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隨著人工智能技術飛速發展,關于“開源AI”這一術語的爭議愈發激烈。開源倡議組織(OSI)最近公布了其“開源AI”的最新草案定義,旨在澄清這一術語在迅速變化的領域中的模糊使用。這一舉動發生在一些公司如Meta在發布訓練有素的AI語言模型權重和代碼時,使用“開源”標簽卻帶來了限制,引發了自由軟件倡導者之間關于AI背景下“開源”真正含義的激烈辯論。
Meta的Llama 3模型雖然可以自由獲取,但由于公司規模或使用模型產生的內容類型而施加了使用許可限制,因此不符合OSI為軟件定義的傳統開源標準。AI圖像生成器Flux是另一個標榜“開放”但并非真正開源的模型。由于這種模糊性,我們通常用“開放權重”或“源可用”等替代術語來描述包含代碼或權重限制或缺少配套訓練數據的AI模型。
為了正式解決這個問題,以倡導開源軟件標準而聞名的OSI召集了一個約70名參與者的小組,包括研究人員、律師、政策制定者和活動家,來自Meta、Google和Amazon等大型科技公司的代表也加入了這一團隊。該小組當前的草案(版本0.0.9)定義強調了與定義自由軟件相似的“四大基本原則”:允許AI系統的用戶在未經許可的情況下使用它用于任何目的,研究其工作原理,為任何目的修改它,以及分享修改或不修改的版本。
通過為開源AI建立清晰的標準,該組織希望提供一個基準,用于評估AI系統。這可能會幫助開發者、研究人員和用戶對他們創建、研究或使用的AI工具做出更明智的決策。
真正開源的AI也可能揭示AI系統的潛在軟件漏洞,因為研究人員將能夠看到AI模型背后的工作原理。與此方法相比,像OpenAI的ChatGPT這樣的不透明系統,不僅僅是一個帶有花哨界面的GPT-4o大型語言模型——它是一個專有的模型和過濾器的互鎖系統,其確切架構是一個嚴密守護的秘密。
OSI的項目時間表顯示,預計在2024年10月在北卡羅來納州羅利舉行的All Things Open 2024活動上宣布“開源AI”定義的穩定版本。
“無需許可的創新”
在5月的新聞發布會上,OSI強調了定義開源AI真正含義的重要性。OSI的執行董事Stefano Maffulli說:“AI與常規軟件不同,迫使所有利益相關者重新審視開源原則如何適用于這個領域。OSI相信每個人都應該保持對技術的代理和控制權。我們還認識到,當清晰的定義促進透明度、協作和無需許可的創新時,市場就會繁榮。”
該組織的最新草案定義不僅涵蓋了AI模型或其權重,還包括了整個系統及其組件。
要使AI系統符合開源資格,它必須提供OSI所謂的“首選修改形式”的訪問權限。這包括有關訓練數據的詳細信息,用于訓練和運行系統的完整源代碼,以及模型權重和參數。所有這些元素都必須在OSI批準的許可證或條款下提供。
值得注意的是,草案并未強制發布原始訓練數據。相反,它要求“數據信息”——有關訓練數據和方法的詳細元數據。這包括有關數據來源、選擇標準、預處理技術和其他相關細節的信息,這些信息將允許熟練的人重新創建類似的系統。
“數據信息”方法旨在在不披露實際數據集的情況下提供透明度和可復制性,表面上解決了潛在的隱私或版權問題,同時堅持開源原則,盡管這一點可能會進一步辯論。
獨立AI研究員Simon Willison在接受科技媒體采訪時談到OSI的提議時表示:“[定義]最有趣的事情是他們允許不發布訓練數據。這是一種非常務實的方法——如果他們不允許,那么幾乎沒有能力強大的‘開源’模型。”
開源AI定義的正式化是AI領域的一個重要進程,這不僅有助于明確AI開源的邊界,也可能推動更廣泛的透明度和創新。隨著開源AI定義的最終確定,該領域有望發展更加開放、協作的開發環境,這將為全球AI開發者社區帶來深刻影響。
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