Демократизация доступа к ИИ стала важнее, чем когда-либо

ИИ как важнейший инструмент для справедливости и роста

Искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической концепцией, ограниченной исследовательскими лабораториями и высокотехнологичными корпорациями. Теперь он вплетен в ткань нашей повседневной жизни, формируя то, как мы работаем, общаемся и решаем сложные проблемы. Однако по мере того, как растет влияние ИИ, растут и различия в том, кто имеет доступ к его преобразующему потенциалу. «Демократизация ИИ» заключается в разрушении барьеров — технических, экономических и социальных — чтобы каждый, а не только привилегированные немногие, могли использовать его силу. В этой статье рассматривается, как инструменты с открытым исходным кодом, доступное образование и этические рамки стимулируют движение за то, чтобы сделать ИИ инклюзивной силой для инноваций, равенства и глобального прогресса; и представлен новый проект Spin I, который был предпринят для устранения определенных пробелов в экосистеме для разработки демократического будущего в ИИ.

1. Текущее состояние ИИ

В первые дни ИИ был скорее новинкой, чем инструментом. В лучшем случае он генерировал связные языковые ответы, но совершенно не обладал интеллектом и производительностью, необходимыми для решения реальных задач и проблем. Со временем несколько прорывов технологических компаний, исследователей и стартапов в этой области сделали эти инструменты значительно более доступными и практичными. Однако передовые исследования ИИ по-прежнему остаются в руках немногих, имеющих ресурсы для инвестирования в суперкомпьютерную мощность, специализированные таланты и фирменные данные. Для большинства людей и организаций барьеры для входа по-прежнему устрашают, и инновации ИИ могут казаться отдаленной возможностью, охраняемой крепостью, угрожающей их работе, бизнесу и средствам к существованию. Без существенного финансирования или доступа к влиятельным сетям перспективы закрепления в этой преобразующей технологической области остаются сложными.

Финансовые препятствия, несмотря на шумиху и пропаганду, остаются огромными. Создание систем ИИ требует доступа к передовому оборудованию в больших масштабах, что могут себе позволить только самые богатые игроки. Обучение и выполнение вывода в больших масштабах даже для одной модели ИИ может потребовать вычислительной мощности стоимостью от сотен тысяч до миллионов долларов. Кроме того, сложная природа ИИ создает огромный разрыв в экспертных знаниях, доступный только небольшому количеству высококвалифицированных инженеров и исследователей. Для стартапов, некоммерческих организаций и новаторов в недостаточно финансируемых учреждениях ИИ был — и часто остается — далекой мечтой, преобразующей технологией, запертой за воротами, которые они не могут открыть, с проблесками надежды, которые даются лишь несколькими бесплатными предложениями, призванными превратить людей в потребителей технологии, а не в участников плодов труда, инвестиций и прогресса ИИ, виднеющихся на горизонте.

2. Почему важна демократизация?

Исследования в области ИИ, как правило, направлены на обеспечение справедливости, равенства и инноваций во всем мире. Однако существуют проблемы, связанные с социальными, политическими, экономическими и правовыми проблемами, связанными с тем, как коммерциализация ИИ повлияет на рабочие места, социальную гармонию, психологическое и финансовое благополучие сообществ по всей планете. Такие глубокие последствия требуют демократического участия всех заинтересованных сторон.

Существует четыре аспекта демократизации и коммерциализации ИИ: доступ к данным, вычислениям, интеллектуальной собственности (техническим ноу-хау) и финансам.

