Szabályozás

Vita az open-weight modellekről és a fejlett AI-fejlesztés ütemezéséről

A főszereplők között Microsoft, OpenAI, Anthropic és további AI-vel kapcsolatos vállalatok és kutatók szerepelnek a júliusi nyílt levelekben.

Vita az open-weight modellekről és a fejlett AI-fejlesztés ütemezéséről

Az elmúlt hetekben több nyílt levél és nyilatkozat jelent meg, amelyek eltérő megközelítéssel viszonyulnak az úgynevezett „open-weight” (nyílt súlyú) nagy nyelvi modellekhez és a frontier, automatizált AI-fejlesztés lassítására irányuló javaslatokhoz. A vita középpontjában az áll, hogy miként lehet egyszerre elősegíteni az innovációt, miközben csökkentik a visszaélések és a biztonsági kockázatok lehetőségét.

A Microsoft által vezetett levél (2024. július 24.)

Július 24-én megjelent a "Open Weights and American AI Leadership" című nyílt levél, amelyet Microsoft koordinált, és amelyet 235, AI-hoz kapcsolódó cég írt alá, köztük az NVIDIA, Amazon, Y Combinator, The Linux Foundation és – későbbi aláíróként – OpenAI. A levél érvelése alapvetően az volt, hogy az open-weight modellek tilalma vagy korlátozása nem feltétlenül szolgálja a biztonságot és az amerikai technológiai versenyképességet.

A levél álláspontja szerint a kizárólag zárt modellekre való támaszkodás önmagában nem jelent biztonságot: zárt rendszerek feltörhetők, visszaélhetnek velük, vagy hibázhatnak úgy, hogy a külvilág nem észleli ezeket a problémákat. Továbbá a fejlett képességek néhány zárt modell mögé koncentrálása egyetlen hibapontokat eredményez, gyengíti a versenyt, és kulcsfontosságú technológiákat tart kevés szereplő kezében. Ezzel szemben az open-weight modellek lehetővé teszik, hogy széles kutatói és fejlesztői közösség vizsgálja a modellek viselkedését, feltárja a sérülékenységeket, biztonsági intézkedéseket fejlesszen, és idővel javítsa őket.

A levél egy meglepő eleme az volt, hogy a distillációt (azaz amikor egy modell kimenetét használják egy másik modell betanítására) támogatta. Ebben a tekintetben a levél hangsúlyozta, hogy a distilláció széles körben használt, modellfejlesztést, értékelést és validálást szolgáló technika, amely a meglévő technológiákból való tanulás és továbbfejlesztés hagyományából fakad.

Anthropic válasza (2024. július 27.)

Anthropic három nappal később publikálta saját állásfoglalását "Our position on open-weights models" címmel. Céges vezetőjük, Dario Amodei hangsúlyozta a kockázatot, hogy tekintélyelvű kormányok olyan AI-modelleket építhetnek, amelyek erősebbek lehetnek, mint az Egyesült Államokban fejlesztettek. Felhívta a figyelmet arra a veszélyre is, hogy modelleket rosszindulatúan lehet felhasználni kiber- vagy biológiai támadások végrehajtására.

Amodei külön nehezményezte az ipari méretű distillációs műveleteket, amelyek szerinte további veszélyeket hordozhatnak, ugyanakkor a cég állítása szerint Anthropic sosem szorgalmazott teljes tilalmat az open-weight modellekre vonatkozóan.

"Pacing the Frontier" (2024. július 28.)

Július 28-án megjelent a "Pacing the Frontier" című levél, amelyet 1,324 frontier AI vállalati alkalmazott írt alá. A nevek között szerepelnek olyan személyiségek, mint Jakub Pachocki (Chief Scientist, OpenAI), Ilya Sutskever (Safe Superintelligence Inc, korábban OpenAI), Dario Amodei (Anthropic) és Jack Clark (Anthropic). A levél központi kérése az volt, hogy az Egyesült Államok kormánya támogasson egy nemzetközi erőfeszítést a technikai és kormányzási eszközök kidolgozására, amelyek lehetővé tennék az automatizált AI-fejlesztés frontierjének szándékos ütemezését.

A levél aggodalma az erős versenynyomás és az automatizált AI-kutatás felgyorsulása, amely fokozott tempóban tolja előre az AI-képességek határait. A levél hátterében érzékelhető félelem, hogy az automatizáció és a verseny együtt olyan gyors előrelépéseket idézhet elő, amelyek növelik a kockázatokat.

Példák a verseny és automatizáció hatásaira

A nyilatkozatok mellett a közbeszédben és a dokumentumokban konkrét példákat hoztak fel arra, hogy milyen módon növeli az automatizáció és a belső eszközök használata az AI-fejlesztés sebességét és elérhetőségét:

  • Állítás szerint Anthropic a kódjuk 80%-át Claude Code-dal állítja elő.
  • OpenAI-nál azt említették, hogy Sol csökkentette az end-to-end szolgáltatási költségeiket 20%-kal.
  • Kimi K3 tervezett egy chipet, hogy egy saját architektúrára épülő nano modellt szolgáljon ki.

Ezek a példák arra utalnak, hogy a belső automatizációs eszközök és hardverfejlesztések jelentősen mérsékelhetik a költségeket és felgyorsíthatják a fejlesztést, ami tovább élezheti a versenyt és a kockázatokat.

Miért számít ez?

A mostani levelek és válaszok bemutatják, hogy nincs konszenzus az iparág szereplői között arról, hogyan kell egyszerre védeni a közbiztonságot és fenntartani az innovációt. Az egyik oldal az open-weight modellek átláthatóságát és a széles körű kutatási ellenőrzést hangsúlyozza, a másik oldal pedig a rosszindulatú állami vagy ipari felhasználásból eredő kockázatok csökkentését és a distillációs gyakorlatok szabályozását tartja fontosnak.

A közeljövőben várhatóan folytatódik a vita, és a döntéshozók, valamint a nemzetközi együttműködések szerepe kulcsfontosságú lesz abban, hogy milyen szabályozási és technikai megoldások születnek az AI fejlődése és biztonsága egyensúlyának megteremtésére.