开源AI与专有AI的角力

IBM和Meta的合作伙伴和合作伙伴包括AMD、英特尔、NASA、CERN、Hugging Face、甲骨文、Linux基金会、红帽、哈佛大学和其他教育和研发机构。

根据定义，软件开发项目向公众开放以供使用、修改或分发，允许工程师、开发人员等进行协作，称为开源。技术咨询公司Nisum负责洞察和分析的全球实践主管Ravi Narayanan表示，开放源代码“促进了社区合作和透明度，加快了创新，并降低了开发成本”。

开源AI包括训练语料库、训练语料库清理和准备、训练中使用的代码、训练模型、推理代码和输出中的护栏代码，netTalk Connect和NOOZ.AI的首席技术官Garry M.Paxinos向Spiceworks News&Insights解释道，它还包括平台、工具、数据集和API。

开放源码与非开放源码AI开发人员的区别

AI模型和底层硬件可能是当今最热门的AI资产。考虑到开源模式远不如私人模式先进和有能力，AI联盟、OpenAI、微软、NVIDIA、谷歌、DeepMind、亚马逊、Anthorpic、特斯拉和其他多家AI巨头明显没有列出的公司名单，说明了开源和非开源的分歧。

今年6月，在特拉维夫大学的一次讨论中，一位听众问OpenAI首席执行官Sam Altman和前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever，开源大型语言模型是否可以在没有额外技术进步的情况下与GPT-4匹敌。

“我是在浪费时间安装超过130亿美元的Stable Vicuna吗?告诉我，我是在浪费时间吗?”开源AI研究人员伊沙伊·格林问道，这让奥特曼无言以对，萨茨克弗也有12秒说不出话来。以下是Sutskever的回答：

“对于开源与非开源模型的问题，你不会想要用黑白的二进制术语来思考它，比如，有一个永远不会被重新发现的秘密来源。我要说的是，GPT-4是否会被开源模式复制——也许有一天会这样，但当它会这样做的时候，公司里会有一个更强大的模式，因此，开源模式和他们的私人模式之间总是会有差距。这一次，这一差距甚至可能还在扩大。制造一个这样的神经网络所需的努力、工程和研究的数量不断增加，因此，即使有开放源码的模型，它们也会越来越少地由一小群敬业的研究人员和工程师生产，而且它将来自一家公司、一家大公司的天意。”

QuickBl创始人兼首席执行官内特·麦克利奇认为，强大的资金支持可以帮助公司获得技术领先优势，从而获得竞争优势。Gramener高级副总裁桑迪普·雷迪·马鲁评估说，“如今开源和闭源的AI模型之间至少存在3倍的差距。AI建模得益于强大的计算能力、巨大的数据粒度以及对可以用它做什么的最小障碍。”

尽管如此，纳拉亚南说，“开源模式仍然可以发挥自己的优势。开放源码和封闭源码AI模型各有优势，由于其固有的特点和方法，通常在不同的领域出类拔萃。这些模式之间的技术差距各不相同：开源模式往往引领创新和社区驱动的改进，而专有模式可能提供独特的、专门的能力和强大的支持。”

AI联盟

Meta和IBM正在带头建立AI联盟，利用他们的专业知识和资源，推动AI领域的标准化和道德框架，这与他们塑造AI未来、确保他们在不断发展的格局中的影响力以及培养人们对AI技术的信任的目标是一致的，Narayanan说，“对于Meta来说，这是关于将AI更深入地整合到社交平台和数字互动中，而IBM则专注于增强其企业AI解决方案和服务。”

Meta被认为是一家无视用户隐私的赚钱企业，现在处于开源AI开发的前沿。然而，对于一家开创开源先河的公司来说，Meta要求开发者/用户提交下载请求，并要求提供其Llama 2型号的出生日期等细节，这是很奇怪的。

值得称赞的是，下载链接在注册后几分钟内就到达了我的收件箱。也许Meta的过去是其最大的敌人，让人怀疑该公司的意图。此外，Meta使其许可过程变得如此简单和快速，考虑到它的开发是禁止公众进入的，Llama 2看起来像是一个开源模型，而它实际上不能被称为开源模型。因此，为什么Meta是AI联盟的先锋，这是值得怀疑的。

