Hoewel propriëtaire software zoals GPT en PaLM de markt domineren, zien veel ontwikkelaars waarde in open-source taalmodellen. Neem Meta als voorbeeld. Het haalde de krantenkoppen in februari 2023 voor het officieel uitbrengen van het LLaMA-model voor grote talen als een open-sourceprogramma. Het is niet verwonderlijk dat deze beslissing op gemengde reacties stuitte.

Aangezien open-sourcetaalmodellen veel voor- en nadelen hebben en een positieve en negatieve invloed kunnen hebben op de AI-industrie, hebben we de belangrijkste punten samengevat die u moet kennen en begrijpen.

5 positieve effecten van open-source taalmodellen

Open-source taalmodellen bevorderen een gezamenlijke aanpak. De input, beoordelingen en use-cases van ontwikkelaars over de hele wereld helpen hen aantoonbaar sneller vooruit dan gesloten projecten.

1. AI-ontwikkelaars besparen bronnen met behulp van open-sourcemodellen

Het lanceren van propriëtaire taalmodellen kost miljoenen, zo niet miljarden, aan middelen. Neem OpenAI als voorbeeld.

Business insider meldt dat het bedrijf ongeveer $ 30 miljard moest ophalen om ChatGPT efficiënt te laten werken. Zoveel financiering binnenhalen is voor de meeste bedrijven onmogelijk. Tech-startups in hun vroege stadia zouden het geluk hebben om zelfs maar zeven cijfers te halen.

Gezien de hoge overhead gebruiken veel ontwikkelaars in plaats daarvan open-source taalmodellen. Ze besparen miljoenen door gebruik te maken van de architectuur, neurale structuur, trainingsgegevens, algoritmen, code-implementatie en trainingsdatasets van deze systemen.

2. Open-sourcemodellen gaan aantoonbaar sneller vooruit

Veel technologieleiders beweren dat open-source taalmodellen sneller vooruitgaan dan propriëtaire tegenhangers. Ze waarderen bijdragen van de gemeenschap en samenwerking. Miljoenen bekwame ontwikkelaars werken aan open projecten - in theorie zouden ze veel sneller een foutloze, geavanceerde iteratie kunnen realiseren.

Ook gaat het dichten van kennislacunes sneller met open-source AI. In plaats van teams te trainen om bugs te vinden, updates te testen en implementaties te verkennen, kunnen bedrijven bijdragen van de gemeenschap analyseren. Door kennisdeling kunnen gebruikers efficiënter werken.

Communautaire bijdragen zijn niet altijd correct. Ontwikkelaars moeten algoritmen en modellen nog steeds dubbel controleren voordat ze deze in hun systemen integreren.

3. Ontwikkelaars zullen kwetsbaarheden sneller opsporen

Open-source taalmodellen stimuleren collegiale toetsing en actieve betrokkenheid binnen de samenwerkingsgemeenschap. Ontwikkelaars hebben vrij toegang tot wijzigingen in de codebase. Met zoveel gebruikers die open projecten analyseren, zullen ze beveiligingsproblemen, kwetsbaarheden en systeemfouten waarschijnlijk sneller opmerken.

Op dezelfde manier wordt ook het oplossen van bugs gestroomlijnd. In plaats van systeemproblemen handmatig op te lossen, kunnen ontwikkelaars het versiebeheersysteem van het project controleren op eerdere oplossingen. Sommige vermeldingen zijn mogelijk verouderd. Ze bieden onderzoekers en AI-trainers echter nog steeds een nuttig startpunt.

4. AI Tech-leiders leren van open-sourcemodellen

Open-source taalmodellen profiteren van feedbacklooping. Positieve feedback-looping deelt effectieve algoritmen, datasets en functies en moedigt ontwikkelaars aan om deze na te bootsen. Het proces bespaart hen veel tijd. Houd er rekening mee dat er fouten kunnen optreden met positieve feedback die gebruikers lukraak repliceren - fouten worden vaak over het hoofd gezien.

Ondertussen richt negatieve feedback-looping zich op verbeterpunten. Het proces omvat het delen van persoonlijke inzichten, het oplossen van bugs, het testen van nieuwe functies en het oplossen van systeemproblemen.

5. Open-source AI-platforms krijgen primeurs op nieuwe systemen

Technologiebedrijven delen geen taalsystemen van een miljard dollar uit vriendelijkheid. Hoewel open-sourcelicenties externe gebruikers de vrijheid geven om systemen aan te passen en te verkopen, hebben ze beperkingen.

Distributeurs creëren vaak voorwaarden die ervoor zorgen dat ze enige autoriteit behouden. U vindt deze regels in licentieovereenkomsten voor open-sourceprogramma's: eindgebruikers krijgen zelden 100 procent autoriteit.

Laten we zeggen dat Meta controle wil over door LLaMA aangedreven producten. Het juridische team zou kunnen specificeren dat Meta zich het recht voorbehoudt om te investeren in nieuwe systemen die op zijn taalmodel zijn gebouwd.

Maar begrijp het niet verkeerd: externe ontwikkelaars en distributeurs sluiten nog steeds wederzijds voordelige overeenkomsten. Die laatste levert miljardentechnologieën en -systemen. Ondertussen onderzoeken startups en onafhankelijke ontwikkelaars manieren om ze in verschillende applicaties te implementeren.

