ایا دا LLM واقعیا "خلاصه سرچینه" ده؟ موږ اړتیا لرو چې د AI حکومتدارۍ کې د خلاصې مینځلو خبرې وکړو

شکل ښیې چې څنګه د کمیتي خلاصون قضاوتونه د ارزونې تدریجي رامینځته کولو لپاره ځانګړي ځانګړتیاو ته د وزن په ټاکلو سره د عمل وړ میټریکونو ته اړول کیدی شي.

هغه څه چې تاسو به یې زده کړئ

په دې بلاګ کې، موږ د AI د خلاصون پیچلتیاو ته ژوره ګورو، په دې تمرکز کوو چې څنګه د خلاصې سرچینې اصول پلي کیږي — یا په پلي کولو کې پاتې راغلي — د لوی ژبې ماډلونو (LLMs) لکه بلوم زیډ او لاما 2. د دې مقالې په پای کې به تاسو د خلاصې سرچینې جواز ورکولو تاریخي شرایط درک کړئ ، په AI کې د "خلاصون" تعریف کولو اوسني ننګونې ، او د "پرانستې مینځلو" پدیده ، کوم چې مصرف کونکي او پراختیا کونکي ورته ګمراه کوي. موږ د ارزونې یو جامع چوکاټ هم معرفي کوو چې د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSAID) د نورو چوکاټونو بشپړونکي لیدونو سره مدغم کوي ترڅو تاسو سره د AI ماډلونو په اړه لا باخبره پریکړې کولو کې مرسته وکړي. په نهایت کې، موږ به د هر ډول "خلاصې سرچینې" لوی ژبې ماډل لپاره د شفافیت اندازه کولو لپاره جامع قضاوت رامینځته کولو لپاره د عمل وړ غوره تمرینونو سره پایله وکړو.

دا د بدیلونو سپړلو کې هم ګټور دی چې په پراخه کچه منل شوي تعریفونه بشپړوي. لکه څنګه چې موږ به بحث وکړو، ځینې لیدونه - د وروستي تحلیلونو په شمول - وړاندیز کوي چې د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSAID) په څیر چوکاټونه د اضافي ابعادو څخه ګټه پورته کوي، په ځانګړې توګه د معلوماتو د روڼتیا په څیر مسلې څنګه حل کوي. د موډل خلاصون چوکاټ او د خلاص ساینس په اصولو کې د هغې ریښې یو بشپړونکي لید وړاندې کوي چې ممکن د AI خلاصې ارزونې لپاره د اضافي لارښود پوسټ په توګه کار وکړي. موږ لاهم پدې ځای کې د تنظیمي اطاعت په لومړیو ورځو کې یو.

ولې دا مهمه ده

د AI نړۍ پیچلې او ګړندۍ وده کوي ، ډیری وختونه د خلاصې سرچینې اصول خپلو محدودیتونو ته اړوي. د دې باریکیو پوهیدل د پراختیا کونکو ، څیړونکو او مصرف کونکو لپاره حیاتي دي چې غواړي ډاډ ترلاسه کړي چې د AI سیسټمونه نه یوازې نوښتګر دي بلکه شفاف ، اخلاقي او حساب ورکونکي هم دي. د "پرانستې مینځلو" د ودې سره - چیرې چې د AI ماډلونه په غلط ډول د خلاصې سرچینې په توګه بازار موندنه کیږي - دا د هرکله څخه خورا مهم دی چې د دې ادعاګانو ارزولو لپاره قوي چوکاټ ولرئ. د دې پوهې په سمبالولو سره، تاسو کولی شئ باخبره پریکړې وکړئ چې د AI پراختیا کې د خلاصون او روڼتیا ریښتینې ارزښتونو سره سمون لري.

د خلاصې سرچینې جواز ورکولو تاریخي شرایط

د دې لپاره چې پوه شو چې چیرته روان یو، دا اړینه ده چې پوه شو چې چیرته تللي یو. د خلاصې سرچینې غورځنګ په 1980s کې د ملکیت سافټویر د مخ پر ودې واکمنۍ پروړاندې د بغاوت څخه رامینځته شوی کله چې د وړیا سافټویر فاونډیشن (FSF) او د GNU عمومي عامه جواز (GPL) معرفي کړ. دا جواز د لوبې بدلون کونکی و، کاروونکو ته د سافټویر کارولو، تعدیل، او شریکولو آزادي تضمینوي - په اساسي ډول د پراختیا کونکو او کاروونکو په لاسونو کې واک بیرته ورکوي.