Meta对开源AI开发的积极作用也可以被认为是偶然的。帕西诺斯补充道：“通过观察Meta Llama模型被泄露后发生的事情，然后Meta以Llama 2的形式正式发布，人们可以看到将训练过的模型开源的有用之处。一旦训练过的模型被泄露，就会有大量的开源项目和模型使用Llama和/或对模型进行微调。”

MacLeitch说，Meta和IBM对开源的接受和贡献可能是他们“挑战GenAI领域最大的参与者，并创建一个与AI相关的公司和工具的替代生态系统”的目标的一部分。

雷迪·马鲁表示同意。他认为，AI联盟中的企业的目标有两个：

·创造商业AI模型的替代方案。他认为，正如软件开发的历史所表明的那样，开源最终会占据上风。

·参与的企业希望将自己与该领域的早期领导者区分开来。

我个人对结盟持怀疑态度。尽管它们可能是有用和有益的，但我曾在几个技术委员会工作过，在这些委员会中，非常大的公司付钱让高级员工参加，主要目的是放慢委员会的工作。我担任过一些小组委员会的主席，其中就发生了这种情况。

支持(和反对)开源AI模型开发的理由

私人AI的开发和模式可能不利于创新。加州大学伯克利分校计算、数据科学和社会学院院长詹妮弗·查耶斯指出：“追求开放创新创造了一个公平的竞争环境，让每个人都能分享GenAI的好处。”

MacLeitch告诉记者，灵活性、根据需求定制和修改的能力，以及它们得到同行审查的事实，从而提供了更高的安全性是开源AI最显著的优势。

Narayanan补充说：“开源AI是创新和可访问性的催化剂，打破了较小实体的障碍，并为快速技术进步创造了一个合作环境，它提供了显著的成本优势，减少了开发和运营费用，并促进了透明度，这对符合道德的AI发展和建立对AI系统的信任至关重要。”

GenAI的好处，或一般的AI，是企业努力提高生产率、获得竞争优势并为最终用户设计创新的新产品和服务的关键方面。然而，伴随着人们对AI技术危险的根深蒂固的担忧，包括它对消费者隐私的影响，它制造偏见和歧视网络安全的倾向，以及它与人类互动的不明确性。

白宫关于AI使用的行政命令注意到了开源模型，称它们是两用基础模型，其权重公开，这项行政命令写道：“当军民两用基金会模型的权重被广泛获得时——比如当它们被公开发布在互联网上——可能会给创新带来巨大的好处，但也会带来巨大的安全风险，比如该模型中的保障措施被移除。”

商务部长吉娜·雷蒙多预计将在2024年7月之前向总统提交一份关于政策和监管建议的报告，此前他与私营部门、学术界、公民社会和其他方面就开放模式的潜在好处、风险和影响进行了磋商。

“滥用的可能性很大，包括伦理问题和社会危害。开源AI项目经常面临不一致的质量和维护挑战，影响了它们的可靠性。此外，它们还构成了严重的安全漏洞和复杂的合规问题，特别是在知识产权和许可方面。”

具体地说，麦克利奇解释说：“除了传播虚假信息外，开源AI算法还可以用来创建深度假冒和其他在线诈骗工具。在极端情况下，开源AI可以被用来创造自主武器。”

帕西诺斯接着指出了为什么AI的危险是这项技术固有的原因。

“这些危险有一个更深层次的哲学问题，许多危险实际上都是心理上的，我们感到关切的是，模型可能会在其输出中出现许多偏差。虽然这些偏见确实令人担忧，但在许多方面，它们反映了我们的历史。我们是否正在失去理解偏见的能力，从而从错误中吸取教训?同时，根据领域的不同，了解这些偏见可能有助于我们做出更好的决策——特别是在敌对环境中工作时。”

“虽然利他主义是一个有价值的目标，但我们也必须现实地看待人性，并适当地处理它。同时确保我们的‘护栏’不会在我们的AI系统内制造隐藏的冲突。“。

在美国和世界其他地区，关于AI发展的护栏或法律条款的蜗牛般的发展，以及与之相关的责任，给这个新兴领域带来了不确定性。AI开发者和公司呼吁对AI进行监管，并提出参与这一过程。

这提出了另一个问题——他们的参与是否会影响这一过程，并使监管向有利于他们的方向倾斜?