Ключевые выводы
- Новый коллектив разработчиков создает модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.
- Группа использует массовые модели обучения языку, которые будут выпущены под открытыми лицензиями.
- Искусственный интеллект с открытым исходным кодом может помочь сделать потенциально революционную силу новой технологии менее подверженной предубеждениям и ошибкам.
Большие компании (ИИ) проводят множество исследований в области искусственного интеллекта, но одна онлайн-группа хочет демократизировать этот процесс.
EleutherAI - недавно сформированный коллектив добровольцев-исследователей, инженеров и разработчиков, занимающихся исследованиями ИИ с открытым исходным кодом. Организация использует кодовые базы GPT-Neo и GPT-NeoX для обучения больших языковых моделей, которые она планирует выпустить под открытыми лицензиями.
«Открытые исходные данные приносят пользу исследователям, потому что ученые имеют больше бесплатных ресурсов для обучения моделей и завершения исследований», - сказал Lifewire Эдвард Цуй, генеральный директор компании Graviti, занимающейся искусственным интеллектом, в интервью по электронной почте. Его компания не участвует в EeutherAI. «Мы знаем, что десятки проектов ИИ были задержаны из-за общей нехватки высококачественных данных из реальных случаев использования, поэтому жизненно важно разработать руководство, обеспечивающее качество данных, с помощью участвующего сообщества».
Это путь
Начало EleutherAI было скромным. В прошлом году независимый исследователь ИИ по имени Коннор Лихи опубликовал на сервере Discord следующее сообщение: «Эй, ребята, давайте [SIC] попробуем OpenAI за свои деньги, как в старые добрые времена».
Итак, группа сформировалась. Теперь у него есть сотни участников, которые размещают свой код в онлайн-репозитории программного обеспечения GitHub.
Усилия по созданию искусственного интеллекта с открытым исходным кодом не новы. На самом деле, платформа управления рабочими процессами Airflow от Airbnb и механизм обнаружения данных Lyft являются результатом использования инструментов с открытым исходным кодом, позволяющих группам данных лучше работать с данными, - отметил Али Рехман, руководитель проекта компании-разработчика программного обеспечения CloudiTwins, в интервью по электронной почте Lifewire..
«Подобно тому, как революция открытого исходного кода привела к трансформации разработки программного обеспечения, она также способствовала развитию и демократизации науки о данных и искусственного интеллекта», - сказал Рехман. «Открытый исходный код стал важнейшим инструментом корпоративных решений для обработки данных, и большинство специалистов по данным используют инструменты с открытым исходным кодом».
Открывая дверь
Разработка искусственного интеллекта с открытым исходным кодом может помочь сделать потенциально изменяющую правила игры мощь новой технологии менее подверженной предубеждениям и ошибкам, утверждают некоторые наблюдатели.
Исследования ИИ в настоящее время в основном проводятся открыто, и почти все компании, исследовательские лаборатории и университеты немедленно представляют свои результаты в научных публикациях, сказал в интервью Lifewire по электронной почте Куш Варшни, исследователь ИИ в IBM.
«Это открытое сообщество имеет важное значение, поскольку оно обеспечивает повышенные уровни сдержек и противовесов, чтобы гарантировать, что ИИ исследуется, создается, развертывается и применяется ответственно», - добавил Варшни. «Это особенно важно в ситуациях, когда эти системы могут влиять на жизнь самых уязвимых членов нашего общества. Эта открытость относится не только к общим алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения, но и к элементам заслуживающего доверия ИИ».
Рехман сказал, что одним из важнейших различий между проприетарным и открытым программным обеспечением является гибкость и настройка. Запатентованное исследование ИИ будет иметь проблемы с безопасностью, обновлениями и оптимизацией.
«Это связано с тем, что подход с открытым исходным кодом, основанный на сообществе, получает ценный вклад от тысяч отраслевых экспертов, которые выявляют потенциальные уязвимости безопасности, которые затем быстрее устраняются», - добавил Рехман.«Консенсус сообщества означает, что качество гарантировано, а новые возможности легче выявляются».
Еще одна проблема заключается в том, что проприетарные исследования ИИ не будут совместимы, а это означает, что они не могут работать с различными форматами данных и, вероятно, будут иметь привязку к поставщику, что не позволяет компаниям тестировать и пробовать программное обеспечение до принятия решения. - сказал Рехман.
Но не все аспекты исследований ИИ должны быть открытыми, сказал Крис Кент, генеральный директор медицинской компании ИИ Reveal Surgical, в интервью Lifewire по электронной почте. «Важно защитить экономические стимулы, которые стимулируют коммерческое развитие ключевых приложений ИИ», - сказал он.
Однако исследования в области ИИ нуждаются в надежном компоненте с открытым исходным кодом, сказал Кент. Он добавил, что открытый исходный код работает для укрепления доверия и использования наборов данных, которые не контролируются или не должны контролироваться отдельными учреждениями или компаниями.
«Подход с открытым исходным кодом - лучший способ определить и компенсировать скрытую предвзятость, которая может существовать в обучающих наборах, и приведет к более целостному, творческому и надежному применению ИИ», - сказал Кент.