د 1990 لسیزې په وروستیو کې په چټکۍ سره مخ شو، او د خلاصې سرچینې نوښت (OSI) تاسیس شو چې د خلاصې سرچینې سافټویر ته وده او ساتنه د جوازونو تصدیق کولو سره چې د خلاصې سرچینې تعریف (OSD) سره مطابقت لري. OSD قانون د هغه څه لپاره ترتیب کړی چې د "خلاصې سرچینې" په نوم یادیږي او نه شي کیدی، دا یقیني کوي چې دا اصطلاح اوبه شوې یا غلطه نه ده کارول شوې.

د لویې ژبې ماډلونو مثال (LLMs) او د "خلاصون" محدودیتونه

د AI نړۍ ته ننوځئ ، چیرې چې د خلاص او تړل شوي سیسټمونو ترمینځ کرښې حتی تیاره کیږي. د لویې ژبې ماډلونه (LLMs)، لکه GPT-3 یا د هغې جانشین، د اصلي مثالونو په توګه کار کوي چې څنګه "خلاصه سرچینه" د AI په منظره کې د فریب وړ اصطلاح کیدی شي. LLMs پیچلي AI سیسټمونه دي چې د انسان په څیر متن رامینځته کولو لپاره په پراخه ډیټاسیټونو کې روزل شوي. دې ماډلونو د ژباړې څخه تر تخلیقي لیکنې پورې د پراخه دندو د ترسره کولو وړتیا له امله د پام وړ علاقه او پانګه اچولې ده. په هرصورت، د دې ماډلونو د اغیزمنو وړتیاوو سره سره، د "خلاصون" مفهوم اکثرا لنډ وي کله چې نږدې معاینه شي.

په څیړنیزه مقاله کې "د خلاصې سرچینې تولیدي AI له سره غور کول: خلاص مینځل او د EU AI قانون ، " د دوی په تحلیل کې ، څیړونکي ډاکټر لیزنفیلډ او د هغه ټیم دوه مشهور LLMs بلوم زیډ او لاما 2 پرتله کوي ، د خلاصون مختلف درجو مثالونو په توګه. AI. دا پرتله کول د تولیدي AI ماډلونو لپاره د خلاصون میټریکس پلي کولو څرنګوالي عملي نمایش وړاندې کوي:

بلوم زیډ: په ریښتیني خلاصون کې د قضیې مطالعه

بلوم زیډ یو ماډل استازیتوب کوي چې په ریښتیا د خلاصې سرچینې اصول مني، په AI کې د روڼتیا او لاسرسي لپاره لوړ معیار ترتیبوي.

• موجودیت : بلوم زیډ د روزنې ، ښه تنظیم کولو ، او د موډل شتون چلولو لپاره سرچینه کوډ رامینځته کوي ، د لوړې کچې خلاصون استازیتوب کوي. د LLM ډیټا چې د بلوم زیډ روزنې لپاره کارول کیږي په پراخه کچه مستند شوي ، دا د دې معلوماتو سرچینو او پروسو په اړه شفاف کوي. د بیس ماډل وزنونه او د لارښوونې سره تړلې نسخه دواړه په ښکاره ډول شتون لري، د پراخې ټولنې لخوا د نقل او تفتیش لپاره اجازه ورکوي.
• مستند کول : د بلوم زیډ پروژه په ښه توګه مستند شوې ، د مفصل توضیحاتو سره په ډیری ساینسي کاغذونو کې شتون لري او د GitHub فعال ذخیره . د ډیټا کیوریشن او د ښه تنظیم کولو پروسې په پراخه کچه پوښل شوي ، د ماډل جوړښت ، روزنې ډیټا ، او مسؤل استعمال ته بصیرت چمتو کوي. په ګډه بیاکتنه شوي کاغذونه د دې شفافیت ملاتړ کوي، پشمول د کاربن فوټ پرینټ اټکل، کوم چې په ندرت سره د AI پروژو کې مستند کیږي.
• لاسرسی او جواز ورکول : بلوم زیډ د پیټل API له لارې توزیع شوی ، او د دې سرچینې کوډ د اپاچي 2.0 جواز لاندې خپور شوی ، د OSI لخوا تصویب شوی جواز. د ماډل وزنونه د مسؤلیت AI جواز (RAIL) لاندې پوښل شوي ، کوم چې د زیان رسونکي کارونې مخنیوي لپاره محدودیتونه وضع کوي ، د اخلاقي مسؤلیت یوه طبقه اضافه کوي.

