ربما تكون هناك بعض العثرات في نموذج الذكاء الاصطناعي تحت شعار "المصدر المفتوح"؟

لقد أتاح ظهور ChatGPT لعدد أكبر من الأشخاص إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي القوي (AI)، لكن الأعمال الداخلية لروبوت الدردشة تظل سرًا غير معلن.

ونتيجة لذلك، يبدو أن العمل على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر "انفتاحًا" قد اكتسب المزيد من الاهتمام في الأشهر الأخيرة. **

في شهر مايو من هذا العام، قام شخص ما بتسريب نموذج "Llama" الخاص بـ Meta، مما أتاح للعالم الخارجي إمكانية الوصول إلى الكود الأساسي الخاص به وأوزان النموذج التي تحدد سلوكه. وفي يوليو/تموز، أطلقت Meta نموذجًا أكثر قوة، Llama 2، والذي تدعي أنه يمكن لأي شخص تنزيله وتعديله وإعادة استخدامه مجانًا. منذ ذلك الحين، أصبحت سلسلة نماذج Meta's Llama الأساس للعديد من الشركات والباحثين وهواة الذكاء الاصطناعي لبناء أدوات وتطبيقات بقدرات تشبه ChatGPT.

"لدينا مجموعة واسعة من الدوائر الانتخابية حول العالم التي تؤمن بنهجنا المنفتح تجاه الذكاء الاصطناعي اليوم... والباحثون ملتزمون بإجراء الأبحاث باستخدام النموذج، ويعمل الأشخاص في مجال التكنولوجيا والأوساط الأكاديمية والسياسة معنا، ونحن أيضًا نرى قال Meta عند إطلاق Llama 2: "فوائد Llama ومنصة مفتوحة". منذ بضعة أيام، أصدرت Meta أيضًا نموذجًا آخر - Llama 2 Code، والذي تم ضبطه بدقة للبرمجة.

**بعد عقود من إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البرامج، وضمان الشفافية، وتحسين الأمن، يبدو من المتوقع الآن أن يكون لنهج المصدر المفتوح تأثير مماثل على الذكاء الاصطناعي. **

** ولكن هذا قد لا يكون كافيا. **

نشر فريق بحثي من جامعة كارنيجي ميلون، ومعهد الذكاء الاصطناعي الآن، ومؤسسة سيجنال، ورقة بحثية بعنوان "مفتوح (للأعمال): التكنولوجيا الكبيرة، والقوة المركزة، والاقتصاد السياسي للذكاء الاصطناعي المفتوح" تستكشف حقائق "اللاما" 2" وغيرها من نماذج الذكاء الاصطناعي "مفتوحة المصدر" بطريقة ما. قالوا أنه قد يكون هناك بعض "المشاكل" في النموذج تحت شعار "المصدر المفتوح".

وفقًا للصحيفة، **على الرغم من أن Llama 2 مجاني للتنزيل والتعديل والنشر، إلا أنه لا يشمله التراخيص التقليدية مفتوحة المصدر. ** يحظر ترخيص Meta استخدام Llama 2 لتدريب نماذج اللغات الأخرى، ويلزم الحصول على ترخيص خاص إذا قام المطور بنشر Llama 2 في تطبيق أو خدمة تضم أكثر من 700 مليون مستخدم يوميًا.

**يعني هذا المستوى من التحكم أن Llama 2 يمكن أن يحقق فوائد تقنية واستراتيجية كبيرة لـ Meta - على سبيل المثال، يمكن أن تستفيد Meta من التعديلات المفيدة عندما تستخدم الشركات الخارجية نموذج Llama 2 في تطبيقاتها الخاصة. **

وقال الباحثون إن النماذج التي تم إصدارها بموجب تراخيص مشتركة مفتوحة المصدر، مثل GPT Neo غير الربحية التابعة لمنظمة EleutherAI، أكثر انفتاحًا. لكن هذه المشاريع تواجه صعوبة في التنافس مع النماذج التي تطلقها الشركات الكبرى.

أولاً، غالبًا ما تكون البيانات المطلوبة لتدريب النماذج المتقدمة سرية؛ ثانيًا، عادةً ما يتم التحكم في أطر البرامج المطلوبة لبناء مثل هذه النماذج من قبل الشركات الكبيرة، وأطر البرامج الأكثر شيوعًا هما TensorFlow وPytorch على التوالي. تحت صيانة Google وMeta؛ علاوة على ذلك، فإن قوة الكمبيوتر المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق بعيدة عن متناول المطورين أو الشركات العادية، وعادةً ما تكون هناك حاجة إلى عشرات الملايين أو مئات الملايين من الدولارات لجلسة تدريبية واحدة ؛ *أخيرًا *، تعد القوى العاملة اللازمة لصقل هذه النماذج وتحسينها في الغالب موردًا لا يمكن للشركات الكبيرة الحصول عليه إلا.

ولذلك، يعتقد فريق البحث أنه بالنظر إلى الاتجاهات الحالية، فإن هذه إحدى أهم التقنيات منذ عقود قد تؤدي في النهاية إلى إثراء وتعزيز قدرات عدد قليل من الشركات، بما في ذلك OpenAI وMicrosoft وMeta وGoogle. إذا كان الذكاء الاصطناعي حقا تكنولوجيا قادرة على تغيير العالم، وإذا كان من الممكن تطبيقه ونشره على نطاق أوسع، فإنه يمكن أن يحقق أعظم فائدة للعالم أجمع.

قالت ميريديث ويتاكر، أحد مؤلفي البحث، لـ Wired: "يُظهر تحليلنا أن (هذا المستوى) من المصادر المفتوحة لن يؤدي فقط إلى "إضفاء الطابع الديمقراطي" على الذكاء الاصطناعي، بل في الواقع، يمكن للشركات والمؤسسات الاستفادة من تقنيات "المصادر المفتوحة"". لتعزيز وتوسيع تركيز السلطة."

علاوة على ذلك، ** حتى أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر انفتاحًا لن تضمن في حد ذاتها الوصول الديمقراطي أو المنافسة الهادفة في الذكاء الاصطناعي، ولن يحل الانفتاح في حد ذاته مشاكل الرقابة والرقابة. **

وأضاف ويتاكر أن المصدر المفتوح يجب أن يكون أحد الاعتبارات المهمة في لوائح الذكاء الاصطناعي التي تشتد الحاجة إليها، "نحن حقًا بحاجة إلى بدائل ذات معنى للتقنيات التي تحددها الاحتكارات الكبيرة وتهيمن عليها - خاصة عندما يتم دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة للغاية ذات تأثير عام معين مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم، وما إلى ذلك. إن تهيئة الظروف اللازمة لجعل هذا الاستبدال ممكنا هو مشروع يمكن أن يتعايش مع، أو حتى يحظى بدعم، حركات تنظيمية مثل إصلاح مكافحة الاحتكار.

يقول فريق البحث أيضًا إنه بالإضافة إلى موازنة قوة الشركات الكبرى، فإن جعل الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا قد يكون أمرًا بالغ الأهمية لإطلاق العنان لأفضل إمكانات التكنولوجيا - مع تجنب أسوأ اتجاهاتها. **

** إذا أردنا أن نفهم مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، والحد من المخاطر التي قد ينطوي عليها نشرها ومواصلة تطويرها، فمن الأفضل أن نجعل هذه النماذج متاحة للعلماء في جميع أنحاء العالم. **

وكما أن "الأمن من خلال الغموض" لا يمكن أن يضمن أبدًا تشغيل التعليمات البرمجية بأمان، فإن حماية مدى قوة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة أذكى شيء يمكن القيام به.

الرابط المرجعي: