Skip to content

Hacker’lar AI’yı İyileştirme Konusunda Cehennemde

25 de Mayıs de 2022

Önemli Çıkarımlar

  • Yeni bir geliştiriciler topluluğu, açık kaynaklı AI modelleri oluşturuyor.
  • Grup, açık lisanslar altında yayınlayacağı devasa dil eğitimi modellerini 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 bir çevrimiçi grup süreci demokratikleştirmek istiyor. EleutherAI, açık kaynaklı AI araştırmalarına odaklanan, yakın zamanda oluşturulmuş bir gönüllü araştırmacılar, mühendisler ve geliştiriciler topluluğudur. Kuruluş, açık lisanslar altında yayınlamayı planladığı devasa dil modellerini eğitmek için GPT-Neo ve GPT-NeoX kod tabanlarını kullanır. AI 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.”

Bu Yol

EleutherAI’nin başlangıcı mütevaziydi. Geçen yıl, bağımsız bir yapay zeka araştırmacısı Connor Leahy Bir Discord sunucusuna şu mesajı gönderdi: “Hey millet [SIC] OpenAI’ye eski güzel günlerdeki gibi parası için bir şans verin.” Ve böylece grup kuruldu. Artık kodlarını GitHub’ın çevrimiçi yazılım havuzuna gönderen yüzlerce katılımcı var. Açık kaynaklı AI 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. Rehman, “Açık kaynak devrimi nasıl yazılım geliştirmede bir dönüşüme yol açtıysa, aynı zamanda veri bilimi ve yapay zekanın geliştirilmesini ve demokratikleşmesini de sağladı” dedi. “Açık kaynak, kurumsal verilerin kritik bir etkinleştiricisi haline geldi. açık kaynak araçları kullanan veri bilimcilerin çoğunluğu ile bilim çözümleri.”

Kapıyı açma

Bazı gözlemciler, açık kaynaklı yapay zeka geliştirmenin, yeni teknolojinin potansiyel olarak oyunun kurallarını değiştiren gücünü önyargılara ve hatalara daha az eğilimli hale getirmeye yardımcı olabileceğini savunuyor. IBM’de bir yapay zeka araştırmacısı olan Kush Varshney, Lifewire’a bir e-posta röportajında, yapay zeka araştırmalarının artık öncelikli olarak açık alanda gerçekleştiğini ve neredeyse tüm şirketlerin, araştırma laboratuvarlarının ve üniversitelerin sonuçlarını hemen bilimsel yayınlarda sunarak gerçekleştiğini söyledi. Varshney, “Bu açık topluluk, AI’nın araştırıldığından, oluşturulduğundan, konuşlandırıldığından ve sorumlu bir şekilde uygulandığından emin olmak için gelişmiş kontrol ve denge seviyeleri sağladığı için çok önemlidir.” “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 AI öğeleri 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.

Birisi dizüstü bilgisayarda kod yazıyor.

Rehman, “Bunun nedeni, açık kaynaklı topluluk tabanlı yaklaşımın, potansiyel güvenlik açıklarını belirleyen ve daha sonra daha hızlı bir şekilde düzeltilen binlerce endüstri uzmanından değerli girdiler almasıdır.” “Topluluğun fikir birliği, kalitenin garanti edildiği ve yeni fırsatların daha kolay tanımlandığı anlamına gelir.” Rehman, başka bir sorun da, tescilli AI araştırmasının birlikte çalışamayacağı, yani çeşitli veri formatlarıyla çalışamayacağı ve büyük olasılıkla, şirketlerin bir çözüme karar vermeden önce yazılımı test etmelerini ve denemelerini engelleyen satıcı kilitlenmesine sahip olacağı anlamına geliyor. Ancak tıbbi AI şirketi Reveal Surgical’ın CEO’su Chris Kent, bir e-posta röportajında ​​Lifewire’a verdiği demeçte, AI araştırmasının her yönünün açık kaynaklı olması gerekmiyor. “Yapay zekanın temel uygulamalarının ticari gelişimini sağlayan ekonomik teşvikleri korumak önemlidir” dedi. Ancak Kent, AI araştırmalarının sağlam bir açık kaynak bileşenine ihtiyaç duyduğunu söyledi. Açık kaynak kodlarının güven oluşturmak ve tek bir kurum veya şirket tarafından kontrol edilmeyen veya kontrol edilmemesi gereken veri kümelerini kullanmak için çalıştığını da sözlerine ekledi. Kent, “Açık kaynak yaklaşımı, eğitim setlerinde var olabilecek ve AI’nın daha bütünsel, yaratıcı ve güvenilir uygulamalarına yol açacak olan temel önyargıları belirlemenin ve telafi etmenin en iyi yoludur.” Dedi.