لاما 2 : د خلاص مینځلو زیانونه

په بشپړ ډول برعکس، Llama 2 د "خلاصې مینځلو" مفکوره بیلګه کوي، چیرې چې د خلاصې سرچینې لیبل پرته له دې چې په بشپړه توګه د خلاصون اصول پوره کړي پلي کیږي.

• شتون : په بشپړ ډول برعکس، لاما 2 د دې سرچینې کوډ شتون نلري. یوازې د ماډل چلولو لپاره سکریپټونه شریک شوي، او د LLM ډاټا په مبهم ډول تشریح شوي، د محدود توضیحاتو سره د کارپوریټ پری چاپ کې چمتو شوي. د بیس ماډل وزنونو ته لاس رسی محدود دی، د رضایت فورمه ته اړتیا لري، او هغه معلومات چې د لارښوونو د سمون لپاره کارول کیږي ناڅرګند پاتې دي، نور روڼتیا محدودوي.

• اسناد : د لاما 2 لپاره اسناد لږ تر لږه دي، د سرچینې کوډ پخپله خلاص نه دی. جوړښت په لږ تفصیل سره بیان شوی، په کارپوریټ ویب پاڼو کې ویشل شوی او یو واحد پریپرنټ . د بلوم زیډ په څیر، لاما د خپل روزنیز ډیټاسیټونو، لارښوونو ټونینګ، او د ښه سمون پروسې جامع اسناد نلري.

• لاسرسۍ او جواز ورکول : Llama 2 د محرمیت څخه انکار کونکي لاسلیک فارم شاته شتون لري ، او د دې جواز ورکول د میټا د خپل ټولنې جواز لاندې اداره کیږي. دا جواز د بلوم زیډ د ریل په پرتله لږ سخت دی، د تولید شوي منځپانګې استازیتوب کولو لپاره د ټیټ بار سره، د احتمالي ګمراه کونکي غوښتنلیکونو لپاره ځای پریږدي.

  
  

د بلوم زیډ او لاما 2 ترمنځ پرتله کول د خلاصون لپاره د دوی په چلند کې خورا توپیرونه په ګوته کوي. بلوم زیډ د ماډل یوه غوره بیلګه ده چې په ریښتیني ډول د خلاصې سرچینې اصول په خپل کوډ ، ډیټا او اسنادو کې د روڼتیا سره مني. په مقابل کې، Llama 2 د "خلاصې مینځلو" مثال ورکوي چیرې چې ماډل د خلاصې سرچینې په توګه لیبل شوی مګر د ریښتیني خلاصون ډیری اړخونو کې لنډ دی، یوازې د ماډل وزنونه د محدودو شرایطو لاندې د لاسرسي وړ دي. دا پرتله کول په AI کې د خلاصون په اړه د لا ډیر دقیق پوهاوي اړتیا او د خلاصوالي په سطحي ادعاوو تکیه کولو پرځای د معیارونو هراړخیز سیټ پراساس د ماډلونو ارزولو اهمیت په ګوته کوي.

د پرانیستې مینځلو ننګونه

"پرانستې مینځل" په هغه څه باندې د خلاصې سرچینې لیبل د وهلو تمرین دی چې واقعیا خلاص نه وي. د AI نړۍ کې، پرانیستې مینځل په پراخه کچه دي، شرکتونه د دوی د AI سیسټمونو بټونه او ټوټې وړاندې کوي پداسې حال کې چې خورا مهمې برخې د لاک او کیلي لاندې ساتي.

