Can AI even be open source? It's complicated
El artículo sostiene que, aunque los marcos de software fundamentales que impulsan la inteligencia artificial son de código abierto, los modelos de lenguaje grandes más populares no lo son. A pesar de las afirmaciones de marketing de las principales empresas tecnológicas, estos modelos suelen ocultar componentes críticos como los datos de entrenamiento y los pesos, una práctica que el autor denomina "lavado de apertura" (open-washing). Esta discrepancia crea una impresión engañosa de transparencia y colaboración, ya que la inteligencia central sigue siendo propietaria e inaccesible para una inspección o modificación genuina. Esta situación es relevante para el movimiento de datos abiertos, pues destaca la insuficiencia de las definiciones tradicionales de software cuando se aplican a la inteligencia artificial. Los pesos de las redes neuronales y los extensos conjuntos de datos de entrenamiento no encajan fácilmente en las licencias de código abierto existentes, las cuales fueron diseñadas para código legible por humanos. En consecuencia, existe una necesidad urgente de redefinir lo que constituye la "apertura" en el contexto de los artefactos de aprendizaje automático, con el fin de garantizar una transparencia real. La resolución implica debatir si el acceso únicamente a los pesos del modelo es suficiente o si se requiere un acceso completo a los datos de entrenamiento para lograr una verdadera apertura. Los defensores subrayan que, sin acceso a los datos, los usuarios solo pueden ajustar los modelos, pero no comprenderlos ni reproducirlos, lo que socava el principio de código abierto de inspección profunda. Se está desarrollando una nueva definición práctica que equilibre los intereses comerciales con la necesidad de la comunidad de contar con un desarrollo de inteligencia artificial verificable y transparente.
Source: zdnet.comPublished on 2024-08-06
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