VNR Content
Pearl
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và sự phát triển của nó đang bị thay đổi bởi làn sóng mới của các mô hình nguồn mở, đối diện với ảnh hưởng của các mô hình AI độc quyền được phát triển bên trong các công ty công nghệ lớn.
Người ủng hộ mô hình nguồn mở thường lập luận rằng chúng mang lại nhiều lợi ích quan trọng, như khả năng truy cập rộng rãi hơn, thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra môi trường minh bạch. Có nhiều người cho rằng mô hình nguồn mở sẽ thống trị thị trường trong tương lai.
Tuy nhiên, việc kết luận này không hoàn toàn rõ ràng.
AI tạo nguồn mở khác biệt về bản chất so với phong trào nguồn mở trước đây đã mang lại cho chúng ta các công cụ như TensorFlow, MySQL hay Kubernetes. Sự thụ động của nguồn mở trong các lĩnh vực đó phần lớn xuất phát từ khả năng huy động nguồn tài nguyên từ cộng đồng, như thời gian và sức mạnh trí tuệ. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo tổng quát đòi hỏi dữ liệu và năng lượng, cả hai đều trở nên ngày càng đắt đỏ và xa tầm với đa số những người tham gia vào mô hình nguồn mở.
Một số công ty công nghệ lớn đầu tư hàng tỷ USD vào mô hình AI tổng quát và chủ yếu là vào thị trường GPU. Khi những công ty này cạnh tranh, họ có thể cung cấp mô hình của họ với giá gốc hoặc lợi nhuận thấp để xây dựng thị trường. Trong tương lai, giá của các dòng GPU có thể tăng đến mức không thể cạnh tranh đối với người dùng nguồn mở sử dụng các mô hình lớn.
Hơn nữa, giá trị được tạo ra bởi các mô hình AI độc quyền và nguồn mở có thể không cân xứng. Hiện có nỗ lực để giảm kích thước các mô hình AI tổng quát để chúng có thể chạy trên các thiết bị biên như điện thoại thông minh hoặc xe tự hành. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất thường nằm ở các mô hình hoặc sự kết hợp của nhiều mô hình có khả năng suy luận, kiểm soát phần mềm khác và tương tác với thế giới thực.
Có thể rằng việc này vẫn là mục tiêu của các công ty tư nhân có tài nguyên mạnh mẽ. Hiện tại, các công ty đang xây dựng các hệ thống sử dụng các mô hình như GPT-4 để suy luận và tương tác với các công cụ - điều mà các mô hình AI tạo nguồn mở hiện tại không thể thực hiện một cách đầy đủ. Vì vậy, việc duy trì độc quyền đối với các mô hình hiệu suất cao như vậy được khuyến khích.
Một trường hợp ngoại lệ là Meta, đã quyết định mở nguồn cho loạt mô hình LLaMA của họ. Tuy nhiên, việc cung cấp nguồn mở cho các mô hình mạnh mẽ như vậy có thể gây ra phản ứng phản đối vì sợ rằng chúng có thể bị lạm dụng.
Trong khi Meta lập luận rằng AI tạo nguồn mở là cần thiết để tránh sự tập trung quá lớn của quyền lực vào một số ít người, vẫn còn lập luận về việc hạn chế truy cập vào AI tự tạo - đặc biệt là khi các mô hình lớn phát triển khả năng suy luận và kiểm soát các phần mềm khác, hoạt động trong thế giới thực.
Trong cuộc tranh cãi tiếp diễn ra, vẫn còn nhiều khó khăn. Một nhóm nghiên cứu gần đây tại Collaborations Pharmaceuticals đã tạo ra một hệ thống AI độc quyền có tên MegaSyn, tạo ra các phân tử độc hại, và đã tạo ra nhiều phân tử, bao gồm một số giống với các chất độc thần kinh đã biết.
Các mô hình nguồn mở cho phép truy cập vào các tham số, tức là trọng số giữa các nơ-ron nhân tạo ảnh hưởng đến các dự đoán, để bất kỳ ai cũng có thể thử nghiệm các mô hình mà không bị ràng buộc. Tuy nhiên, những người tạo ra các mô hình nguồn mở đã tạo ra các rào cản bảo vệ, nhưng các nhà nghiên cứu cho biết chỉ cần vài ngày để bỏ qua sự hạn chế đó để mô hình có thể thực hiện bất kỳ tác vụ nào mà người dùng muốn. Vì vậy, mô hình nguồn mở có thể gặp khó khăn trong việc cạnh tranh với các mô hình độc quyền, trừ khi có sự đột phá khoa học nào đó hoặc sự thay đổi trong nguồn tài trợ.