څیړنیزه مقاله په AI کې د پرانستې مینځلو ناپاک توضیحاتو ته اشاره کوي، ځینې مهمې ننګونې په ګوته کوي:

جامع خلاصون: په AI کې خلاصون د یوې اندازې سره سم - ټول مفهوم ندی. دا د ډیری ټوټو سره یوه معما ده، او هره ټوټه د سیسټم عمومي روڼتیا کې مرسته کوي. په هرصورت، ډیری وختونه، شرکتونه یوازې ځینې ټوټې خوشې کوي، چې د خلاصون غلط احساس لامل کیږي. څیړنه د تدریجي خلاصون مفهوم معرفي کوي ، پدې ټینګار کوي چې په AI کې خلاصون باید د بائنری حالت پرځای د سپیکٹرم په توګه وګڼل شي. د AI سیسټم مختلفې برخې — د سرچینې کوډ، ډاټا، ماډلونه - کیدای شي د مختلفو درجو لپاره خلاص وي، او دا مهمه ده چې د هرې برخې په انفرادي توګه ارزونه وشي. د دې تدریجي په پوهیدو سره، موږ کولی شو د AI سیسټمونو ریښتیني خلاصون ښه ارزونه وکړو او د جزوی روڼتیا لخوا د ګمراه کیدو مخه ونیسو.

انتخابي خلاصون: د AI ځینې ماډلونه یوازې د کافي خلاصون سره خوشې کیږي - معمولا د ماډل وزن - مګر مهمې برخې لکه د معلوماتو او روزنې پروسې ملکیت پاتې کیږي. دا انتخابي خلاصون د روڼتیا لپاره نیمه پخه هڅه ده چې د ښه په پرتله ډیر زیان رسوي. یوازې د جزوي لاسرسي چمتو کولو سره، شرکتونه کولی شي د خلاصون ادعا وکړي پرته له دې چې په حقیقت کې د معنی همکارۍ او تفاهم لپاره اړین بشپړ شفافیت چمتو کړي.

تنظیمي نیمګړتیاوې: د EU AI قانون ، یو ښه اراده تنظیمي چوکاټ ، ممکن په غیر ارادي ډول د خلاص جواز لاندې خوشې شوي AI ماډلونو ته اجازه ورکړي چې د توضیحي اسنادو اړتیاو ته مخه کړي. دا نیمګړتیا کولی شي د AI سیسټمونو سیلاب لامل شي چې یوازې په نوم "خلاص" دي ، پرته له لږ یا ریښتیني شفافیت سره. پداسې حال کې چې د دې مقرراتو تر شا نیت د خلاصون هڅول دي ، پرته له احتیاط پلي کولو او نظارت څخه ، دوی د مادې پرته د خلاصون فریب رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي.

جولیا فیراولی هم د خپل بلاګ پوسټ کې د خلاص مینځلو مسلې ته اشاره کوي ، یادونه کوي ، "د ستونزې اصلي ټکی دا دی چې د 'خلاصې سرچینې' په څیر شرایط د لوی شرکتونو اجنډا سره سم تنظیم شوي او بیا تعریف شوي چې د بازار موندنې سره ډیره علاقه لري. د رښتینې روڼتیا او همکارۍ په پرتله." دا بصیرت د دې ګمراه کونکي ادعاګانو له مینځه وړلو لپاره د ارزونې قوي چوکاټ اړتیا پیاوړې کوي.

د څیړنې بصیرت: د خلاصې سرچینې AI حقیقتونه

د موډل خلاصون چوکاټ چې په وروستیو بحثونو کې معرفي شوی د دې ځینې بصیرتونه د روڼتیا لپاره د خلاص ساینس سره تړلي چلند وړاندې کولو سره بشپړوي. پداسې حال کې چې د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSAID) یو قوي بنسټ چمتو کوي، په ساحه کې ډیری - د ځینو څیړونکو په ګډون - باور لري چې دا ممکن کافي نه وي، په ځانګړې توګه کله چې دا د معلوماتو روڼتیا ته راځي. د موډل خلاصون چوکاټ، په پرتله کولو سره، یو ډیر سخت بنچمارک ټاکي، چې نه یوازې د کوډ په خلاصیدو ټینګار کوي، بلکې د ډیټاسیټونو شتون، میتودولوژي، او د روزنې پروسې د خلاص ساینس ارزښتونو سره سمون لري.

د تدریجي خلاصون سره پراخول

د OSAID په جوړولو کې، د تدریجي خلاصون مفهوم د ارزونې پروسې ته اهمیت ورکوي. د AI سیسټم د هرې برخې ارزولو سره - د سرچینې کوډ، ډاټا، ماډلونه - په انفرادي توګه، موږ کولی شو د روڼتیا او خلاصون ریښتینې کچه ښه پوه شو.