5 negatieve gevolgen van open-source taalmodellen

Open-source taalmodellen zijn inherent onbevooroordeeld, maar mensen niet. Consumenten, ontwikkelaars en bedrijven met kwade bedoelingen kunnen de open aard van deze systemen misbruiken voor persoonlijk gewin.

1. Bedrijven doen lukraak mee aan de AI-race

Bedrijven staan ​​momenteel te veel onder druk om mee te doen aan de AI-race. Met de populariteit van AI-systemen vrezen veel bedrijven dat ze overbodig zullen worden als ze AI niet toepassen. Als gevolg hiervan springen merken lukraak op de kar. Ze integreren open-source taalmodellen in hun producten om het product te verkopen en de concurrentie bij te houden, zelfs als ze niets waardevols bieden.

Ja, AI is een snel opkomende markt. Maar het achteloos vrijgeven van geavanceerde maar onveilige systemen schaadt de industrie en brengt de veiligheid van de consument in gevaar. Ontwikkelaars zouden AI moeten gebruiken om problemen op te lossen, niet om marketinggimmicks uit te voeren.

2. Consumenten krijgen toegang tot technologie die ze nauwelijks begrijpen

U vindt op AI gebaseerde variaties van verschillende technische tools, van online afbeeldingseditors naar apps voor gezondheidsmonitoring. En merken zullen nieuwe systemen blijven introduceren terwijl AI zich ontwikkelt. AI-modellen helpen hen om meer op maat gemaakte, gebruikersgerichte iteraties van hun bestaande platforms te bieden.

Terwijl de technologie-industrie innovaties verwelkomt, overtreft de snelle evolutie van AI de opleiding van gebruikers. Consumenten krijgen toegang tot technologieën die ze nauwelijks begrijpen. Het gebrek aan opleiding zorgt voor enorme kennislacunes, waardoor het publiek vatbaar wordt voor cyberbeveiligingsbedreigingen en roofzuchtige praktijken.

Merken zouden evenveel prioriteit moeten geven aan training als aan productontwikkeling. Ze moeten gebruikers helpen de veilige, verantwoorde manieren te begrijpen om krachtige, op AI gebaseerde tools te gebruiken.

3. Niet alle ontwikkelaars hebben goede bedoelingen

Niet iedereen gebruikt AI-tools voor het beoogde doel. OpenAI heeft bijvoorbeeld ChatGPT ontwikkeld om werkveilige algemene kennisvragen te beantwoorden en natuurlijke taaluitvoer te repliceren, maar criminelen misbruiken het voor ongeoorloofde activiteiten. Er zijn er meerdere geweest ChatGPT-oplichting sinds de lancering van de AI-chatbot in november 2022.

Zelfs als AI-labs strenge beperkingen opleggen, zullen oplichters nog steeds manieren vinden om ze te omzeilen. Neem ChatGPT weer als voorbeeld. Gebruikers omzeilen beperkingen en voeren verboden taken uit door te gebruiken ChatGPT jailbreak-prompts.

De onderstaande gesprekken demonstreren deze kwetsbaarheden. ChatGPT heeft beperkte datasets; daarom kan het geen voorspellingen doen over onstabiele, niet-gegarandeerde gebeurtenissen.

Ondanks zijn beperkingen heeft ChatGPT ons verzoek uitgevoerd en ongegronde voorspellingen gedaan na het jailbreaken.

4. Instellingen kunnen problemen hebben met het reguleren van open-source AI

Regelgevende instanties hebben moeite om AI bij te houden, en de wildgroei aan open-sourcemodellen maakt monitoring alleen maar moeilijker. De vooruitgang op het gebied van AI overtreft de regelgevingskaders al. Zelfs wereldwijde technologieleiders zoals Elon Musk, Bill Gates en Sam Altman roept op tot strengere AI-regulering.

Zowel de particuliere sector als de overheid moeten deze systemen beheersen. Anders zullen kwaadwillende personen ze blijven uitbuiten om wetten inzake gegevensprivacy te schenden, uit te voeren identiteitsdiefstal, en slachtoffers van zwendel, naast andere ongeoorloofde activiteiten.

5. Lagere toetredingsdrempels belemmeren de kwaliteit

De proliferatie van open-source taalmodellen verlaagt de toetredingsdrempels voor deelname aan de AI-race. U vindt duizenden op AI gebaseerde tools online.

Het lijkt misschien indrukwekkend om te zien hoe bedrijven machine- en deep learning toepassen, maar weinigen bieden daadwerkelijke waarde. De meesten kopiëren alleen hun concurrenten. Na verloop van tijd kan de toegankelijkheid van geavanceerde taalmodellen en trainingsdatasets zinloze AI-platforms verhandelen.

De algehele impact van open-source taalmodellen op de AI-industrie

Hoewel open-source taalmodellen AI-technologieën toegankelijker maken, brengen ze ook verschillende beveiligingsrisico's met zich mee. Ontwikkelaars moeten strengere beperkingen instellen. Anders zullen oplichters de transparante architectuur van deze systemen blijven uitbuiten.

Dat gezegd hebbende, consumenten zijn niet helemaal weerloos tegen AI-zwendel. Maak uzelf vertrouwd met de gebruikelijke manieren waarop oplichters generatieve AI-tools uitbuiten en bestudeer waarschuwingssignalen van aanvallen. U kunt de meeste cybercriminaliteit bestrijden door waakzaam te blijven.