Demokratisering van toegang tot KI het belangriker as ooit geword

KI as 'n noodsaaklike hulpmiddel vir gelykheid en groei

Kunsmatige intelligensie (KI) is nie meer 'n futuristiese konsep wat beperk is tot navorsingslaboratoriums en hoëtegnologie-korporasies nie. Dit is nou in die weefsel van ons alledaagse lewens ingeweef en vorm hoe ons werk, kommunikeer en komplekse probleme oplos. Maar namate KI se invloed toeneem, neem die verskille in wie toegang het tot sy transformerende potensiaal ook. "Demokratisering van KI" gaan oor die afbreek van hindernisse—tegnies, ekonomies en maatskaplik—sodat almal, nie net die bevoorregte paar nie, die krag daarvan kan benut. Hierdie artikel ondersoek hoe oopbronhulpmiddels, toeganklike onderwys en etiese raamwerke die beweging dryf om KI 'n inklusiewe krag vir innovasie, gelykheid en globale vooruitgang te maak; en stel 'n nuwe projek bekend wat Spin I onderneem het om sekere leemtes in die ekosisteem aan te spreek vir die ontwikkeling van 'n demokratiese toekoms in KI.

1. Die huidige stand van KI

In sy vroeë dae was KI meer 'n nuwigheid as 'n hulpmiddel. Op sy vroeë beste, genereer samehangende taalreaksies, maar ontbreek heeltemal die intelligensie en prestasie wat nodig is om werklike take en uitdagings aan te pak. Met verloop van tyd het verskeie deurbrake deur tegnologiemaatskappye, navorsers en beginners in die veld hierdie instrumente aansienlik meer toeganklik en prakties gemaak. Die voorpunt van KI-navorsing bly egter steeds in die hande van 'n paar met die hulpbronne om in superrekenaarkrag, gespesialiseerde talent en eie data te belê. Vir die meerderheid individue en organisasies is die hindernisse vir toetrede steeds skrikwekkend en KI-innovasie kan voel soos 'n verre geleentheid, 'n bewaakte vesting, wat hul werk, besighede en lewensbestaan bedreig. Sonder aansienlike befondsing of toegang tot invloedryke netwerke bly die vooruitsigte om 'n vastrapplek in hierdie transformerende tegnologieveld te kry, moeilik.

Die finansiële struikelblokke, ondanks die hype en propaganda, bly geweldig. Die bou van KI-stelsels vereis toegang tot die nuutste hardeware op groot skaal, wat net die rykste spelers kan bekostig. Opleiding en afleiding op skaal vir selfs 'n enkele KI-model kan rekenkrag vereis wat honderde duisende tot miljoene dollars kos. Boonop skep die ingewikkelde aard van KI 'n steil kundigheidsgaping wat slegs toeganklik is vir 'n klein kader van hoogs geskoolde ingenieurs en navorsers. Vir beginners, niewinsorganisasies en innoveerders in onderbefondsde instellings, was KI - en is dikwels steeds - 'n verre droom, 'n transformerende tegnologie wat agter hekke gesluit is wat hulle nie kan oopmaak nie, met slegs 'n blik op hoop gegee met 'n paar gratis bykomstighede wat ontwerp is om mense in verbruikers te maak vir die tegnologie as deelnemers aan die vrugte van arbeid, belegging en KI-vooruitgang wat op die horison sit.

2. Waarom is demokratisering belangrik?

Navorsing in KI is oor die algemeen daartoe verbind om regverdigheid, billikheid en innovasie regoor die wêreld te verseker. Daar is egter uitdagings wat deur die sosiale, politieke, ekonomiese en wetlike stryd gestel word oor hoe die kommersialisering van KI werk, sosiale harmonie, sielkundige en finansiële welstand van gemeenskappe regoor die planeet sal beïnvloed. Sulke diepgaande gevolge vereis demokratiese deelname deur alle belanghebbendes.

Daar is vier aspekte aan die demokratisering en kommersialisering van KI: toegang tot Data, Compute, IP (tegniese knowhow) en Finansies.