دا مقاله د څیړنې څخه کلیدي لیدونه وړاندې کوي:

• د جواز ورکولو د سمونونو ننګونې: د دودیزې خلاصې سرچینې جوازونه د سافټویر لپاره ډیزاین شوي، نه د AI پیچلي، څو اړخیز طبیعت لپاره. مقاله استدلال کوي چې د AI لخوا رامینځته شوي ځانګړي ننګونو ته د رسیدو لپاره نوي جواز ورکولو ستراتیژیو ته اړتیا ده. دا جوازونه باید ډاډ ترلاسه کړي چې نه یوازې د سرچینې کوډ بلکې ډاټا، ماډلونه او پیرامیټونه د خلاصې سرچینې اصولو لاندې پوښل شوي. د جواز ورکولو لپاره دا هولیسټیک چلند د AI دور کې د خلاصې سرچینې خوځښت بشپړتیا ساتلو لپاره خورا مهم دی.

  
  

• اخلاقي ملاحظات: د تخنیکي خلاصون څخه هاخوا، مقاله د AI پراختیا او ګمارلو کې د اخلاقي ملحوظاتو اهمیت هم په ګوته کوي. دا په ګوته کوي چې د AI سیسټمونو کې د انصاف، حساب ورکونې، او روڼتیا تضمین کول یوازې تخنیکي ننګونه نه ده بلکې اخلاقي اړتیا ده. د AI پراختیا اخلاقي اړخ باید د خلاصون په هر ډول بحث کې مدغم شي ، ځکه چې د مسؤلیت پرته شفافیت کولی شي د پام وړ زیان لامل شي.

  
  

• عملي چلند: څیړونکي حتی د جامع جواز لاندې د کټګوري اعتبار رامینځته کولو لپاره یو څو معقول لارې په ګوته کوي. د دې ژورو بصیرتونو سره د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSAID) یوځای کولو سره، موږ کولی شو د AI سیسټمونو ارزولو لپاره یو پیاوړی چوکاټ جوړ کړو. دا طریقه د AI ماډلونو خورا دقیق او هراړخیز ارزونې ته اجازه ورکوي، ډاډ ترلاسه کوي چې دوی د خلاصون تخنیکي او اخلاقي معیارونه دواړه پوره کوي.

د LLM نسخه کولو ستونزه: د خلاصون یو له پامه غورځول شوی اړخ

د AI په خلاصون کې یو له خورا مهم ننګونو څخه د LLM نسخه کولو مسله ده. د دودیز سافټویر کڅوړو برخلاف ، چیرې چې د نسخې تازه معلومات عموما ښه مستند او شفاف وي ، LLMs کولی شي تازه معلومات ترلاسه کړي چې ناپاک دي ، کارونکي د څه بدلون په اړه تیاره کې پریږدي. د روڼتیا دا نشتوالی د عملیاتي سیسټم تازه نصبولو سره ورته دی پرته لدې چې پوه شي چې څه بدل شوي - پرته له دې چې د LLMs په حالت کې ، درغلۍ حتی لوړ دي.

د OS پرتله کول: تصور وکړئ چې ستاسو په کمپیوټر کې عملیاتي سیسټم نصب کړئ او په منظم ډول تازه معلومات ترلاسه کړئ. په عموم ډول، تاسو تمه لرئ چې د بدلون لاګ وګورئ، د هغه څه په اړه توضیحات ورکړئ چې ټاکل شوي، ښه شوي، یا اضافه شوي. دا شفافیت د کاروونکو لپاره خورا مهم دی ترڅو د دوی سیسټم حالت پوه شي. اوس، یو LLM په پام کې ونیسئ چې په دوامداره توګه د داسې روڼتیا پرته تازه کیږي. کارونکي ممکن ځان د داسې ماډل سره کار وکړي چې د دې بدلونونو روښانه پوهیدو پرته په فرعي یا پام وړ لارو کې بدل شوی. د روڼتیا نشتوالی کولی شي د خراب فعالیت څخه اخالقي اندیښنو پورې مسلې رامینځته کړي، ځکه چې ماډل ممکن په غیر متوقع ډول چلند وکړي. پرتله کول د AI ماډلونو کارولو پورې اړوند خطرونه په ګوته کوي چې د دوی تازه معلوماتو په اړه شفاف ندي ، د روښانه او لاسرسي وړ نسخې معلوماتو اړتیا باندې ټینګار کوي.

