tuotemerkit hyppäävät satunnaisesti kelkkaan. He integroivat tuotteisiinsa avoimen lähdekoodin kielimalleja tuotteen myynnin ja kilpailun mukana pysymisen vuoksi, vaikka ne eivät tarjoaisikaan mitään arvokasta.
Kyllä, tekoäly on nopeasti kehittyvä markkina. Mutta kehittyneiden mutta turvattomien järjestelmien huolimaton julkaiseminen vahingoittaa alaa ja vaarantaa kuluttajien turvallisuuden. Kehittäjien tulisi käyttää tekoälyä ongelmien ratkaisemiseen, ei markkinointitemppuihin.
2. Kuluttajat pääsevät käyttämään teknologiaa, jota he tuskin ymmärtävät
Löydät tekoälypohjaisia muunnelmia erilaisista teknisistä työkaluista alkaen online-kuvankäsittelyohjelmat to terveyden seurantasovellukset. Ja brändit ottavat jatkuvasti käyttöön uusia järjestelmiä tekoälyn kehittyessä. Tekoälymallit auttavat heitä tarjoamaan räätälöidympiä, käyttäjäkohtaisia iteraatioita olemassa oleville alustoilleen.
Teknologiateollisuus suhtautuu innovaatioihin myönteisesti, mutta tekoälyn nopea kehitys ohittaa käyttäjien koulutuksen. Kuluttajat pääsevät käsiksi tekniikoihin, joita he tuskin ymmärtävät. Koulutuksen puute luo valtavia tiedonpuutteita, mikä jättää suuren yleisön alttiiksi kyberturvallisuusuhkille ja saalistuskäytännöille.
Brändien tulisi priorisoida koulutusta yhtä paljon kuin tuotekehitystä. Niiden on autettava käyttäjiä ymmärtämään turvallisia ja vastuullisia tapoja käyttää tehokkaita tekoälypohjaisia työkaluja.
3. Kaikilla kehittäjillä ei ole hyviä aikeita
Kaikki eivät käytä tekoälytyökaluja aiottuun tarkoitukseen. Esimerkiksi OpenAI kehitti ChatGPT: n vastaamaan työturvallisuutta koskeviin yleistietokysymyksiin ja toistamaan luonnollisen kielen tulosta, mutta rikolliset käyttävät sitä hyväkseen laittomaan toimintaan. Niitä on ollut useita ChatGPT-huijaukset siitä lähtien, kun AI-chatbot julkaistiin marraskuussa 2022.
Vaikka tekoälylaboratoriot noudattavat tiukkoja rajoituksia, roistot löytävät silti keinoja ohittaa ne. Ota ChatGPT jälleen esimerkkinä. Käyttäjät kiertävät rajoituksia ja suorittavat kiellettyjä tehtäviä käyttämällä ChatGPT jailbreak -kehotteet.
Alla olevat keskustelut osoittavat nämä haavoittuvuudet. ChatGPT: llä on rajoitetut tietojoukot; siksi se ei voi ennustaa epävakaita, takaamattomia tapahtumia.
Rajoituksistaan huolimatta ChatGPT toteutti pyyntömme ja tarjosi perusteettomia ennusteita sen murtamisen jälkeen.
4. Toimielimillä voi olla vaikeuksia säännellä avoimen lähdekoodin tekoälyä
Sääntelyelimet kamppailevat pysyäkseen tekoälyn tahdissa, ja avoimen lähdekoodin mallien yleistyminen vain vaikeuttaa valvontaa. Tekoälyn edistyminen ylittää jo sääntelykehykset. Jopa maailmanlaajuiset teknologiajohtajat, kuten Elon Musk, Bill Gates ja Sam Altman vaatii tiukempaa tekoälysääntelyä.
Sekä yksityisen että julkisen sektorin on valvottava näitä järjestelmiä. Muutoin pahantahtoiset henkilöt jatkavat heidän hyödyntämistään tietosuojalakien rikkomiseen identiteettivarkaus, ja huijausten uhrit muun laittoman toiminnan ohella.
5. Pienemmät pääsyn esteet haittaavat laatua
Avoimen lähdekoodin kielimallien yleistyminen alentaa pääsyn esteitä tekoälykilpailuun. Löydät tuhansia tekoälypohjaisia työkaluja verkosta.
Nähdä, että yritykset ottavat käyttöön kone- ja syväoppimisen, saattaa tuntua vaikuttavalta, mutta harvat tarjoavat todellista arvoa. Useimmat vain kopioivat kilpailijoitaan. Ajan myötä kehittyneiden kielimallien ja koulutustietosarjojen saatavuus saattaa muuttaa turhia tekoälyalustoja.
Avoimen lähdekoodin kielimallien kokonaisvaikutus tekoälyteollisuuteen
Vaikka avoimen lähdekoodin kielimallit tekevät tekoälytekniikoista helpommin saavutettavia, ne sisältävät myös useita turvallisuusriskejä. Kehittäjien tulisi asettaa tiukempia rajoituksia. Crooks jatkaa näiden järjestelmien läpinäkyvän arkkitehtuurin hyödyntämistä muuten.
Kuluttajat eivät kuitenkaan ole täysin puolustuskyvyttömiä tekoälyhuijauksia vastaan. Tutustu yleisiin tapoihin, joilla roistot hyödyntävät generatiivisia tekoälytyökaluja, ja tutki hyökkäysten varoitusmerkkejä. Voit taistella useimpia verkkorikoksia vastaan pysymällä valppaana.