На фронте данных: запатентованные модели ИИ часто используют огромные объемы частных и публичных данных без явного согласия пользователя. Создатели и владельцы этих данных редко получают справедливое признание или долю в доходах и росте, генерируемых этими моделями, что вызывает значительные этические, юридические и финансовые проблемы. Демократизация права собственности на ИИ и активы данных является важным шагом на пути к предоставлению отдельным лицам и сообществам возможности брать на себя ответственность за свой вклад, гарантируя, что преимущества ИИ будут распределяться более справедливо в обществе. Такие компании, как Google, Meta, Microsoft и OpenAI, уже попали в горячие точки с организациями и государственными органами по всему миру, и примеры таких юридических баталий можно увидеть в иске New York Times против OpenAI [1, 2], возражающей против использования ею контента NY Times для обучения своих моделей, или в судебном навязывании Австралией Google и Meta выплаты австралийским информационным агентствам денежной компенсации при показе такого контента в результатах поиска [3] (что показывает, как битва за монетизацию данных и контента разыгрывалась еще до появления современных LLM). Подобные правовые и социальные баталии демонстрируют важность внедрения денежных и правовых механизмов для обмена данными, на основе которых достигаются успехи в области 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 фронте вычислений: концентрация вычислительных ресурсов в руках нескольких хорошо финансируемых организаций подавляет человеческую изобретательность и создает извращенные стимулы для замены рабочей силы, разрабатывающей активы ИИ, теми же активами ИИ в будущем. Многие талантливые новаторы не могут проектировать, создавать или владеть новыми моделями ИИ просто потому, что у них нет доступа к вычислительной инфраструктуре, необходимой для их разработки. Это неравенство увековечивает систему «имущих» и «неимущих», где только немногие привилегированные могут активно участвовать в формировании будущего ИИ [4, 5, 6]. Демократизация необходима для преодоления этого разрыва путем предоставления доступа к ресурсам и результатам моделирования, выравнивая игровое поле для отдельных лиц и организаций по всему миру. Активы ИИ также оказывают огромное влияние на производительность и сокращение рабочей силы и требований к рабочим местам. В результате создание финансовых и юридических механизмов владения акциями для распределения плодов труда, финансирования, вычислений, данных и разработки интеллектуальной собственности, что приводит к прогрессу ИИ, имеет жизненно важное значение для обеспечения справедливого доступа к капиталу и доходам, генерируемым ИИ, в будущем.

[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 финансовом фронте: доступ к финансам лежит в основе способности отдельных лиц и организаций инвестировать в разработку ИИ и становиться акционерами в будущем ИИ. В то время как на стороне ввода требуются финансовые ресурсы для доступа к вычислениям, данным и кадровым резервам для разработки и запуска ИИ, более важное финансовое соображение находится на стороне вывода уравнения. Модели ИИ, как правило, эффективно вытесняют человеческий труд, создавая возможности для отдельных лиц и организаций начинать и вести свой собственный бизнес и получать доход от своей деятельности. Однако эта привилегия, если она ограничена финансовыми ограничениями только для немногих, достигается ценой потери рабочих мест и перекоса в динамике власти в сторону олигархических бизнес-структур из-за неравенства между теми, у кого есть доступ к финансам для разработки и запуска бизнеса на основе ИИ, и теми, у кого нет финансов, в зависимости от навыков, времени и труда в сокращающемся пуле возможностей претендовать на свой кусок пирога по мере того, как все больше автоматизируется. Важно то, как распределяются доли акций и доходов в этом все более автоматизированном мире между теми, кто финансирует такую разработку, и теми, кто вкладывает время, навыки и усилия в развитие такого бизнеса. Кроме того, важным фактором, позволяющим избежать будущих конфликтов, возникающих из-за подобных различий, является то, как возможности финансовых инвестиций и возможности получения дохода предоставляются на постоянной основе в ходе деятельности таких предприятий, основанных на ИИ, помимо первоначальных выигрышей и компенсаций.

Истинная демократизация должна выходить за рамки доступа к инструментам и инфраструктуре и охватывать сферу финансов, справедливости и возможностей получения дохода. Она требует приверженности этическому обучению, использования разнообразных наборов данных и создания справедливых структур управления. Устраняя предубеждения в системах ИИ и обеспечивая подотчетность в их использовании, мы создаем технологию, которая не только доступна, но и ответственна и инклюзивна. Демократизация ИИ — это не просто техническая цель; это общественный императив, гарантирующий, что ИИ будет служить силой для общего прогресса, а не разделения и конфликта.

3. Что делается для демократизации ИИ?

Множество моделей ИИ с открытым исходным кодом и агентских фреймворков теперь доступны через такие платформы, как Ollama, HuggingFace, Letta, LangChain, и это лишь некоторые из них (вы можете обратиться к резюме Letta по стекам агентов ИИ [7], чтобы получить краткое представление о том, как выглядят стеки технологий открытого и закрытого API). Короче говоря, множество моделей ИИ с открытым исходным кодом и открытым весом уже размещены в сети, которые создатели и компании могут использовать в качестве отправной точки и разрабатывать свои продукты на их основе, если у них есть финансовые, вычислительные, информационные и технические ресурсы для выполнения бизнес-плана. Однако в этом и заключается подвох: существуют ограничения на доступность четырех вышеупомянутых ресурсов, и каждый из них может привести к тому, что организация потерпит неудачу или откажется от своего ИИ.

