Демократизація доступу до ШІ стала важливішою, ніж будь-коли

ШІ як життєво важливий інструмент для справедливості та зростання

Штучний інтелект (ШІ) більше не є футуристичною концепцією, яка обмежується дослідницькими лабораторіями та високотехнологічними корпораціями. Тепер він вплетений у тканину нашого повсякденного життя, формуючи те, як ми працюємо, спілкуємося та вирішуємо складні проблеми. Проте зі зростанням впливу штучного інтелекту зростають і відмінності в тому, хто має доступ до його трансформаційного потенціалу. «Демократизація штучного інтелекту» — це подолання бар’єрів — технічних, економічних і соціальних — щоб усі, а не лише привілейовані верстви, могли використовувати його потужність. У цій статті досліджується, як інструменти з відкритим вихідним кодом, доступна освіта та етичні рамки рухають рух, спрямований на те, щоб ШІ став інклюзивною силою для інновацій, справедливості та глобального прогресу; і представляє новий проект Spin I, спрямований на усунення певних прогалин в екосистемі для розвитку демократичного майбутнього в ШІ.

1. Сучасний стан ШІ

У перші дні ШІ був більше новинкою, ніж інструментом. На першому етапі генерує зв’язні мовні відповіді, але йому зовсім не вистачає інтелекту та продуктивності, необхідних для вирішення реальних завдань і викликів. З часом кілька проривів технологічних компаній, дослідників і стартапів у цій галузі зробили ці інструменти значно доступнішими та практичнішими. Проте найсучасніші дослідження штучного інтелекту все ще залишаються в руках небагатьох, які мають ресурси для інвестицій у суперкомп’ютерну потужність, спеціалізовані кадри та власні дані. Для більшості осіб і організацій бар’єри для входу все ще лякають, а інновації штучного інтелекту можуть здаватися віддаленою можливістю, охоронюваною фортецею, яка загрожує їхнім роботам, бізнесу та засобам існування. Без значного фінансування чи доступу до впливових мереж перспективи закріпитися в цій трансформаційній галузі технологій залишаються складними.

Незважаючи на ажіотаж і пропаганду, фінансові перешкоди залишаються величезними. Для створення систем штучного інтелекту потрібен доступ до передового апаратного забезпечення у великих масштабах, що можуть дозволити собі лише найзаможніші гравці. Навчання та виконання висновків у масштабі навіть для однієї моделі штучного інтелекту може вимагати обчислювальної потужності вартістю від сотень тисяч до мільйонів доларів. Крім того, складна природа штучного інтелекту створює різку прогалину в експертних знаннях, доступну лише для невеликої групи висококваліфікованих інженерів і дослідників. Для стартапів, некомерційних організацій і інноваторів у малофінансованих установах штучний інтелект був — і часто залишається — далекою мрією, трансформаційною технологією, замкненою за воротами, які вони не можуть відкрити, з лише проблисками надії, які дають кілька безкоштовних подарунків, покликаних перетворити людей на споживачів технології, а не на учасників плодів праці, інвестицій і розвитку ШІ, що сидять на горизонті.

2. Чому демократизація важлива?

Дослідження штучного інтелекту, як правило, спрямовані на забезпечення чесності, справедливості та інновацій у всьому світі. Однак існують проблеми, пов’язані з соціальною, політичною, економічною та юридичною боротьбою щодо того, як комерціалізація штучного інтелекту вплине на робочі місця, соціальну гармонію, психологічне та фінансове благополуччя спільнот по всій планеті. Такі глибокі наслідки вимагають демократичної участі всіх зацікавлених сторін.

Існує чотири аспекти демократизації та комерціалізації ШІ: доступ до даних, обчислення, IP (технічне ноу-хау) і фінанси.

