בעוד תוכנות קנייניות כמו GPT ו-PaLM שולטות בשוק, מפתחים רבים רואים במקום זאת ערך במודלים של שפות קוד פתוח. קח את Meta כדוגמה. זה עלה לכותרות בפברואר 2023 על פרסום רשמי של מודל השפה הגדולה LLaMA כתוכנית קוד פתוח. באופן לא מפתיע, ההחלטה הזו זכתה לתגובות מעורבות.
מכיוון שלמודלים של שפות קוד פתוח יש יתרונות וחסרונות רבים ויכולים להשפיע לטובה ולשלילה על תעשיית הבינה המלאכותית, ריכזנו את נקודות המפתח שכדאי לדעת ולהבין.
5 השפעות חיוביות של מודלים של שפות קוד פתוח
מודלים של שפות קוד פתוח מטפחים גישה שיתופית. הקלט, הביקורות ומקרי השימוש ממפתחים ברחבי העולם עוזרים להם להתקדם מהר יותר מפרויקטים סגורים.
1. מפתחי AI חוסכים משאבים באמצעות מודלים של קוד פתוח
השקת מודלים של שפה קניינית עולה משאבים של מיליוני, אם לא מיליארדים. קח את OpenAI כדוגמה. Business Insider מדווח כי החברה נאלצה לגייס כ-30 מיליארד דולר כדי להפעיל את ChatGPT ביעילות. להשיג כל כך הרבה מימון בלתי אפשרי עבור רוב החברות. לסטארט-אפים טכנולוגיים בשלבים הראשונים שלהם יהיה מזל להגיע אפילו לשבע ספרות.
בהתחשב בתקורה הגבוהה, מפתחים רבים משתמשים במקום זאת במודלים של שפות קוד פתוח. הם חוסכים מיליונים על ידי ניצול הארכיטקטורה של המערכות הללו, המבנה העצבי, נתוני האימון, האלגוריתם, הטמעת קוד ומערכים של אימון.
2. אפשר לטעון שדגמי קוד פתוח מתקדמים מהר יותר
מנהיגים טכנולוגיים רבים טוענים שמודלים של שפות קוד פתוח מתקדמים מהר יותר מאשר מקבילים קנייניים. הם מעריכים תרומות לקהילה ושיתוף פעולה. מיליוני מפתחים מיומנים עובדים על פרויקטים פתוחים - הם יכולים תיאורטית להשיג איטרציה מתוחכמת נטולת שגיאות הרבה יותר מהר.
כיסוי פערי ידע מהיר יותר גם עם AI בקוד פתוח. במקום להכשיר צוותים למצוא באגים, לבדוק עדכונים ולחקור יישומים, חברות יכולות לנתח תרומות מהקהילה. שיתוף ידע מאפשר למשתמשים לעבוד בצורה יעילה יותר.
תרומות מהקהילה לא תמיד מדויקות. מפתחים עדיין צריכים לבדוק שוב אלגוריתמים ומודלים לפני שילובם במערכות שלהם.
3. מפתחים יזהו פגיעויות מהר יותר
מודלים של שפות קוד פתוח מעודדים ביקורות עמיתים ומעורבות פעילה בתוך הקהילה השיתופית שלה. מפתחים יכולים לגשת באופן חופשי לשינויים בבסיס הקוד. עם כל כך הרבה משתמשים שמנתחים פרויקטים פתוחים, סביר להניח שהם יזהו בעיות אבטחה, נקודות תורפה ובאגים במערכת מהר יותר.
באופן דומה, גם פתרון באגים יעיל יותר. במקום לפתור בעיות מערכת באופן ידני, מפתחים יכולים לבדוק את מערכת בקרת הגרסאות של הפרויקט עבור תיקונים קודמים. ערכים מסוימים עשויים להיות מיושנים. עם זאת, הם עדיין יספקו לחוקרים ולמאמני בינה מלאכותית נקודת התחלה מועילה.