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

По теме данных и интеллектуальной собственности

На момент написания этой статьи до сих пор не существует стандартизированного правового и финансового механизма для обмена и монетизации данных отдельными лицами и компаниями в качестве поставщиков данных для разработки ИИ в масштабе. Янн Лекун, вице-президент и главный научный сотрудник по ИИ в Meta, недавно опубликовал пост на тему данных и призвал учреждения, правительства и сообщества сделать данные свободно доступными для обучения при условии, что такие модели будут доступны бесплатно с весами и кодом вывода. Такая модель обмена данными предлагает неявную сделку по предоставлению более репрезентативных моделей ИИ для общественности, позволяя компаниям получать доступ к репрезентативным наборам данных, создавая неявный общественный договор ради общественного блага, позволяя компаниям сохранять определенные права интеллектуальной собственности и деловые интересы по обучению и модификации таких моделей.

На другом конце спектра находится использование компаниями общедоступных данных для обучения закрытых моделей API, что обеспечивает платный доступ общественности к полученным моделям ИИ, но не дает возможности размещать, изменять или запускать обученные модели.

Средний путь, который часто предлагался, но пока не реализован, заключается в предоставлении данных для обучения с определенной компенсацией через механизмы акционерного владения в рамках модели. Примеры таких предложений можно найти 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] Обмен данными с общей выгодой: перспективы искусственного интеллекта, Национальная медицинская библиотека, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] Обмен данными в эпоху глубокого обучения, https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

Техническим препятствием здесь является внедрение механизмов нулевого доверия для обеспечения соблюдения контрактов, в соответствии с которыми данные должны быть переданы, и обеспечение доступа к результатам ИИ, как предписано условиями контракта. Смарт-контракты Web3 естественным образом подходят для внедрения таких механизмов обмена данными, однако решение должно быть настроено с учетом проблем конфиденциальности и без ущерба для законных конкурентных преимуществ [10], которые компании и заинтересованные стороны ищут в определенных прикладных областях через приватизированные данные и среды моделей ИИ.

В качестве решения первого прохода я рассматриваю более простую парадигму обмена данными, на которую ссылается Янн Лекун в своем посте, где обмен данными в контексте общественного блага является целевым. С помощью механизма Web3, нулевого доверия, я добавляю дополнительный уровень к этому предложению, где люди могут получать справедливую компенсацию через токены NFT за свой вклад в обучение модели и становиться финансовыми участниками процесса инвестиций и роста на основе ИИ.

По теме вычислений

Как подчеркивалось выше, доступность и финансовая доступность вычислительных ресурсов часто являются ограничивающим фактором для отдельных лиц и организаций. Часто высокопроизводительные графические процессоры недоступны по цене или закреплены контрактами и, таким образом, недоступны на открытом рынке. Однако в руках отдельных лиц и организаций имеется множество недоиспользуемых потребительских графических процессоров. Кроме того, потребительские графические процессоры, такие как RTX3090/4090, уже продемонстрировали сопоставимую производительность с высокопроизводительными графическими процессорами при обучении и выводе с моделями среднего размера, такими как Llama3 и выше (с производительностью модели ИИ, сопоставимой с OpenAI GPT4 или выше). Это открывает возможность переложить часть затрат на вывод и обучение на внутреннее оборудование по более низкой цене, чем коммерчески доступные графические процессоры в облаке. Это также позволяет отдельным лицам и организациям стать хостами для обучения и вывода моделей ИИ, чтобы предоставить демократизированный доступ своим коллегам внутри организации или через Интернет, создавая подобную AirBnB установку для инфраструктуры ИИ.

По теме финансов

С финансовой стороны, поставщики облачных услуг, такие как Google, предлагают определенные бесплатные облачные кредиты стартапам, разрабатывающим ИИ. Есть также другие поставщики облачных услуг, предлагающие высокопроизводительные серверы GPU в аренду по конкурентоспособным ценам (часто все еще слишком дорогим для частных лиц и небольших компаний). Проблема в некоторой степени решается за счет частных инвестиций в стартапы, создающие ИИ (создавая стимул для решения финансовых проблем стартапов, но все еще оставляя множество талантов вне досягаемости инвесторов и наоборот). Spin предоставляет альтернативные средства для стартапов и частных лиц для приобретения вычислительных ресурсов по спонсируемой или более доступной цене от облачных поставщиков, учреждений и коллег по всему Интернету.

