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          開源AI到底是什么?業界:超出開源軟件范疇,需要重新界定

          極客網·極客觀察3月28日 最近AI圈突然流行起開源概念。Meta承諾將會打造開源AI,馬斯克起訴OpenAI,說它缺少開源模型。與此同時,一批科技領袖和科技企業紛紛為開源概念吶喊。不過科技界碰到一個難以解決的根本問題:它們對“開源AI”的概念無法達成共識。 

          照字面意思,開源AI意味著未來任何人都可以參與科技開發,它能加速創新、增強透明度,讓用戶對系統擁有更多控制權。但到目前為止沒有人給“開源AI”進行明確界定,科技巨頭完全可以根據自己的需要扭曲概念,甚至有可能利用開源AI穩固自身地位。

          在這里我們不得不提到Open Source Initiative (OSI),它是一個非盈利組織,成立于1998年,正是它推動了開源軟件的發展。OSI已經招集研發人員、律師、議員、大科技公司代表,總計約70人,試圖明確界定“開源AI”概念。

          OSI高管Stefano Maffulli說,他們對開源AI原則已經達成廣泛共識,但細節方面分歧很多。要考慮復雜的競爭利益,要找到一套方案讓所有人滿意,要讓大企業積極參與,真的不容易。

          大廠的態度

          去年7月,Meta開源Llama 2模型。Meta AI與開源事務法律副總顧問Jonathan Torres說:“我們支持OSI明確定義開源AI,為了全球開源社區的利益,我們會積極參與定義工作?!?/p>

          相比Meta,OpenAI顯得沒有那么積極。在過去幾年前,OpenAI很少談及自己的研發進度,理由是安全無法保證。OpenAI新聞發言人稱:“只有當我們謹慎評估好利益與風險,包括誤用、加速等問題,才會考慮將強大的AI模型開放?!?/p>

          Stability AI和Aleph Alpha已經提供一些開源模型,Hugging Face托管了一批免費使用AI模型。

          谷歌Gemini和PaLM 2模型也沒有開源,但Gemma模型已經可以免費使用,它的對手是Meta Llama 2,但谷歌所說的不是“開源”,而是“開放”。

          到底上述模型能不能稱為“開源”,大家意見并不統一。不管是Llama 2還是Gemma都需要獲得授權,使用時會受到限制,苛刻的要求無疑是與開源相違背的。既然開源就不能施加任何限制,科技企業顯然沒有做到。

          OSI高管Stefano Maffulli稱,開源的目的本來是要確保開發者可以隨意使用、研究、修改、分享軟件,不施加任何限制,但AI的運行方式有些不同,所以原本適用于軟件的開源理念無法流暢轉移到AI領域。

          Stefano Maffulli解釋稱,AI模型涉及的組件太多了,如果是軟件,只需要修改底層代碼就行了,AI更復雜,根據目的的不同,修改AI模型會牽涉到訓練模型、訓練數據、處理數據的代碼、管理訓練流程的代碼,還有模型的底層架構等。

          基本自由是什么?基本權利是什么?我們都需要明確界定。為了執行基本權利如何操作也不夠明晰。只有定義明確,定義被大家尊重、接受才能降低合規成本,減少摩擦,分享知識。

          當前的癥結在于數據。所有大型科技企業只是簡單發布了預訓練模型,沒有提供訓練數據。如果想給開源AI下一個更明確的定義,沒有數據就很難修改、研究模型,所以它們并不是開源模型。

          有些人持不同意見,他們認為只要簡單描述數據,研究人員就能深入調查模型,沒有必要通過重新訓練來修改模型。預訓練模型可以通過所謂的微調進行調整,也就是用一批規模較小的特殊數據集來重新訓練。

          比如Meta提供的Llama 2,Meta雖然給出的是預訓練模型,但已經有一批開發者下載、修改它,然后分享自己的修改結果。開發者會用它完成各種項目,它已經擁有一整套生態系統,我們能不能叫它半開放?或者叫半開源?

          非盈利組織Open Future的研發人員Zuzanna Warso認為,從技術角度看,如果沒有原始訓練數據,研發人員無法修改模型,但沒有訓練數據就真的無法自由研究模型嗎?這個爭論點也值得商榷。

          Zuzanna Warso稱:“在整個流程中,訓練數據是關鍵組成部分。如果我們真的關心開放,也應該關心數據的開放度?!?/p>

          開源的意義

          AI Now Institute聯合執行董事Sarah Myers West去年曾發表一篇論文,她在論文中指出,許多開源AI項目缺少開放性,但她同時也指出,訓練尖端AI需要大量數據和計算力,苛刻的要求限制了小玩家的參與,不管模型的開源程度如何都受到限制。

          通過開源,人們希望達成怎樣的目標?對于這個問題大家也莫衷一是。Sarah Myers West稱:“是為了安全?為了學術研究?還是為了增強競爭?我們必須對目標有更清晰的認識,系統開放到什么程度會對目標追求產生怎樣的影響,這點也需要考慮?!?/p>

          OSI在定義草案中認為,開源能帶來好處,其中自主、透明就是關鍵收益,但文件中也提到了“超出范圍的問題”,比如倫理、信任、責任。

          Maffulli解釋稱,從歷史上看開源社區的關注重點是如何減少軟件分享摩擦,不能陷入無限爭論,比如應該如何使用軟件。

          有人不認同Maffulli的說法,技術是中性的,倫理問題不可控,這些有爭議的問題本來就很重要,之所以拒絕討論是避免松散的開源社區分崩離析。

          除了OSI,還有一些組織也想為開源AI指明方向,比如2022年成立的 Responsible AI Licenses(RAIL),它想通過開源授權的方式限制模型特殊使用方式。拿到授權后,開發者不能以不合適、不道德的方式使用AI模型。在Hugging Face的托管平臺上,已經有28%的模型使用了RAIL授權。

          谷歌Gemma的授權也遵循相似的原則,拿到授權的開發者不能將模型應用于有害場景。艾倫人工智能研究所也制定了自己的授權規則。

          開源軟件管理公司Tidelift的聯合創始人Luis Villa認為,考慮到AI與常規軟件有所不同,探索不同程度的開放是難以避免的,這樣做對整個行業也可能是有益的。但是各種開放授權互不兼容可能會影響協作,只有協作能讓開源走向成功,除此還有其它一些負作用,比如AI創新會受影響,透明度會降低,小玩家參與難度提升。

          社區應該圍繞單一標準進行授權合并,否則就會各行其是。對于OSI的方針政策,Luis Villa也不是很認可。當初OSI提出開源軟件定義時時間充裕,外部審查也很少,如今的AI環境大不相同,有大企業和監管者干涉。

          如果開源社區無法給出明確的定義,其它人就會根據自己的需求各提出一套定義。Luis Villa稱:“它們會填補真空,扎克伯格可能會告訴我們所謂的開源AI是什么,他講的話影響肯定很大?!保ㄐ〉叮?/p>

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          2024-03-28
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