Op die datafront: Eie KI-modelle gebruik dikwels groot hoeveelhede private en publieke data sonder uitdruklike toestemming van die gebruiker. Die skeppers en eienaars van hierdie data ontvang selde billike erkenning of deel in die inkomste en groei wat deur hierdie modelle gegenereer word, wat beduidende etiese, wetlike en finansiële kommer wek. Die demokratisering van eienaarskap oor KI en databates is 'n belangrike stap om individue en gemeenskappe te bemagtig om eienaarskap van hul bydraes te neem, om te verseker dat die voordele van KI meer regverdig oor die samelewing versprei word. Maatskappye soos Google, Meta, Microsoft en OpenAI het reeds in warm water geraak met organisasies en regeringsliggame regoor die wêreld en voorbeelde van sulke regstryde kan gesien word in New York Times se regsgeding teen OpenAI [1, 2], wat beswaar maak teen die gebruik van NY Times se inhoud in die opleiding van sy modelle, of Australië se wetlike oplegging aan Google en Meta om te betaal vir Australiese soekresultate, soos wanneer 'n Australiese nuusagentskap wys. [3] (wat wys hoe die stryd oor data- en inhoudmonetisering afgespeel het selfs voordat moderne LLM's op die toneel was). Sulke regs- en sosiale gevegte toon die belangrikheid daarvan om monetêre en wetlike meganismes in plek te stel om die data te deel waarvolgens KI-vooruitgang gemaak word.

[1] https://harvardlawreview.org/blog/2024/04/nyt-v-openai-the-timess-about-face/

[2] https://www.theguardian.com/media/2023/dec/27/new-york-times-openai-microsoft-lawsuit

[3] https://www.france24.com/en/live-news/20241212-australia-to-force-tech-titans-to-pay-for-news

Op die rekenaarfront: Die konsentrasie van rekenaarhulpbronne in die hande van 'n paar goed befondsde entiteite smoor menslike vindingrykheid en skep perverse aansporings om die arbeid wat KI-bates ontwikkel met dieselfde KI-bates in die toekoms te verplaas. Baie talentvolle innoveerders is nie in staat om nuwe KI-modelle te ontwerp, skep of besit nie bloot omdat hulle nie toegang het tot die rekenaarinfrastruktuur wat nodig is om dit te ontwikkel nie. Hierdie ongelykheid bestendig 'n stelsel van "het" en "het-nie", waar slegs die bevoorregte paar aktief kan deelneem aan die vorming van die toekoms van KI [4, 5, 6]. Demokratisering is nodig om hierdie gaping te oorbrug deur toegang tot hulpbronne en modeluitkomste te verskaf, wat die speelveld vir individue en organisasies regoor die wêreld gelyk maak. KI-bates het verder 'n buitensporige uitwerking op produktiwiteit en vermindering in arbeidsmag en posvereistes. Gevolglik is die skep van finansiële en wettige aandeelhoudingmeganismes om te deel in die vrugte van arbeid, finansiering, rekenaar-, data- en IP-ontwikkeling wat tot KI-vooruitgang lei, noodsaaklik om billike toegang tot KI-gegenereerde kapitaal en inkomste in die toekoms te verseker.

[4] https://venturebeat.com/ai/ai-research-finds-a-compute-divide-concentrates-power-and-accelerates-inequality-in-the-era-of-deep-learning/

[5] https://www.nature.com/articles/d41586-024-03792-6

[6] https://www.signalfire.com/blog/ai-compute-shortage

Op die Finansiële front: Toegang tot Finansies, ondersteun die vermoë van individue en organisasies om in die ontwikkeling van KI te belê en aandeelhouers in die toekoms van KI te word. Terwyl finansiële hulpbronne aan die insetkant benodig word om toegang te verkry tot rekenaar-, data- en talentpoele vir die ontwikkeling en bestuur van KI, is 'n belangriker finansiële oorweging aan die uitsetkant van die vergelyking. KI-modelle is geneig om menslike arbeid effektief te verplaas, wat geleenthede skep vir individue en organisasies om hul eie besighede te begin en te bestuur en inkomste uit hul bedrywighede te genereer. As hierdie voorreg egter deur finansiële beperkings tot slegs 'n paar beperk word, kom dit ten koste van verlore werksgeleenthede en 'n skeeftrek in magsdinamika na oligargiese besigheidstrukture as gevolg van 'n verskil tussen diegene met toegang tot finansiering om KI-gebaseerde besighede te ontwikkel en te bestuur teenoor dié sonder finansies, afhangende van vaardigheid, tyd en arbeid in 'n krimpende poel van geleenthede om hul in te skop, is hoe belangriker hoe meer geleenthede is om hul in te skop. aandeelhouding en inkomste-aandele in hierdie toenemend geoutomatiseerde wêreld word verdeel tussen diegene wat sulke ontwikkeling finansier teenoor diegene wat met tyd, vaardigheid en pogings belê om sulke besighede te ontwikkel. Verder, hoe finansiële beleggingsgeleenthede en inkomste-generering geleenthede verskaf word op 'n volgehoue basis in die bedryf van sulke KI-gebaseerde besighede buite die aanvanklike oorwinnings en vergoeding, is 'n belangrike oorweging om te verhoed dat toekomstige konflikte voortspruit uit sulke ongelykhede.

