Uczestnicy konferencji Ai4 wezwali do zachowania otwartości technologii sztucznej inteligencji
Laureat Nagrody Nobla Jeffrey Hinton, dyrektor generalna i współzałożycielka World Labs Fei-Fei Li oraz współzałożyciel Coursera Andrew Ng omówili podczas konferencji Ai4 w Las Vegas kwestię dostępności modeli sztucznej inteligencji, ryzyko związane z ich wykorzystaniem oraz potrzebę wprowadzenia regulacji. Pomimo różnic w konkretnych podejściach cała trójka opowiedziała się za zachowaniem pewnego poziomu otwartości w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz przeciwko koncentracji kontroli nad technologią w rękach kilku dużych firm, jak donosi TechCrunch.
Andrew Ng stwierdził, że nie chce pojawienia się „kontrolerów dostępu” do sztucznej inteligencji, ponieważ ograniczyłoby to możliwości korzystania z tej technologii przez ludzi. Jego zdaniem obecność kilku dostawców oraz konkurencja między modelami i firmami mogą zapobiec dominacji niewielkiej liczby graczy. Zaznaczył również, że tańsze modele będą miały przewagę przy wdrażaniu w biznesie.
Ng wyraził obawy, że modele z otwartymi parametrami z Chin mogą zyskać szerokie rozpowszechnienie w Azji, Afryce i krajach rozwijających się. Jego zdaniem może to wpłynąć na sposób, w jaki miliardy ludzi będą uzyskiwać informacje na temat demokracji, wolności i praw człowieka. Wezwał do wspierania konkurencyjności Stanów Zjednoczonych oraz rozwoju otwartego oprogramowania dla sztucznej inteligencji.
Więcej aktualnych wiadomości można znaleźć na kanale UA.News w Telegramie.
Hinton dokonał rozróżnienia między oprogramowaniem otwartym a modelami z otwartymi wagami. Otwarty kod pozwala na weryfikację i modyfikację programu, podczas gdy otwarte wagi oznaczają upublicznienie parametrów już wytrenowanego modelu. Badacz powiedział, że wcześniej sprzeciwiał się upowszechnianiu otwartych wag, ponieważ może to ułatwić wykorzystanie kosztownych modeli bazowych do szkodliwych celów, w szczególności do cyberataków.
Jednocześnie Hinton przyznał, że modele z otwartymi wagami stały się już stałym elementem branży, a przeszkoda w postaci wysokich kosztów szkolenia modeli bazowych zniknęła. Dodał, że sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność oraz poprawić jakość edukacji i opieki zdrowotnej, ale uznał za uzasadnione obawy dotyczące potencjalnych negatywnych skutków rozwoju tej technologii.
Fay-Fay Li sprzeciwiła się podziałowi wyłącznie na pełną otwartość lub pełną zamkniętość. Jako przykład podała fizykę jądrową: prace naukowe są publikowane otwarcie, podczas gdy uran podlega regulacjom. Jej zdaniem różne elementy ekosystemu sztucznej inteligencji mogą charakteryzować się różnym stopniem otwartości – w badaniach naukowych, edukacji, współpracy międzynarodowej oraz produktach komercyjnych. Uczestnicy dyskusji zgodzili się, że aby ukierunkować rozwój sztucznej inteligencji na korzyść ludzi, konieczne są pewne regulacje.
Czytaj nas na Telegram i Sends
