Chúng ta nên định nghĩa "open" AI như thế nào?
- Thuật ngữ "open" trong bối cảnh AI chưa có định nghĩa thống nhất, được áp dụng cho nhiều sản phẩm khác nhau mà ít liên quan đến ý nghĩa ổn định.
- Thomas Padilla cho rằng AI mở nên có 5 đặc điểm: có thể tái sử dụng, minh bạch, có trách nhiệm giải trình, được áp dụng bền vững, có tác động tích cực.
- Llama 2 của Meta tuyên bố là mã nguồn mở nhưng có các điều khoản hạn chế như cấm sử dụng để cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn khác. Điều này không đúng tinh thần mã nguồn mở.
- Các mô hình như OLMo phù hợp hơn với tinh thần mã nguồn mở khi công bố mã, trọng số dưới giấy phép Apache 2.0.
- OpenAI được coi là mở nhưng thiếu tính minh bạch khi không ghi công tác giả, nguồn dữ liệu huấn luyện.
- Hugging Face đề xuất "model cards" để cung cấp thông tin về thông số mô hình, bộ dữ liệu, mục đích sử dụng, hạn chế tiềm ẩn.
- AI mở cần có trách nhiệm giải trình, được phát triển và sử dụng theo nhu cầu cụ thể của cộng đồng.
- Tính bền vững của AI mở thể hiện qua nhận thức về sự phụ thuộc lẫn nhau, các mối đe dọa và cơ hội.
📌Thuật ngữ "open" và "open source" đang được sử dụng một cách gây nhầm lẫn trong bối cảnh AI, thường mang tính nguyện vọng hoặc tiếp thị hơn là mô tả kỹ thuật. Để đánh giá một AI có thực sự mở hay không, cần xem xét 5 khía cạnh như khả năng tái sử dụng, tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, có tác động tích cực và tính bền vững.
Citations:
[1] https://thenewstack.io/how-should-we-define-open-ai/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