Ware demokratisering moet verder strek as toegang tot gereedskap en infrastruktuur tot die sfeer van finansies, billikheid en inkomstegeleenthede. Dit vereis 'n verbintenis tot etiese opleiding, die gebruik van diverse datastelle, en die vestiging van billike bestuurstrukture. Deur vooroordele in KI-stelsels aan te spreek en aanspreeklikheid in die gebruik daarvan te verseker, skep ons tegnologie wat nie net toeganklik is nie, maar ook verantwoordelik en inklusief is. Demokratisering van KI is nie net 'n tegniese doelwit nie; dit is 'n maatskaplike noodsaaklikheid om te verseker dat KI dien as 'n krag vir gedeelde vooruitgang eerder as verdeeldheid en konflik.

3. Wat word gedoen om demokratisering in KI aan te spreek?

Baie opensource KI-modelle en agentiese raamwerke is nou beskikbaar deur platforms soos Ollama, HuggingFace, Letta, LangChain, om 'n paar te noem (jy kan verwys na Letta se opsomming van KI-agentstapels [7] om 'n kort idee te kry van hoe die oop en geslote API-tegnologiestapels lyk). Kortom, baie oopbron- en oopgewig-KI-modelle word reeds aanlyn gedeel wat skeppers en maatskappye as 'n beginpunt kan gebruik en hul produkte boonop kan ontwikkel solank hulle die finansiële, berekenings-, data- en tegniese hulpbronne het om op 'n sakeplan uit te voer. Dit is waar die vangs egter lê, daar is beperkings op die beskikbaarheid van bogenoemde vier hulpbronne, en elkeen hiervan kan 'n organisasie laat wankel of hul KI prysgee.

[7] https://www.letta.com/blog/ai-agents-stack

Oor die onderwerp van data en IP

Met die skryf van hierdie artikel is daar steeds geen gestandaardiseerde wetlike en finansiële meganisme in plek om data deur individue en maatskappye as dataverskaffers te deel en te monetiseer vir die ontwikkeling van KI op skaal nie. Yann LeCun, VP en hoof KI-wetenskaplike by Meta het onlangs oor die onderwerp van data geplaas en instansies, regerings en gemeenskappe aangemoedig om data vrylik beskikbaar te stel vir opleiding onder die voorwaarde dat sulke modelle vrylik beskikbaar gestel word met gewigte en afleidingskode. So 'n datadelingsmodel bied die implisiete ooreenkoms om meer verteenwoordigende KI-modelle aan die publiek te kry, terwyl dit maatskappye toelaat om toegang tot verteenwoordigende datastelle te verkry, 'n implisiete sosiale kontrak vir maatskaplike goed te maak, terwyl dit maatskappye toelaat om sekere IP- en sakebelange te behou in die opleiding en wysiging van sulke modelle.

Aan die ander kant is die gebruik van publieke data deur maatskappye vir die opleiding van geslote API-modelle, wat betaalde toegang aan die publiek bied tot die resulterende KI-modelle, maar geen vermoë om die opgeleide modelle aan te bied of te wysig of uit te voer nie.

'n Middelpad wat dikwels voorgestel is, maar nog nie geïmplementeer is nie, is die verskaffing van data vir opleiding met sekere vergoeding deur aandeelhoudingmeganismes binne die model. Voorbeelde van sulke voorstelle kan gevind word in [8, 9].