د مبهم تازه معلوماتو خطرونه: د روڼتیا پرته، کاروونکي نشي کولی په بشپړ ډول د AI سیسټمونو باور وکړي چې دوی یې کاروي. لکه څنګه چې تاسو به د OS اپډیټ نصب نه کړئ پرته لدې چې پوه شئ چې څه بدل شوي ، په LLM تکیه کول چې د مبهم تازه معلوماتو څخه تیریږي خطرناک دی. دا په ځانګړي توګه د لوړ پوړ چاپیریالونو په اړه دی چیرې چې AI د پریکړې کولو پروسو لپاره کارول کیږي چې ریښتیني ژوند اغیزه کوي. که د LLM تازه معلومات نوي تعصبونه معرفي کړي یا مهم فعالیت لرې کړي، پایلې به یې جدي وي. د روڼتیا نشتوالی نه یوازې د کاروونکو باور کمزوری کوي بلکې د پام وړ اخلاقي او عملیاتي خطرونه هم زیاتوي.

د ارزونې د جامع چوکاټ جوړول: د OSIAID ادغام

د دې ننګونو په نیولو کې د مرستې لپاره، موږ د ارزونې جامع چوکاټ معرفي کوو چې د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSIAID) ځواک د وروستیو څیړنو ژورو بصیرتونو سره یوځای کوي. د دې چوکاټ موخه دا ده چې د AI سیسټمونو د خلاصون ارزولو لپاره یو پیاوړی میتود چمتو کړي.

OSIAID د بنسټ په توګه: د خلاصې سرچینې AI تعریف د دې پوهیدو لپاره قوي بنسټ چمتو کوي چې د خلاصې سرچینې AI سیسټم څه شی دی. دا د روڼتیا، لاسرسي، او اخلاقي کارونې لپاره روښانه معیارونه وړاندې کوي، ډاډ ترلاسه کوي چې د AI ماډلونه د خلاصون لږترلږه معیار پوره کوي. د OSIAID په تعقیب کولو سره، پراختیا کونکي، او کاروونکي کولی شي باور ولري چې د AI ماډل د پرانیستې او روڼتیا اساسي معیارونه پوره کوي.

د تدریجي خلاصون سره پراخول: په OSIAID کې رامینځته کول، د تدریجي خلاصون مفهوم د ارزونې پروسې ته اهمیت ورکوي. د AI سیسټم د هرې برخې ارزولو سره - د سرچینې کوډ، ډاټا، ماډلونه - په انفرادي توګه، موږ کولی شو د روڼتیا او خلاصون ریښتینې کچه ښه پوه شو. دا ممکن ستاسو د خپل سازمان د خطر اشتها او چوکاټ شاخصونه وي یا د سازمانونو ترمینځ معیاري وي. دا طریقه د AI موډلونو د لا پراخې او دقیقې ارزونې لپاره اجازه ورکوي، هغه سیمې وپیژني چیرې چې خلاصون پیاوړی دی او چیرې چې ممکن پرمختګ ته اړتیا ولري.

اخالقي او حقوقي اغیزې په ګوته کول: په چوکاټ کې اخلاقي او قانوني ملاحظات هم شامل دي، دا ډاډه کوي چې د AI سیسټمونه نه یوازې په تخنیکي توګه خلاص دي بلکې د پراخو ټولنیزو ارزښتونو او قانوني اړتیاو سره همغږي دي. د دې ملاحظاتو په یوځای کولو سره، چوکاټ دا یقیني کوي چې خلاصون یوازې د تخنیکي روڼتیا په اړه ندي بلکه د اخلاقي او قانوني معیارونو پوره کولو په اړه هم دي چې د AI پراختیا کې خورا مهم دي.