Помимо вычислений, проблема финансирования приобретения данных также сохраняется, и обмен данными на основе NFT/смарт-контрактов предоставляет альтернативные средства для подключения данных к системам ИИ для обучения и приложений на основе RAG. На выходной стороне создания стоимости посредством ИИ Spin также предоставляет поставщикам ресурсов (хостам для данных — таким как художники, писатели, создатели и вычислений — таким как поставщики облачных услуг, предприятия и отдельные хосты) путь для монетизации их ресурсов и превращения их в прямых, активных и постоянных участников и бенефициаров в цепочке создания стоимости ИИ, предоставляя более демократичную структуру для распределения стоимости во все более автоматизированном мире.

4. Как вы можете помочь демократизировать ИИ?

Для демократизации ИИ необходимы три шага:

1. Обеспечение соблюдения законов о данных и интеллектуальной собственности в экосистеме ИИ

2. Предоставление общего доступа к инфраструктуре обучения и вывода ИИ
3. Предоставление общего доступа к финансам и потокам доходов, создаваемым возможностями ИИ

1. Обеспечить соблюдение законов о данных и интеллектуальной собственности

Как отдельные лица и организации, мы должны начать с защиты наших прав от неправомерного использования данных в обучении ИИ и в результатах, сгенерированных ИИ (выводов). Это требует значительной работы по созданию правовых и технических механизмов для обеспечения защиты данных и обнаружения нарушений авторских прав со стороны ИИ. Проблема является сложной как для лиц, обеспечивающих соблюдение авторских прав, так и для разработчиков ИИ и компаний, которые могут непреднамеренно нарушить авторские права, не осознавая, что они это сделали, учитывая огромные объемы данных, которые обрабатывает модель ИИ. Если вы писатель, журналист, художник, юрист, заинтересованное лицо в юридических и технических проблемах обеспечения защиты данных и авторских прав для себя или своей организации, то ищите решения для обеспечения таких механизмов.

Если вы являетесь компанией или частным лицом, разрабатывающим ИИ, узнайте больше о том, как вы можете законно получить доступ к публичным и частным данным, не нарушая прав владельцев.

2. Станьте вычислительными узлами для совместного обучения и вывода ИИ.

Большие языковые и другие модели ИИ требуют огромного количества вычислений как для обучения, так и для вывода. Вы можете и должны стать участником и инвестором в эту вычислительную экосистему. В настоящее время миллионы людей и стартапов по всему миру ограничены объемом вычислений, доступных им для запуска и экспериментов с ИИ. Вы можете стать хостом для такого ИИ, используя только потребительские графические процессоры, которые у вас есть дома, и модели ИИ с открытым исходным кодом, регулярно выпускаемые сообществом. Предоставляя такие вычисления, вы можете монетизировать свою вычислительную мощность и сократить узкие места для миллионов новаторов, исследователей и стартапов по всему миру, зарабатывая при этом немного денег на стороне.

3. Обеспечить совместный доступ к финансам и потокам доходов, создаваемым возможностями ИИ.

Как разработчики ИИ, мы должны осознавать социальное влияние, которое наша работа окажет на финансовое благополучие и средства к существованию миллиардов семей и отдельных лиц по всему миру. Предоставление отдельным лицам доступа к знаниям и доступу к данным, вычислениям и финансам для того, чтобы стать акционерами и заинтересованными сторонами в потоках доходов, генерируемых ИИ, является важным соображением для поддержания социальной гармонии и предотвращения возникновения социальных конфликтов в будущем. Разговоры о всеобщем базовом доходе в условиях потери рабочих мест из-за ИИ уже рассматриваются, однако более обоснованная предпосылка для предоставления такого всеобщего дохода пропорционально вкладу отдельных лиц в данные, инновации и вычисления позволяет людям получать такой доход с большим достоинством и по вполне обоснованной причине, поскольку они вносят свои данные, вычисления и модели интеллектуальной собственности в экосистему. Предоставление разработчикам ИИ, вкладчикам данных и вкладчикам вычислений, всем, постоянного источника дохода в будущем - более автоматизированном с ИИ, с меньшими возможностями для постоянной работы, зарабатывающей на жизнь, является жизненно важным соображением.

Как основатель стартапа в этой сфере, я тестирую PoC для Spin на https://synaptrix.org и буду признателен за ваши отзывы.

Как вы думаете, каким бы вы хотели видеть будущее ИИ?