[8] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/06/26/20-tools-and-strategies-for-safe-and-efficient-ai-system-data-sharing/

[9] Deel data met gedeelde voordele: Kunsmatige intelligensie-perspektief, Nasionale Biblioteek vir Geneeskunde, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] Datadeling in die era van diep leer, https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

'n Tegniese struikelblok hier is die implementering van nul-trustmeganismes om die kontrakte waarvolgens die data gedeel moet word af te dwing en toegang tot die KI-uitkomste af te dwing soos bepaal deur die bepalings van 'n kontrak. Web3-slimkontrakte bied 'n natuurlike pasvorm vir die implementering van sulke meganismes vir die deel van data, maar 'n oplossing moet aangepas word met die privaatheidskwessies in gedagte en sonder om wettige mededingende voordele prys te gee [10] wat maatskappye en belanghebbendes soek binne sekere toepassingsdomeine deur geprivatiseerde data en KI-modelomgewings.

As 'n eerste deurslag-oplossing spreek ek die eenvoudiger paradigma van datadeling aan waarna Yann LeCun in sy pos verwys, waar datadeling in die konteks van sosiale goed geteiken word. Met 'n Web3, zero-trust meganisme, voeg ek 'n bykomende laag by hierdie voorstel, waar mense billik vergoed kan word deur NFT-tokens vir hul databydrae tot die opleiding van 'n model en finansiële deelnemers word in die proses van KI-gebaseerde belegging en groei.

Oor die onderwerp van rekenaar

Soos hierbo uitgelig, is beskikbaarheid en bekostigbaarheid van rekenaarhulpbronne dikwels 'n beperkende faktor vir individue en organisasies. Dikwels is hoë-end GPU's onbekostigbaar of toegesluit deur kontrakte en dus nie in die ope mark beskikbaar nie. Daar is egter 'n oorvloed onderbenutte verbruikersgraad GPU's in die hande van individue en organisasies. Verder is daar reeds getoon dat verbruikersgraad-GPU's soos die RTX3090/4090 vergelykbare werkverrigting bied met hoë-end GPU's in opleiding en afleiding met middelgrootte modelle soos Llama3 en hoër (met AI-modelprestasie vergelykbaar met OpenAI GPT4 of hoër). Dit bied 'n geleentheid om 'n paar afleidings- en opleidingskoste teen 'n goedkoper koers na interne hardeware af te laai as kommersieel beskikbare GPU's in die wolk. Dit stel individue en organisasies ook in staat om gashere te word vir KI-modelopleiding en afleidingshulpbronne om gedemokratiseerde toegang aan hul eweknieë binne die organisasie of oor die internet te bied, wat 'n AirBnB-agtige opstelling vir KI-infrastruktuur skep.

Oor die onderwerp van finansies

Wat die finansies betref, bied wolkdiensverskaffers soos Google sekere gratis wolkkrediete aan nuwe ondernemings wat KI ontwikkel. Daar is ook ander wolkdiensverskaffers wat hoë-end GPU-bedieners teen mededingende pryse te huur aanbied (dikwels steeds te duur vir individue en kleiner maatskappye). Die probleem word ietwat aangespreek deur private-ekwiteitbeleggings in beginners wat KI bou (wat 'n hupstoot skep om finansiële probleme vir beginners op te los, maar steeds baie talentpoel buite bereik van die beleggers uitlaat en omgekeerd). Spin bied 'n alternatiewe manier vir beginners en individue om rekenaarhulpbronne teen 'n geborgde of meer bekostigbare tarief van wolkverskaffers, instansies en eweknieë oor die internet te verkry.

Behalwe vir berekening, duur die probleem van die finansiering van data-verkryging ook voort en NFT/slimkontrakgebaseerde datadeling bied 'n alternatiewe manier om data aan KI-stelsels te koppel vir opleiding en JOOL-gebaseerde toepassings. Aan die uitsetkant van die waardegenerering deur KI, bied Spin ook aan die hulpbronverskaffers (gashere vir data - soos kunstenaars, skrywers, skeppers en rekenaars - soos wolkdiensverskaffers, ondernemings en individuele gashere), 'n pad om hul hulpbronne te monetiseer en direkte, aktiewe en volgehoue deelnemers en begunstigdes in die KI-waardeketting te word, wat 'n toenemende demokratiese verspreide raamwerk bied vir 'n toenemende demokratiese verspreide wêreld.