د جولیا فیراولي ټینګار د روښانه تعریفونو په اړتیا او د خلاصې سرچینې اصولو ته ژمنتیا د دې طریقې سره سمون لري. هغه لیکي، "د خلاصې سرچینې ټولنه باید خپلو ارزښتونو ته ټینګه وساتي، ډاډ ترلاسه کړي چې هر ډول انحراف د جدي څیړنې او د شفافیت غوښتنې سره پوره کیږي." دا کړنې د دې اړتیا پوره کولو لپاره ډیزاین شوي، د AI سیسټمونو ارزولو لپاره یو پیاوړی او هر اړخیز چوکاټ چمتو کوي.

تنظیمي افق په ذهن کې وساتئ

لکه څنګه چې د AI مقرراتو منظره وده کوي ، نو دا خورا مهم دي چې خبر اوسئ او د تنظیمي پرمختګونو سره بوخت اوسئ. د EU AI قانون او ورته چوکاټونه به د AI خلاصون او روڼتیا راتلونکي په جوړولو کې مهم رول ولوبوي. په دې بحثونو کې د پوهیدو او ګډون کولو سره، تاسو کولی شئ ډاډ ترلاسه کړئ چې مقرراتي چوکاټونه په اغیزمنه توګه په AI کې روڼتیا او حساب ورکونې ته وده ورکوي.

• په ډیری ابعادو کې د خلاصون ارزونه: د خلاصون مختلف ابعادو کې د AI سیسټمونو ارزولو لپاره چوکاټ وکاروئ ، پشمول د سرچینې کوډ ، ډیټا ، ماډل وزنونه ، او اسناد. یوه هراړخیزه ارزونه دا یقیني کوي چې تاسو د خلاصون د سطحي ادعاګانو لخوا ګمراه شوي نه یاست او کولی شئ د AI ماډلونو په اړه باخبره پریکړې وکړئ چې تاسو یې کاروئ.
• د خلاصې مینځلو څخه خبر اوسئ: د AI ماډلونو څخه محتاط اوسئ چې ادعا کوي د خلاصې سرچینې وي مګر یوازې جزوي شفافیت وړاندیز کوي. د انتخابي خلاصون نښې وګورئ، چیرې چې یوازې ځینې برخې شتون لري. د دې تاکتیکونو پوهیدل کولی شي تاسو سره مرسته وکړي چې د ماډلونو لخوا د دوکه کیدو څخه مخنیوی وشي چې واقعیا د خلاصې سرچینې اصولو ته غاړه نه ږدي.
• د هراړخیز اسنادو غوښتنه: د AI سیسټمونو لپاره په تفصيلي اسنادو ټینګار وکړئ، پشمول د روزنې ډاټا، د ښه کولو پروسې، او اخلاقي ملحوظاتو په اړه معلومات. دا روڼتیا د ماډل وړتیاوو او محدودیتونو د پوهیدو لپاره خورا مهم دی. هراړخیز اسناد د AI ماډلونو غوره ارزونې او کارولو ته اجازه ورکوي، دا ډاډه کوي چې تاسو د هغه وسیلو په اړه بشپړ خبر یاست چې تاسو یې کاروئ.
• د AI ځانګړي جواز ورکولو ملاتړ: د AI ځانګړي جوازونو پراختیا او پلي کولو لپاره مدافع وکیل چې نه یوازې کوډ پوښي بلکه ډیټا ، ماډلونه او پیرامیټونه هم پوښي. دا به د شرکتونو مخه ونیسي چې د جزوی خلاصیدو شاته پټ شي. د AI ځانګړي جوازونه کولی شي د AI پراختیا ځانګړي ننګونې په ګوته کړي ، ډاډ ترلاسه کوي چې د ماډل ټول اړخونه خلاص او شفاف دي.
• د تنظیمي چوکاټونو سره بوخت اوسئ: د تنظیمي پرمختګونو په اړه خبر اوسئ ، لکه د EU AI قانون ، او په فعاله توګه په بحثونو کې برخه واخلئ ترڅو ډاډ ترلاسه کړئ چې دا چوکاټونه په مؤثره توګه په AI کې شفافیت او حساب ورکونې ته وده ورکوي. د تنظیمي چوکاټونو سره ښکیلتیا دا یقیني کوي چې ستاسو غږ د پالیسیو په پراختیا کې اوریدل کیږي چې د AI راتلونکی به جوړوي.

