Демократизирането на достъпа до AI стана по-важно от всякога

AI като жизненоважен инструмент за справедливост и растеж

Изкуственият интелект (AI) вече не е футуристична концепция, ограничена до изследователски лаборатории и високотехнологични корпорации. Сега тя е вплетена в тъканта на нашето ежедневие, оформяйки начина, по който работим, общуваме и решаваме сложни проблеми. И все пак, с нарастването на влиянието на AI, нарастват и различията в това кой има достъп до неговия трансформиращ потенциал. „Democratizing AI“ е за разрушаване на бариерите – технически, икономически и социални – така че всеки, а не само малцина привилегировани, да може да впрегне неговата сила. Тази статия изследва как инструментите с отворен код, достъпното образование и етичните рамки движат движението за превръщане на ИИ в приобщаваща сила за иновации, справедливост и глобален прогрес; и въвежда нов проект, който Spin I предприе, за да отговори на определени пропуски в екосистемата за развитие на демократично бъдеще в AI.

1. Текущото състояние на AI

В ранните си дни AI беше по-скоро новост, отколкото инструмент. В най-ранния си най-добър, генериращ съгласувани езикови отговори, но напълно лишен от интелигентност и производителност, необходими за справяне със задачи и предизвикателства от реалния свят. С течение на времето няколко открития на технологични компании, изследователи и стартиращи компании в областта направиха тези инструменти значително по-достъпни и практични. Но авангардните изследвания на AI все още остават в ръцете на малцина с ресурсите да инвестират в суперкомпютърна мощ, специализиран талант и собствени данни. За по-голямата част от хората и организациите бариерите за навлизане все още са плашещи и иновациите в ИИ могат да се почувстват като далечна възможност, охранявана крепост, застрашаваща техните работни места, бизнес и поминък. Без значително финансиране или достъп до влиятелни мрежи, перспективите за затвърждаване в тази трансформираща технологична област остават трудни.

Финансовите препятствия, въпреки шума и пропагандата, остават огромни. Изграждането на AI системи изисква достъп до авангарден хардуер в големи мащаби, който само най-богатите играчи могат да си позволят. Обучението и изпълнението на изводи в мащаб дори за единичен AI модел може да изисква изчислителна мощност, струваща стотици хиляди до милиони долари. Освен това сложната природа на ИИ създава огромна пропаст в експертните познания, достъпна само за малък брой висококвалифицирани инженери и изследователи. За стартиращи фирми, организации с нестопанска цел и новатори в институции с недостатъчно финансиране AI беше – и често все още е – далечна мечта, трансформираща технология, заключена зад врати, които не могат да отворят, само с проблясъци на надежда, дадени с няколко безплатни предложения, предназначени да превърнат хората в потребители на технологията, отколкото в участници в плодовете на труда, инвестициите и напредъка на AI, които се виждат на хоризонта.

2. Защо демократизацията е важна?

Изследванията в областта на изкуствения интелект обикновено се ангажират да осигурят справедливост, справедливост и иновации в целия свят. Съществуват обаче предизвикателства, породени от социалните, политическите, икономическите и правните борби за това как комерсиализирането на ИИ ще се отрази на работните места, социалната хармония, психологическото и финансовото благополучие на общностите по цялата планета. Такива дълбоки последици изискват демократично участие на всички заинтересовани страни.

Има четири аспекта на демократизацията и комерсиализацията на AI: достъп до данни, компютри, IP (техническо ноу-хау) и финанси.

На фронта на данните: Патентованите AI модели често използват огромни количества частни и публични данни без изричното съгласие на потребителя. Създателите и собствениците на тези данни рядко получават справедливо признание или дял в приходите и растежа, генерирани от тези модели, което поражда значителни етични, правни и финансови опасения. Демократизирането на собствеността върху ИИ и активите от данни е важна стъпка към овластяването на индивидите и общностите да поемат собственост върху своя принос, като се гарантира, че ползите от ИИ се разпределят по-справедливо в обществото. Компании като Google, Meta, Microsoft и OpenAI вече влязоха в горещи води с организации и правителствени органи по целия свят и примери за подобни съдебни битки могат да се видят в делото на New York Times срещу OpenAI [1, 2], възразяващо срещу използването на съдържанието на NY Times при обучението на своите модели, или правното налагане на Австралия на Google и Meta да плащат парично обезщетение на австралийските информационни агенции, когато показват такова съдържание като част от резултатите от търсенето [3] (което показва как се разиграва битката за осигуряване на приходи от данни и съдържание дори преди модерните LLM да са на сцената). Такива правни и социални битки показват колко е важно да се въведат парични и правни механизми за споделяне на данните, при които се прави напредък на ИИ.

