các mô hình AI "mở" gây hiểu lầm, điều này nguy hiểm cho các doanh nhân như thế nào?

- Hiện nay chưa có định nghĩa rõ ràng về các mô hình LLM nguồn mở hoàn toàn và thực sự. Cần có một Khung Công tác Mở Mô hình tiêu chuẩn.
- Nhiều mô hình tự nhận là "mở", nhưng chỉ một tập hợp con các thành phần được phát hành mở và sử dụng giấy phép hạn chế cho phần còn lại.
- Sự mơ hồ xung quanh "mở" thực sự cản trở tiến trình áp dụng AI, tạo ra sản phẩm và dịch vụ cho người dùng cuối. Nó tạo ra rủi ro pháp lý cho các doanh nhân.
- Ví dụ: Một công ty khởi nghiệp AI giả định tên "yet-another-chat-bot" sử dụng mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước "llam-stral" trong nguyên mẫu của họ, nhưng sau đó phát hiện ra rằng giấy phép cấm rõ ràng việc sử dụng thương mại và tạo các tác phẩm phái sinh.
- Điều đúng đắn cần làm là "llam-stral" tuân thủ Khung Công tác Mở Mô hình và sử dụng giấy phép mở tiêu chuẩn như Apache 2.0 cho mã và CC-BY-4.0 cho trọng số và tập dữ liệu.
- Một mô hình hoàn toàn mở sẽ phát hành tất cả các thành phần, bao gồm dữ liệu đào tạo, mã, trọng số, kiến trúc, báo cáo kỹ thuật và mã đánh giá, tất cả đều ở dạng giấy phép cho phép.
- Các thành phần thiết yếu của một mô hình AI bao gồm: Dữ liệu đào tạo, Mã tiền xử lý dữ liệu, Kiến trúc mô hình, Tham số mô hình, Mã đào tạo, Mã đánh giá, Dữ liệu đánh giá, Tài liệu mô hình và Báo cáo kỹ thuật.

📌 Việc thiếu một định nghĩa rõ ràng về tính mở của các mô hình AI đang gây ra sự mơ hồ và rủi ro pháp lý cho các doanh nhân. Cần có một khung công tác tiêu chuẩn để đánh giá tính chất mở của mô hình, trong đó một mô hình hoàn toàn mở sẽ phát hành tất cả các thành phần thiết yếu dưới các giấy phép cho phép, thúc đẩy tính minh bạch, khả năng tái tạo và hợp tác trong phát triển và ứng dụng AI.

https://www.entrepreneur.com/science-technology/why-entrepreneurs-need-to-beware-of-misleading-open-ai/472948