Khó khăn như việc chấp nhận AI kiểm soát công nghệ lớn có thể là một con đường tương lai nếu không có những đột phá đáng kể hoặc sự thay đổi về tài trợ. Tuy nhiên, mọi thứ diễn ra nhanh chóng và còn nhiều câu hỏi cần được giải quyết trong tương lai.
Nguồn: Forbes
Người ủng hộ mô hình nguồn mở thường lập luận rằng chúng mang lại nhiều lợi ích quan trọng, như khả năng truy cập rộng rãi hơn, thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra môi trường minh bạch. Có nhiều người cho rằng mô hình nguồn mở sẽ thống trị thị trường trong tương lai.
Tuy nhiên, việc kết luận này không hoàn toàn rõ ràng.
Một số công ty công nghệ lớn đầu tư hàng tỷ USD vào mô hình AI tổng quát và chủ yếu là vào thị trường GPU. Khi những công ty này cạnh tranh, họ có thể cung cấp mô hình của họ với giá gốc hoặc lợi nhuận thấp để xây dựng thị trường. Trong tương lai, giá của các dòng GPU có thể tăng đến mức không thể cạnh tranh đối với người dùng nguồn mở sử dụng các mô hình lớn.
Hơn nữa, giá trị được tạo ra bởi các mô hình AI độc quyền và nguồn mở có thể không cân xứng. Hiện có nỗ lực để giảm kích thước các mô hình AI tổng quát để chúng có thể chạy trên các thiết bị biên như điện thoại thông minh hoặc xe tự hành. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất thường nằm ở các mô hình hoặc sự kết hợp của nhiều mô hình có khả năng suy luận, kiểm soát phần mềm khác và tương tác với thế giới thực.
Có thể rằng việc này vẫn là mục tiêu của các công ty tư nhân có tài nguyên mạnh mẽ. Hiện tại, các công ty đang xây dựng các hệ thống sử dụng các mô hình như GPT-4 để suy luận và tương tác với các công cụ - điều mà các mô hình AI tạo nguồn mở hiện tại không thể thực hiện một cách đầy đủ. Vì vậy, việc duy trì độc quyền đối với các mô hình hiệu suất cao như vậy được khuyến khích.
Một trường hợp ngoại lệ là Meta, đã quyết định mở nguồn cho loạt mô hình LLaMA của họ. Tuy nhiên, việc cung cấp nguồn mở cho các mô hình mạnh mẽ như vậy có thể gây ra phản ứng phản đối vì sợ rằng chúng có thể bị lạm dụng.
Trong khi Meta lập luận rằng AI tạo nguồn mở là cần thiết để tránh sự tập trung quá lớn của quyền lực vào một số ít người, vẫn còn lập luận về việc hạn chế truy cập vào AI tự tạo - đặc biệt là khi các mô hình lớn phát triển khả năng suy luận và kiểm soát các phần mềm khác, hoạt động trong thế giới thực.
Trong cuộc tranh cãi tiếp diễn ra, vẫn còn nhiều khó khăn. Một nhóm nghiên cứu gần đây tại Collaborations Pharmaceuticals đã tạo ra một hệ thống AI độc quyền có tên MegaSyn, tạo ra các phân tử độc hại, và đã tạo ra nhiều phân tử, bao gồm một số giống với các chất độc thần kinh đã biết.
Các mô hình nguồn mở cho phép truy cập vào các tham số, tức là trọng số giữa các nơ-ron nhân tạo ảnh hưởng đến các dự đoán, để bất kỳ ai cũng có thể thử nghiệm các mô hình mà không bị ràng buộc. Tuy nhiên, những người tạo ra các mô hình nguồn mở đã tạo ra các rào cản bảo vệ, nhưng các nhà nghiên cứu cho biết chỉ cần vài ngày để bỏ qua sự hạn chế đó để mô hình có thể thực hiện bất kỳ tác vụ nào mà người dùng muốn. Vì vậy, mô hình nguồn mở có thể gặp khó khăn trong việc cạnh tranh với các mô hình độc quyền, trừ khi có sự đột phá khoa học nào đó hoặc sự thay đổi trong nguồn tài trợ.
Khó khăn như việc chấp nhận AI kiểm soát công nghệ lớn có thể là một con đường tương lai nếu không có những đột phá đáng kể hoặc sự thay đổi về tài trợ. Tuy nhiên, mọi thứ diễn ra nhanh chóng và còn nhiều câu hỏi cần được giải quyết trong tương lai.
Nguồn: Forbes