[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

На фронта на компютрите: Концентрацията на изчислителни ресурси в ръцете на няколко добре финансирани организации задушава човешката изобретателност и създава повратни стимули за изместване на труда, разработващ AI активи със същите AI активи в бъдеще. Много талантливи иноватори не са в състояние да проектират, създават или притежават нови AI модели просто защото нямат достъп до изчислителната инфраструктура, необходима за разработването им. Това несъответствие увековечава система от „имащи“ и „нямащи“, където само малцината привилегировани могат активно да участват в оформянето на бъдещето на ИИ [4, 5, 6]. Необходима е демократизация, за да се преодолее тази празнина чрез предоставяне на достъп до ресурси и модели на резултати, изравняване на условията на игра за индивиди и организации по целия свят. Освен това активите на ИИ имат огромен ефект върху производителността и намаляването на работната сила и изискванията за работа. В резултат на това създаването на финансови и правни механизми за дялово участие за споделяне на плодовете на труда, финансирането, изчисленията, данните и развитието на ИС, което води до напредък на ИИ, е жизненоважно за осигуряването на справедлив достъп до генерирания от ИИ капитал и приходи в бъдеще.

[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

На финансовия фронт: Достъпът до финансиране е в основата на способността на лица и организации да инвестират в развитието на ИИ и да станат акционери в бъдещето на ИИ. Докато от страна на входа са необходими финансови ресурси за достъп до изчисления, данни и набор от таланти за разработване и управление на AI, по-важно финансово съображение е от страна на изхода на уравнението. Моделите на ИИ са склонни ефективно да изместват човешкия труд, създавайки възможности за хората и организациите да стартират и управляват собствен бизнес и да генерират приходи от своите операции. Въпреки това, тази привилегия, ако е ограничена от финансови ограничения само до малцина, идва с цената на загубени работни места и изкривяване на динамиката на властта към олигархични бизнес структури поради несъответствието между тези с достъп до финансиране за разработване и управление на базирани на AI бизнеси и тези без финанси, в зависимост от уменията, времето и труда в намаляващ набор от възможности да поискат своето парче от пая с навлизането на повече автоматизация. Какво е важно е как акционерното участие и дяловете от приходите в този все по-автоматизиран свят се разпределят между тези, които финансират такова развитие, срещу тези, които инвестират време, умения и усилия в развитието на такъв бизнес. Освен това, как възможностите за финансови инвестиции и възможностите за генериране на приходи се предоставят на постоянна основа в работата на такива бизнеси, базирани на ИИ, извън първоначалните печалби и компенсации, е важно съображение за избягване на бъдещи конфликти, произтичащи от такива несъответствия.

Истинската демократизация трябва да се простира отвъд достъпа до инструменти и инфраструктура до сферата на финансите, капитала и възможностите за доходи. Това изисква ангажимент за етично обучение, използване на разнообразни масиви от данни и установяване на справедливи управленски структури. Като се справяме с пристрастията в системите с изкуствен интелект и осигуряваме отчетност при използването им, ние създаваме технология, която е не само достъпна, но и отговорна и приобщаваща. Демократизирането на ИИ не е само техническа цел; обществен императив е да се гарантира, че ИИ служи като сила за споделен напредък, а не за разделение и конфликти.

3. Какво се прави за справяне с демократизацията в ИИ?

Много AI модели с отворен код и агентни рамки вече са достъпни чрез платформи като Ollama, HuggingFace, Letta, LangChain, за да назовем само няколко (можете да се обърнете към резюмето на Letta за стекове на AI агенти [7], за да получите кратка представа как изглеждат отворените и затворените API технологични стекове). Накратко, много AI модели с отворен код и отворено тегло вече се споделят онлайн, които създателите и компаниите могат да използват като отправна точка и да развиват продуктите си отгоре, стига да разполагат с финансови, изчислителни, данни и технически ресурси, за да изпълнят бизнес план. Това е мястото, където обаче се крие уловката, има ограничения за наличността на горните четири ресурса и всеки един от тях може да накара организацията да се провали или да се откаже от своя AI.

