極客網(wǎng)·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(lǐng)袖和科技企業(yè)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(dá)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(fā),它能加速創(chuàng)新、增強透明度,讓用戶對系統(tǒng)擁有更多控制權(quán)。但到目前為止沒有人給“開源AI”進(jìn)行明確界定,科技巨頭完全可以根據(jù)自己的需要扭曲概念,甚至有可能利用開源AI穩(wěn)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(fā)展。OSI已經(jīng)招集研發(fā)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(jīng)達(dá)成廣泛共識,但細(xì)節(jié)方面分歧很多。要考慮復(fù)雜的競爭利益,要找到一套方案讓所有人滿意,要讓大企業(yè)積極參與,真的不容易。
大廠的態(tài)度
去年7月,Meta開源Llama 2模型。Meta AI與開源事務(wù)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(qū)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(fā)進(jìn)度,理由是安全無法保證。OpenAI新聞發(fā)言人稱:“只有當(dāng)我們謹(jǐn)慎評估好利益與風(fēng)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(jīng)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(jīng)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(tǒng)一。不管是Llama 2還是Gemma都需要獲得授權(quán),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(yè)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(fā)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(zhuǎn)移到AI領(lǐng)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(fù)雜,根據(jù)目的的不同,修改AI模型會牽涉到訓(xùn)練模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的代碼、管理訓(xùn)練流程的代碼,還有模型的底層架構(gòu)等。
基本自由是什么?基本權(quán)利是什么?我們都需要明確界定。為了執(zhí)行基本權(quán)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(guī)成本,減少摩擦,分享知識。
當(dāng)前的癥結(jié)在于數(shù)據(jù)。所有大型科技企業(yè)只是簡單發(fā)布了預(yù)訓(xùn)練模型,沒有提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果想給開源AI下一個更明確的定義,沒有數(shù)據(jù)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(rèn)為只要簡單描述數(shù)據(jù),研究人員就能深入調(diào)查模型,沒有必要通過重新訓(xùn)練來修改模型。預(yù)訓(xùn)練模型可以通過所謂的微調(diào)進(jìn)行調(diào)整,也就是用一批規(guī)模較小的特殊數(shù)據(jù)集來重新訓(xùn)練。
比如Meta提供的Llama 2,Meta雖然給出的是預(yù)訓(xùn)練模型,但已經(jīng)有一批開發(fā)者下載、修改它,然后分享自己的修改結(jié)果。開發(fā)者會用它完成各種項目,它已經(jīng)擁有一整套生態(tài)系統(tǒng),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(fā)人員Zuzanna Warso認(rèn)為,從技術(shù)角度看,如果沒有原始訓(xùn)練數(shù)據(jù),研發(fā)人員無法修改模型,但沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(xùn)練數(shù)據(jù)是關(guān)鍵組成部分。如果我們真的關(guān)心開放,也應(yīng)該關(guān)心數(shù)據(jù)的開放度?!?/p>
開源的意義
AI Now Institute聯(lián)合執(zhí)行董事Sarah Myers West去年曾發(fā)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(xùn)練尖端AI需要大量數(shù)據(jù)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(dá)成怎樣的目標(biāo)?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(xué)術(shù)研究?還是為了增強競爭?我們必須對目標(biāo)有更清晰的認(rèn)識,系統(tǒng)開放到什么程度會對目標(biāo)追求產(chǎn)生怎樣的影響,這點也需要考慮?!?/p>
OSI在定義草案中認(rèn)為,開源能帶來好處,其中自主、透明就是關(guān)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(zé)任。
Maffulli解釋稱,從歷史上看開源社區(qū)的關(guān)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(yīng)該如何使用軟件。
有人不認(rèn)同Maffulli的說法,技術(shù)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(qū)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(quán)的方式限制模型特殊使用方式。拿到授權(quán)后,開發(fā)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(jīng)有28%的模型使用了RAIL授權(quán)。
谷歌Gemma的授權(quán)也遵循相似的原則,拿到授權(quán)的開發(fā)者不能將模型應(yīng)用于有害場景。艾倫人工智能研究所也制定了自己的授權(quán)規(guī)則。
開源軟件管理公司Tidelift的聯(lián)合創(chuàng)始人Luis Villa認(rèn)為,考慮到AI與常規(guī)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(yè)也可能是有益的。但是各種開放授權(quán)互不兼容可能會影響協(xié)作,只有協(xié)作能讓開源走向成功,除此還有其它一些負(fù)作用,比如AI創(chuàng)新會受影響,透明度會降低,小玩家參與難度提升。
社區(qū)應(yīng)該圍繞單一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行授權(quán)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(rèn)可。當(dāng)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(huán)境大不相同,有大企業(yè)和監(jiān)管者干涉。
如果開源社區(qū)無法給出明確的定義,其它人就會根據(jù)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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