💬 Борьба Илона за «AGI с открытым исходным кодом» игнорирует пользователей и этическое обучение искусственному интеллекту | Мнение

Борьба Илона за «AGI с открытым исходным кодом» игнорирует пользователей и этическое обучение искусственному интеллекту | Мнение

Раскрытие информации: взгляды и мнения, выраженные здесь, принадлежат исключительно автору и не отражают взгляды и мнения редакции crypto.news.

Илон Маск подал в суд на OpenAI за предполагаемое отвлечение компании от миссии по разработке AGI «на благо человечества». Карлос Э. Перес подозревает, что иск может превратить нынешнего лидера рынка генеративного искусственного интеллекта в следующего WeWork.

Коммерческая трансформация OpenAI находится в центре внимания этой юридической битвы. Однако чрезмерный упор на прибыль выдает корыстные корпоративные интересы. Это также отвлекает внимание от более важных проблем для конечных пользователей, то есть этического обучения ИИ и управления данными.

Grok, детище Илона и конкурент ChatGPT, может получать доступ к «информации в реальном времени» из твитов. OpenAI в любом случае печально известен тем, что очищает данные, защищенные авторским правом, слева, справа и по центру. Теперь Google заключил сделку на 60 миллионов долларов на доступ к данным пользователей Reddit для обучения Gemini и Cloud AI.

Простое продвижение открытого исходного кода не отвечает интересам пользователя в этой среде. Им нужны способы обеспечить значимое согласие и компенсацию, чтобы помочь в обучении LLM. Например, решающее значение в этом отношении имеют новые платформы, создающие инструменты для краудсорсинга данных обучения ИИ. Подробнее об этом позже.

В основном это некоммерческая деятельность для пользователей.

Интернетом во всем мире пользуются более 5,3 миллиарда человек, и примерно 93% из них используют централизованные социальные сети. Таким образом, вполне вероятно, что большая часть из 147 миллиардов терабайт данных, созданных онлайн в 2023 году, была создана пользователями. Ожидается, что к 2025 году объем превысит 180 миллиардов.

Хотя этот огромный набор данных или «общедоступная информация» способствует обучению и развитию ИИ, пользователи по большей части не получают от этого выгоды. У них нет ни контроля, ни реальной собственности. Способ дать согласие «Я согласен» также не имеет смысла: в лучшем случае это обман, а в худшем — принуждение.

Данные — это новая нефть. Давать конечным пользователям больше контроля над своими данными не в интересах крупных технологических компаний. Во-первых, оплата пользователям данных за данные значительно увеличит затраты на обучение LLM, которые в любом случае составляют более 100 миллионов долларов. Однако, как утверждает Крис Диксон в книге «Читай, пиши, владей», пять крупных фирм, контролирующих и потенциально «разрушающих все», — это быстрый путь к антиутопии.

Однако, учитывая эволюцию блокчейнов как уровня распределенных данных и источника истины, лучшая эра для пользователей только началась. Самое главное, что в отличие от крупных корпораций, компании нового поколения, занимающиеся искусственным интеллектом, используют такие альтернативы для повышения производительности, экономической эффективности и, в конечном итоге, улучшения человечества.

Краудсорсинг данных для этического обучения искусственному интеллекту

Модель Web2 «чтение-запись-доверие» опирается на то, что субъекты и заинтересованные стороны не являются злыми. Но человеческая жадность не знает границ: мы все — кучка «корыстных негодяев», как выразился философ XVIII века Дэвид Юм.

Таким образом, модель чтения-записи Web3 использует блокчейн, криптографию и т. д., чтобы участники распределенной сети не могли быть злыми. Крис подробно исследует эту идею в своей книге.

Стек технологий web3 по своей сути ориентирован на сообщество и возглавляется пользователями. Предоставление набора инструментов, позволяющего пользователям восстановить контроль над своими данными — финансовыми, социальными, творческими и другими — является основной предпосылкой в ​​этой области. Например, блокчейны служат распределенными, проверяемыми уровнями данных для расчета транзакций и неизменного установления происхождения.

Более того, за последние пару лет появились жизнеспособные механизмы конфиденциальности и безопасности, такие как доказательства с нулевым разглашением (zkProofs) или многосторонние вычисления (MPC). Они открывают новые возможности в проверке, обмене и управлении данными, позволяя контрагентам устанавливать истину, не раскрывая содержания.

Эти широкие возможности весьма актуальны с точки зрения обучения ИИ. Теперь можно получать надежные данные, не полагаясь на централизованных поставщиков или валидаторов. Но самое главное, децентрализованный, не посреднический характер Web3 помогает напрямую связывать тех, кто производит данные, то есть пользователей, и проектов, которым они нужны для обучения моделей ИИ.

Удаление «доверенных посредников» и «контролеров» значительно снижает затраты. Он также согласовывает стимулы, чтобы проекты могли компенсировать пользователям их усилия и вклад. Например, пользователи могут зарабатывать криптовалюту, выполняя микрозадачи, такие как запись сценариев на родном диалекте, распознавание и маркировка объектов, сортировка и категоризация изображений, структурирование неструктурированных данных и т. д.

Компании, с другой стороны, могут создавать более точные модели, используя высококачественные данные, проверенные людьми в процессе, и по справедливой цене. Это беспроигрышный вариант.

Улучшения снизу вверх, а не просто открытый исходный код

Традиционные фреймворки настолько агрессивны против отдельных лиц и сообществ пользователей, что сам по себе открытый исходный код ничего не значит. Радикальные изменения в существующих бизнес-моделях и программах обучения необходимы для обеспечения этического обучения ИИ.

Правильным решением является замена нисходящих систем подходом, основанным на низовом уровне и снизу вверх. Речь также идет о создании меритократического порядка, который высоко ценит собственность, автономию и сотрудничество. В этом мире наиболее выгодным является справедливое распределение, а не максимизация.

Интересно, что эти системы принесут пользу крупным корпорациям, а также расширят возможности малого бизнеса и отдельных пользователей. Потому что, в конце концов, высококачественные данные, справедливые цены и точные модели искусственного интеллекта — это то, что нужно каждому.

Теперь, когда стимулы согласованы, в общих интересах отрасли принять и принять модели нового века. Удержание узких и недальновидных результатов не поможет в долгосрочной перспективе. Будущее предъявляет иные требования, чем прошлое.

Уильям Симонин — председатель Ta-da, рынка данных искусственного интеллекта, который использует блокчейн для геймификации проверки данных. Ранее он около шести лет работал инженером-программистом и исследователем в Министерстве обороны Франции, а также в Ассоциации безопасности Epitech Nancy, будучи ее президентом, а затем профессором функционального программирования. Он французский предприниматель и соучредитель нескольких компаний в области искусственного интеллекта, технологий и криптовалют.