Önemli Bilgiler
- Yeni bir geliştiriciler topluluğu, açık kaynaklı yapay zeka modelleri oluşturuyor.
- Grup, açık lisanslar altında yayınlayacağı devasa dil eğitimi modelleri kullanıyor.
- Açık kaynaklı yapay zeka, yeni teknolojinin potansiyel olarak oyunun kurallarını değiştiren gücünü önyargılara ve hatalara daha az eğilimli hale getirmeye yardımcı olabilir.
Büyük şirketler (AI) tarafından yapay zeka konusunda çok fazla araştırma var, ancak çevrimiçi bir grup süreci demokratikleştirmek istiyor.
EleutherAI, açık kaynaklı AI araştırmalarına odaklanan gönüllü araştırmacılar, mühendisler ve geliştiricilerden oluşan yakın zamanda oluşturulmuş bir topluluktur. Kuruluş, açık lisanslar altında yayınlamayı planladığı devasa dil modellerini eğitmek için GPT-Neo ve GPT-NeoX kod tabanlarını kullanıyor.
Yapay zeka şirketi Graviti'nin CEO'su Edward Cui, Lifewire'a verdiği bir e-posta röportajında, "Açık kaynak verileri araştırmacılara fayda sağlıyor, çünkü bilim insanlarının modelleri eğitmek ve araştırmayı tamamlamak için kullanabilecekleri daha fazla ücretsiz kaynağa sahipler" dedi. Şirketi EueutherAI'de yer almıyor. "Çok sayıda yapay zeka projesinin, gerçek kullanım durumlarından elde edilen yüksek kaliteli verilerin genel eksikliği nedeniyle engellendiğini biliyoruz, bu nedenle katılımcı topluluğun yardımıyla veri kalitesini garanti eden bir kılavuz oluşturmak hayati önem taşıyor."
Yol Bu
EleutherAI'nin başlangıcı mütevaziydi. Geçen yıl, Connor Leahy adlı bağımsız bir yapay zeka araştırmacısı bir Discord sunucusuna şu mesajı gönderdi: "Hey millet, [SIC] OpenAI'ye eski güzel günlerde olduğu gibi paraları için bir şans versin."
Ve böylece grup kuruldu. Artık kodlarını GitHub'ın çevrimiçi yazılım deposuna gönderen yüzlerce katılımcısı var.
Açık kaynaklı yapay zeka çabaları yeni değil. Yazılım şirketi CloudiTwins'in proje yöneticisi Ali Rehman, Lifewire ile yaptığı bir e-posta röportajında, Airbnb'nin Airflow iş akışı yönetim platformu ve Lyft'in veri keşif motoru, veri ekiplerinin verilerle daha iyi çalışmasını sağlamak için açık kaynak araçları kullanmanın sonuçları olduğunu belirtti..
"Açık kaynak devriminin yazılım geliştirmede dönüşüme yol açması gibi, veri bilimi ve yapay zekanın gelişimini ve demokratikleşmesini de yönlendirdi," dedi Rehman. "Açık kaynak, veri bilimcilerinin çoğunluğunun açık kaynak araçlarını kullanmasıyla, kurumsal veri bilimi çözümlerinin kritik bir etkinleştiricisi haline geldi."
Kapıyı Açma
Açık kaynaklı yapay zeka geliştirmek, yeni teknolojinin potansiyel olarak oyunun kurallarını değiştiren gücünü önyargılara ve hatalara daha az eğilimli hale getirmeye yardımcı olabilir, diyor bazı gözlemciler.
IBM'de bir yapay zeka araştırmacısı olan Kush Varshney, Lifewire'a bir e-posta röportajında, AI araştırması artık temelde açık alanda gerçekleşiyor ve neredeyse tüm şirketler, araştırma laboratuvarları ve üniversiteler sonuçlarını hemen bilimsel yayınlarda sunuyor.
"Bu açık topluluk, AI'nın araştırılmasını, oluşturulmasını, dağıtılmasını ve sorumlu bir şekilde uygulanmasını sağlamak için gelişmiş kontrol ve denge seviyeleri sağladığından çok önemlidir, "diye ekledi Varshney. "Bu, özellikle bu sistemlerin toplumdaki en savunmasız üyelerimizin hayatlarını etkileyebileceği durumlarda kritik öneme sahiptir. Bu açıklık yalnızca genel makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları için değil, aynı zamanda güvenilir yapay zeka unsurları için de geçerlidir."
Rehman, tescilli ve açık kaynaklı yazılım arasındaki kritik farklardan birinin esneklik ve özelleştirme olduğunu söyledi. Tescilli AI araştırmasının güvenlik, güncellemeler ve optimizasyonlarla ilgili sorunları olacaktır.
"Bunun nedeni, açık kaynaklı topluluk temelli yaklaşımın, potansiyel güvenlik açıklarını belirleyen ve daha sonra daha hızlı bir şekilde düzeltilen binlerce sektör uzmanından değerli girdiler almasıdır, " diye ekledi Rehman."Topluluğun fikir birliği, kalitenin garanti edildiği ve yeni fırsatların daha kolay tanımlandığı anlamına gelir."
Başka bir sorun da, tescilli yapay zeka araştırmasının birlikte çalışamayacağı, yani çeşitli veri formatlarıyla çalışamayacağı ve büyük olasılıkla, şirketlerin bir çözüme karar vermeden önce yazılımı test edip denemesini engelleyen satıcı kilitliliğine sahip olacağıdır. dedi Rehman.
Ancak AI araştırmasının her yönü açık kaynak olmak zorunda değil, tıbbi AI şirketi Reveal Surgical'ın CEO'su Chris Kent bir e-posta röportajında Lifewire'a söyledi. "Yapay zekanın temel uygulamalarının ticari gelişimini sağlayan ekonomik teşvikleri korumak önemlidir" dedi.
Ancak, Yapay Zeka araştırmalarının sağlam bir açık kaynaklı bileşene ihtiyacı olduğunu söyledi Kent. Açık kaynağın güven oluşturmak ve tek bir kurum veya şirket tarafından kontrol edilmeyen veya kontrol edilmemesi gereken veri kümelerini kullanmak için çalıştığını da sözlerine ekledi.
"Açık kaynak yaklaşımı, eğitim setlerinde var olabilecek ve AI'nın daha bütünsel, yaratıcı ve güvenilir uygulamalarına yol açabilecek temel önyargıları belirlemenin ve telafi etmenin en iyi yoludur," dedi Kent.