4. Hoe kan jy help om KI te demokratiseer?

Daar is drie stappe noodsaaklik om KI te demokratiseer:

1. Handhawing van data en IP-wette binne die KI-ekosisteem

2. Die verskaffing van gedeelde toegang tot KI-opleiding en inferensie-infrastruktuur
3. Die verskaffing van gedeelde toegang tot finansiering en inkomstestrome wat deur KI-geleenthede gegenereer word

1. Dwing data- en IP-wette af

As individue en organisasies moet ons begin deur ons regte te beskerm teen misbruik van data in KI-opleiding en KI-gegenereerde (afleidings) uitsette. Dit verg aansienlike werk om wetlike en tegniese meganismes daar te stel vir die toepassing van databeskerming en die opsporing van kopieregskending deur KI. Die probleem is 'n uitdagende een, beide vir kopieregtoepassers en vir KI-ontwikkelaars en maatskappye wat per ongeluk kopiereg kan skend sonder om te besef dat hulle dit gedoen het, gegewe die massiewe hoeveelhede data wat 'n KI-model deurloop. As jy 'n skrywer, 'n joernalis, 'n kunstenaar, 'n prokureur, 'n belanghebbende in die wetlike en tegniese uitdagings is om databeskerming en kopiereg vir jouself of jou organisasie af te dwing, soek dan oplossings om sulke meganismes af te dwing.

As jy 'n maatskappy of individu is wat KI ontwikkel, vind meer uit oor hoe jy wettig toegang tot publieke en private data kan kry sonder om die eienaarsregte te skend.

2. Word rekenaargashere vir gedeelde KI-opleiding en afleiding

Groot taal- en ander KI-modelle vereis 'n groot hoeveelheid berekening vir beide opleiding en afleiding. Jy kan en behoort 'n deelnemer en 'n belegger in hierdie rekenaar-ekosisteem te word. Tans word miljoene individue en opstarters rondom die woord gebottel deur die hoeveelheid rekenaars wat tot hulle beskikking is om te hardloop en met KI te eksperimenteer. Jy kan 'n gasheer vir sulke KI word deur net die verbruikersgraad GPU's wat jy by die huis het en die oopbron KI-modelle wat gereeld deur die gemeenskap vrygestel word, te gebruik. Deur so 'n rekenaar te verskaf, kan jy jou rekenaarkrag verdien en die knelpunte vir miljoene innoveerders, navorsers en beginners regoor die wêreld verminder, terwyl jy 'n bietjie geld aan die kant verdien.

3. Verskaf gedeelde toegang tot finansiering en inkomstestrome wat deur KI-geleenthede gegenereer word

As KI-ontwikkelaars moet ons bewus wees van die sosiale impak wat ons werk op die finansiële welstand en lewensbestaan van miljarde gesinne en individue regoor die wêreld sal hê. Om individue toegang tot knowhow en toegang tot data, rekenaars en finansies te gee om aandeelhouers en belanghebbendes te word in die inkomstestrome wat met KI gegenereer word, is 'n belangrike oorweging om sosiale harmonie te handhaaf en te verhoed dat sosiale konflikte in die toekoms ontstaan. Praatjies oor universele basiese inkomste in die lig van KI-gedrewe werkverliese word reeds oorweeg, maar 'n meer geregverdigde uitgangspunt vir die verskaffing van sulke universele inkomste in verhouding tot data, innovasie en rekenaarbydraes deur individue maak dat mense sulke inkomste met groter waardigheid en met 'n goed geregverdigde rede ontvang, aangesien hulle hul data, bereken en model IP tot die ekosisteem bydra. Om die KI-ontwikkelaars, databydraers en rekenaarbydraers, almal, 'n volgehoue inkomstebron in 'n toekoms te gee - meer geoutomatiseerd met KI, met minder geleenthede vir aanhoudende werk wat 'n bestaan verdien, is 'n noodsaaklike oorweging.

As 'n beginstigter in hierdie spasie, toets ek 'n PoC vir Spin by https://synaptrix.org en sal u terugvoer waardeer.

Wat dink jy, hoe sou jy wou hê dat die toekoms van KI moet lyk?