پایله: په پیچلې نړۍ کې د AI خلاصون یقیني کول

د AI نړۍ پیچلې، خندا او له ننګونو ډکه ده چې د خلاصې سرچینې غورځنګ په اصل کې د اداره کولو لپاره ډیزاین شوی نه و. مګر دا پدې معنی نه ده چې موږ باید د روڼتیا، همکارۍ، او خلاصون نظریات پریږدو. پرځای یې، موږ اړتیا لرو چې تطابق، پراختیا، او ډاډ ترلاسه کړو چې د خلاصې سرچینې AI لاهم د تعریف سره سمون لپاره اړین څلور آزادۍ استازیتوب کوي.

لکه څنګه چې موږ پدې نوې نړۍ کې حرکت کوو، د خلاصې سرچینې ټولنې، تنظیم کونکو ادارو، او AI پراختیا کونکو ترمنځ همکاري به خورا مهم وي. د پرانستې مینځلو ننګونو ته په رسیدو سره، د جواز ورکولو په اړه زموږ د تګلارې له سره غور کولو، او د قوي تنظیمي چوکاټونو په منلو سره، موږ کولی شو د AI اکوسیستم رامینځته کړو چې نه یوازې نوښتګر دی بلکې اخلاقي او حساب ورکوونکی هم دی.

AI دلته د پاتې کیدو لپاره دی، او دا موږ پورې اړه لري چې ډاډ ترلاسه کړو چې دا خورا ښه خدمت کوي. په نهایت کې ، زه به تاسو ته دا مهم فکر په مستقیم ډول د دې مهم کار څیړونکو څخه پریږدم:

"شاید دا کومه تصادفي نه وي چې په عامه تمویل شوي څیړونکي د خلاصې مینځلو غږولو کې لاره هواروي: د کارپوریټ ګټو ته په پام کې نه نیول او د AI هایپ کولو هڅولو پرته ، موږ کولی شو یو ګام شاته واخلو او روښانه کړو چې لوی ټیک څه کوي - او طرحه کوي. د دوی د حساب ورکولو لپاره رغنده لارې. ډاکټر لیزنفیلډ.

دا څیړنیز ټیم په فعاله توګه د EU AI قانون پورې اړوند ډیری نوښتونو کې دخیل دی ، په ځانګړي توګه پدې تمرکز کوي چې د AI اسنادو کې "کافي مفصل لنډیز" به په عمل کې شامل وي. دا کار د موزیلا فاونډیشن او د خلاص راتلونکي بنسټ په همکارۍ ترسره کیږي. دا ټیم د ټیکنالوژۍ ارزونې په اړه خپل اکاډمیک کار ته هم دوام ورکوي او په پام کې لري چې د دې کال په وروستیو کې یوه نوې ویب پاڼه خپره کړي چې د خلاصې ارزونې لپاره به د عامه سرچینې په توګه کار وکړي، دا وسایل پراخو خلکو ته د لاسرسي وړ کړي. د دې نوښت موخه د روښانه معیارونو او چوکاټونو چمتو کول دي ترڅو شرکتونه په AI کې د روڼتیا لپاره حساب ورکوونکي وساتي.

د خلاصې سرچینې AI تعریف (OSAID) لاهم د عامه بیاکتنې او فیډبیک لپاره خلاص دی. که تاسو غواړئ د خلاصې سرچینې AI راتلونکي جوړولو کې برخه واخلئ ، تاسو کولی شئ دلته د اوسني مسودې په اړه نظرونه وسپارئ. د تعریف وروستۍ نسخه به په 2024 کې د ټولو شیانو خلاص (ATO) کنفرانس کې اعلان شي. د نورو تازه معلوماتو لپاره په پام کې ونیسئ ځکه چې ټولنه د خلاص AI پراختیا لپاره دې مهم چوکاټ ته دوام ورکوي.

د ورځې په پای کې، که تاسو د دې LLMs په کارولو سره محاسبه شوي خطر واخلئ، نو تاسو باید دا خطر اندازه کړئ. زه امید لرم چې دا تاسو ته د دې کولو لپاره یو څو لارې درکوي، او زه په کلکه غواړم چې تاسو ما ته ورسیږئ که تاسو پورته وړاندیز شوي حلونو کې کوم کمیتي میټریکونه یا پرمختګونه لرئ یا عموما پدې موضوع کې کومې پوښتنې چې زه یې دلته پوښلی نشم کولی. .