4. מנהיגי טכנולוגיות בינה מלאכותית לומדים ממודלים של קוד פתוח
מודלים של שפות קוד פתוח נהנים מלולאת משוב. לולאת משוב חיובי חולקת אלגוריתמים יעילים, מערכי נתונים ופונקציות, ומעודדת מפתחים לחקות אותם. התהליך חוסך להם זמן רב. רק שים לב שעלולות להופיע שגיאות עם משוב חיובי שמשתמשים משכפלים באופן אקראי - טעויות נוטות להתעלם.
בינתיים, לולאת משוב שלילי מתמקדת בתחומי שיפור. התהליך כולל שיתוף תובנות אישיות תוך פתרון באגים, בדיקת פונקציות חדשות ותיקון בעיות מערכת.
5. פלטפורמות בינה מלאכותית בקוד פתוח מקבלים דיבים ראשונים במערכות חדשות
חברות טכנולוגיה אינן חולקות מערכות שפה של מיליארדי דולרים מתוך אדיבות. בעוד שרשיונות קוד פתוח מעניקים למשתמשי צד שלישי את החופש לשנות ולמכור מערכות, יש להם מגבלות.
מפיצים יוצרים לעתים קרובות תנאים המבטיחים שהם שומרים על סמכות מסוימת. אתה תמצא את הכללים האלה בהסכמי הרישוי של תוכניות קוד פתוח - משתמשי קצה רק לעתים נדירות מקבלים סמכות של 100 אחוז.
נניח שמטה רוצה שליטה במוצרים המונעים על ידי LLaMA. הצוות המשפטי שלה יכול לציין כי Meta שומרת לעצמה את הזכות להשקיע בכל מערכות חדשות הבנויות על מודל השפה שלה.
אבל אל תבינו לא נכון - מפתחים ומפיצים של צד שלישי עדיין יוצרים הסכמים עם תועלת הדדית. האחרון מספק טכנולוגיות ומערכות בשווי מיליארד דולר. בינתיים, סטארטאפים ומפתחים עצמאיים בוחנים דרכים ליישם אותם ביישומים שונים.
5 השפעות שליליות של מודלים של שפות קוד פתוח
מודלים של שפות קוד פתוח הם בלתי מוטים מטבעם, אבל בני אדם לא. צרכנים, מפתחים וחברות עם כוונות זדוניות עלולים לנצל את האופי הפתוח של מערכות אלו לרווח אישי.
1. חברות מצטרפות באופן אקראי למירוץ AI
חברות מתמודדות כיום עם לחץ רב מדי להצטרף למירוץ הבינה המלאכותית. עם הפופולריות של מערכות בינה מלאכותית, חברות רבות חוששות שהן יתיישנות אם לא יאמצו בינה מלאכותית. כתוצאה מכך, מותגים קופצים באקראי על העגלה. הם משלבים מודלים של שפות קוד פתוח במוצרים שלהם כדי למכור את המוצר ולעמוד בקצב של המתחרים, גם אם הם לא מציעים שום דבר בעל ערך.
כן, AI הוא שוק מתפתח במהירות. אבל שחרור רשלני של מערכות מתוחכמות אך לא מאובטחות פוגע בתעשייה ופוגע בבטיחות הצרכן. מפתחים צריכים להשתמש ב-AI כדי לפתור בעיות, לא להפעיל גימיקים שיווקיים.
2. צרכנים מקבלים גישה לטכנולוגיה שהם בקושי מבינים
תמצאו וריאציות מבוססות בינה מלאכותית של כלים טכנולוגיים שונים, מ עורכי תמונות מקוונים ל אפליקציות לניטור בריאות. ומותגים ימשיכו להציג מערכות חדשות ככל שה-AI יתפתח. מודלים של AI עוזרים להם לספק איטרציות מותאמות אישית יותר ממוקדות משתמש של הפלטפורמות הקיימות שלהם.
בעוד שתעשיית הטכנולוגיה מברכת על חידושים, ההתפתחות המהירה של AI עולה על חינוך המשתמשים. צרכנים מקבלים גישה לטכנולוגיות שהם בקושי מבינים. היעדר השכלה יוצר פערי ידע עצומים, מה שמותיר את הציבור מועד לאיומי אבטחת סייבר ולפרקטיקות דורסניות.