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

По темата за данните и IP

Към написването на тази статия все още няма въведен стандартизиран правен и финансов механизъм за споделяне и монетизиране на данни от лица и компании като доставчици на данни за разработването на AI в мащаб. Yann LeCun, вицепрезидент и главен учен по изкуствен интелект в Meta наскоро публикува по темата за данните и призова институциите, правителствата и общностите да предоставят свободно достъпни данни за обучение при условие, че такива модели са свободно достъпни с тегла и код за изводи. Такъв модел за споделяне на данни предлага имплицитната сделка за предоставяне на по-представителни AI модели на обществеността, като същевременно позволява на компаниите да получат достъп до представителни набори от данни, сключвайки имплицитен социален договор за социално благо, като същевременно позволява на компаниите да запазят определени IP и бизнес интереси относно обучението и модифицирането на такива модели.

На другия край е използването на публични данни от компаниите за обучение на затворени API модели, осигуряващи платен достъп на обществеността до получените AI модели, но без възможност за хостване, модифициране или изпълнение на обучените модели.

Среден път, който често е предлаган, но все още не е приложен, е предоставянето на данни за обучение с определена компенсация чрез механизми за дялово участие в рамките на модела. Примери за такива предложения могат да бъдат намерени в [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] Споделяне на данни със споделени ползи: гледна точка на изкуствения интелект, Национална медицинска библиотека, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] Споделяне на данни в ерата на дълбокото обучение, https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

Техническо препятствие тук е прилагането на механизми за нулево доверие за налагане на договорите, съгласно които данните трябва да се споделят, и налагане на достъп до резултатите от AI, както е продиктувано от условията на договора. Интелигентните договори Web3 осигуряват естествено приспособяване за прилагане на такива механизми за споделяне на данни, но решението трябва да бъде персонализирано, като се имат предвид опасенията за поверителността и без да се жертват законните конкурентни предимства [10], които компаниите и заинтересованите страни търсят в рамките на определени домейни на приложения чрез приватизирани среди на данни и AI модели.

Като решение за първо преминаване, аз разглеждам по-простата парадигма за споделяне на данни, за която Ян ЛеКун се позовава в публикацията си, където споделянето на данни в контекста на социалното благо е насочено. С Web3 механизъм с нулево доверие добавям допълнителен слой към това предложение, където хората могат да бъдат справедливо компенсирани чрез NFT токени за техния принос на данни към обучението на модел и да станат финансови участници в процеса на инвестиции и растеж, базирани на AI.

По темата за изчисленията

Както беше подчертано по-горе, наличието и достъпността на изчислителните ресурси често е ограничаващ фактор за хората и организациите. Често графичните процесори от висок клас са недостъпни или заключени чрез договори и следователно не са достъпни на свободния пазар. Има обаче изобилие от недостатъчно използвани графични процесори от потребителски клас в ръцете на отделни лица и организации. Освен това вече е доказано, че потребителски графични процесори като RTX3090/4090 осигуряват производителност, сравнима с графичните процесори от висок клас при обучение и извод с модели със среден размер като Llama3 и по-нови (с производителност на AI модел, сравнима с OpenAI GPT4 или по-висока). Това отваря възможност за прехвърляне на някои разходи за изводи и обучение към вътрешния хардуер на по-ниска цена от наличните в търговската мрежа графични процесори в облака. Това също така позволява на отделни лица и организации да станат домакини за обучение по AI модели и ресурси за изводи, за да осигурят демократизиран достъп на своите връстници в рамките на организацията или в интернет, създавайки подобна на AirBnB настройка за AI инфраструктура.

По темата за финансите

От страна на финансите доставчиците на облачни услуги като Google предлагат определени безплатни облачни кредити на стартиращи фирми, разработващи AI. Има и други доставчици на облачни услуги, които предлагат GPU сървъри от висок клас под наем на конкурентни цени (често все още твърде скъпи за физически лица и по-малки компании). Проблемът се решава донякъде чрез инвестиции в частен капитал в стартиращи фирми, изграждащи AI (създавайки тласък за решаване на финансови проблеми за стартиращи фирми, но все още оставяйки много таланти извън обсега на инвеститорите и обратно). Spin предоставя алтернативно средство за стартиращи фирми и физически лица да придобиват изчислителни ресурси на спонсорирана или по-достъпна цена от облачни доставчици, институции и партньори в интернет.