מותגים צריכים לתעדף הכשרה כמו פיתוח מוצר. הם חייבים לעזור למשתמשים להבין את הדרכים הבטוחות והאחראיות להשתמש בכלים רבי עוצמה מבוססי בינה מלאכותית.
3. לא לכל המפתחים יש כוונות טובות
לא כולם משתמשים בכלי AI למטרה המיועדת להם. לדוגמה, OpenAI פיתחה את ChatGPT כדי לענות על שאלות ידע כללי בטוחות בעבודה ולשכפל פלט של שפה טבעית, אבל פושעים מנצלים אותו לפעילויות לא חוקיות. היו כמה הונאות ChatGPT מאז שהושק צ'אט AI בנובמבר 2022.
גם אם מעבדות בינה מלאכותית אוכפות הגבלות נוקשות, נוכלים עדיין ימצאו דרכים לעקוף אותן. קח שוב את ChatGPT כדוגמה. משתמשים עוקפים אילוצים ומבצעים משימות אסורות באמצעות שימוש הנחיות לפריצת jailbreak של ChatGPT.
השיחות להלן מדגימות את הפגיעויות הללו. ל-ChatGPT יש מערכי נתונים מוגבלים; לפיכך, הוא לא יכול לעשות תחזיות לגבי אירועים לא יציבים ולא מובטחים.
למרות מגבלותיו, ChatGPT ביצע את בקשתנו וסיפק תחזיות חסרות בסיס לאחר פריצת הכלא.
4. יתכן ומוסדות מתקשים בוויסות AI בקוד פתוח
גופי הרגולציה נאבקים לעמוד בקצב הבינה המלאכותית, וההתפשטות של מודלים בקוד פתוח רק מקשה על הניטור. התקדמות בינה מלאכותית כבר עולה על מסגרות הרגולציה. אפילו מנהיגי טכנולוגיה עולמיים כמו אילון מאסק, ביל גייטס ו סם אלטמן קורא להקפדה על רגולציה של AI.
המגזר הפרטי והממשלתי כאחד חייבים לשלוט במערכות אלו. אחרת, אנשים זדוניים ימשיכו לנצל אותם כדי להפר את חוקי פרטיות הנתונים, לבצע גניבת זהות, וקורבנות הונאה, בין שאר הפעילויות הבלתי חוקיות.
5. חסמי כניסה נמוכים יותר פוגעים באיכות
ריבוי מודלים של שפות קוד פתוח מוריד את חסמי הכניסה להצטרפות למירוץ הבינה המלאכותית. תוכלו למצוא אלפי כלים מבוססי בינה מלאכותית באינטרנט.
לראות חברות מאמצות למידה חישובית ועמוקה אולי נראה מרשים, אך מעטות מספקות ערך ממשי. רובם רק מעתיקים את המתחרים שלהם. עם הזמן, הנגישות של מודלים מתוחכמים של שפה ומערכי אימון עשויה להוות שימוש בפלטפורמות AI חסרות טעם.
ההשפעה הכוללת של מודלים של שפות קוד פתוח על תעשיית הבינה המלאכותית
בעוד שמודלים של שפות קוד פתוח הופכים את טכנולוגיות הבינה המלאכותית לנגישות יותר, הם גם מציגים מספר סיכוני אבטחה. על מפתחים להגדיר מגבלות מחמירות יותר. נוכלים ימשיכו לנצל את הארכיטקטורה השקופה של המערכות הללו אחרת.
עם זאת, הצרכנים אינם חסרי הגנה לחלוטין מפני הונאות בינה מלאכותית. הכירו את הדרכים הנפוצות שבהן נוכלים מנצלים כלי בינה מלאכותית ולומדים סימני אזהרה להתקפות. אתה יכול להילחם ברוב פשעי הסייבר על ידי שמירה על ערנות.