Отвъд изчисленията, проблемът с финансирането на придобиването на данни също продължава и споделянето на данни, базирано на NFT/интелигентни договори, предоставя алтернативно средство за свързване на данни към AI системи за обучение и базирани на RAG приложения. От страна на изхода на генерирането на стойност чрез AI, Spin също предоставя на доставчиците на ресурси (хостове за данни - като художници, писатели, създатели и компютри - като доставчици на облачни услуги, предприятия и отделни хостове), път за монетизиране на техните ресурси и да станат директни, активни и постоянни участници и бенефициенти във веригата на стойността на AI, осигурявайки по-демократична рамка за това как стойността се разпределя в един все по-автоматизиран свят.

4. Как можете да помогнете за демократизирането на AI?

Има три основни стъпки за демократизиране на ИИ:

1. Прилагане на законите за данните и интелектуалната собственост в рамките на AI екосистемата

2. Осигуряване на споделен достъп до AI обучение и инфраструктура за изводи
3. Осигуряване на споделен достъп до финансиране и потоци от приходи, генерирани от възможности за AI

1. Прилагане на законите за данните и ИС

Като физически лица и организации, ние трябва да започнем със защита на правата си срещу злоупотреба с данни в обучението на AI и генерираните от AI (изводи) резултати. Това изисква значителна работа за установяване на правни и технически механизми за налагане на защита на данните и откриване на нарушения на авторски права от AI. Проблемът е предизвикателство, както за органите по налагане на авторски права, така и за разработчиците на AI и компаниите, които могат неволно да нарушат авторските права, без да осъзнават, че са го направили, като се имат предвид огромните количества данни, които AI моделът прехвърля. Ако сте писател, журналист, художник, адвокат, заинтересована страна в правните и технически предизвикателства при налагането на защита на данните и авторските права за вас или вашата организация, тогава потърсете решения за налагане на такива механизми.

Ако сте компания или физическо лице, разработващо AI, научете повече за това как можете законно да получите достъп до публични и частни данни, без да нарушавате правата на собствениците.

2. Станете изчислителни хостове за споделено AI обучение и изводи

Големите езици и други AI модели изискват огромно количество изчисления както за обучение, така и за изводи. Вие можете и трябва да станете участник и инвеститор в тази компютърна екосистема. Понастоящем милиони хора и стартиращи фирми в света са затруднени от количеството изчисления, с които разполагат, за да работят и да експериментират с AI. Можете да станете домакин на такъв AI, като използвате само GPU за потребителски клас, които имате у дома, и моделите на AI с отворен код, публикувани редовно от общността. Предоставяйки такова изчисление, можете да монетизирате изчислителната си мощност и да намалите пречките за милиони новатори, изследователи и стартиращи фирми по целия свят, като същевременно печелите малко пари отстрани.

3. Осигурете споделен достъп до финанси и потоци от приходи, генерирани от възможности за AI

Като разработчици на AI, ние трябва да сме наясно със социалното въздействие, което нашата работа ще има върху финансовото благосъстояние и поминъка на милиарди семейства и хора по света. Предоставянето на достъп на хората до ноу-хау и достъп до данни, изчисления и финанси, за да станат акционери и заинтересовани страни в потоците от приходи, генерирани с AI, е важно съображение за поддържане на социална хармония и избягване на възникването на социални конфликти в бъдеще. Вече се обмислят разговори за универсален основен доход в лицето на загубата на работа, причинена от ИИ, но по-оправданата предпоставка за предоставяне на такъв универсален доход пропорционално на данните, иновациите и изчислителния принос от страна на хората кара хората да получават такъв доход с по-голямо достойнство и с добре обоснована причина, тъй като те допринасят със своите данни, изчисления и моделиран IP към екосистемата. Предоставянето на разработчиците на AI, сътрудниците на данни и изчисленията, всички, на постоянен източник на доходи в бъдеще - по-автоматизирано с AI, с по-малко възможности за постоянна работа, за да изкарват прехраната си, е жизненоважно съображение.

Като основател на стартиращ бизнес в това пространство, аз тествам PoC за Spin на https://synaptrix.org и ще оценя вашата обратна връзка.

Какво мислите, как бихте искали да изглежда бъдещето на AI?