На фронті даних: власні моделі ШІ часто використовують величезні обсяги приватних і загальнодоступних даних без явної згоди користувача. Творці та власники цих даних рідко отримують справедливе визнання або частку в доходах і зростанні, створених цими моделями, що викликає значні етичні, юридичні та фінансові проблеми. Демократизація права власності на штучний інтелект та активи даних є важливим кроком до розширення можливостей окремих осіб і спільнот взяти на себе відповідальність за їхні внески, забезпечуючи більш справедливий розподіл переваг ШІ в суспільстві. Такі компанії, як Google, Meta, Microsoft і OpenAI, уже вступили в суперечку з організаціями та державними органами по всьому світу, і приклади таких судових баталій можна побачити в позові New York Times проти OpenAI [1, 2], який заперечує проти використання контенту NY Times у навчанні своїх моделей, або в правовому зобов’язанні Австралії Google і Meta виплачувати австралійським інформаційним агентствам грошову компенсацію за показ такого вмісту в результатах пошуку [3]. (це показує, як точилася боротьба за монетизацію даних і контенту ще до появи сучасних LLM). Такі юридичні та соціальні баталії показують важливість запровадження грошових і правових механізмів для обміну даними, на основі яких здійснюється прогрес ШІ.

[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

Щодо обчислювальної техніки: концентрація обчислювальних ресурсів у руках кількох добре фінансованих організацій пригнічує людську винахідливість і створює спотворені стимули для заміни праці, яка розробляє активи ШІ, такими ж активами ШІ в майбутньому. Багато талановитих інноваторів не можуть розробляти, створювати або володіти новими моделями штучного інтелекту просто тому, що вони не мають доступу до обчислювальної інфраструктури, необхідної для їх розробки. Ця невідповідність увічнює систему «маючих» і «немаючих», де лише кілька привілейованих можуть брати активну участь у формуванні майбутнього ШІ [4, 5, 6]. Демократизація необхідна для подолання цього розриву шляхом надання доступу до ресурсів і моделювання результатів, створення рівних умов для окремих осіб і організацій по всьому світу. Крім того, активи штучного інтелекту мають величезний вплив на продуктивність і скорочення робочої сили та вимог до роботи. Як наслідок, створення фінансових і правових механізмів володіння акціями для спільного використання плодів праці, фінансування, обчислень, даних і розвитку інтелектуальної власності, що веде до прогресу ШІ, є життєво важливим для забезпечення справедливого доступу до капіталу та доходів, створених ШІ, у майбутньому.

[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 фінансовому фронті: доступ до фінансування підтримує здатність окремих осіб і організацій інвестувати в розробку ШІ та стати акціонерами майбутнього ШІ. У той час як на вхідній стороні потрібні фінансові ресурси для доступу до обчислювальної техніки, даних і резерву кадрів для розробки та запуску штучного інтелекту, більш важливим фінансовим фактором є вихідна сторона рівняння. Моделі штучного інтелекту, як правило, ефективно витісняють людську працю, створюючи можливості для окремих осіб і організацій розпочинати й вести власний бізнес і отримувати дохід від своєї діяльності. Однак цей привілей, обмежений лише декількома через фінансові обмеження, відбувається за рахунок втрати робочих місць і перекосу динаміки влади в бік олігархічних бізнес-структур через різницю між тими, хто має доступ до фінансування для розвитку та ведення бізнесу на базі штучного інтелекту, і тими, хто не має фінансів, залежно від навичок, часу та праці в умовах скорочення можливостей претендувати на свій шматок пирога з появою більшої автоматизації. Що важливо це те, як частка акцій і доходів у цьому все більш автоматизованому світі розподіляється між тими, хто фінансує такий розвиток, і тими, хто вкладає час, навички та зусилля в розвиток такого бізнесу. Крім того, те, як можливості фінансового інвестування та можливості для отримання прибутку надаються на постійній основі в роботі таких підприємств, заснованих на штучному інтелекті, крім початкових виграшів і компенсацій, є важливим фактором, щоб уникнути майбутніх конфліктів, які виникають через такі розбіжності.

Справжня демократизація має виходити за межі доступу до інструментів та інфраструктури до сфери фінансів, капіталу та можливостей отримання прибутку. Це вимагає відданості етичному навчанню, використанню різноманітних наборів даних і створенню справедливих структур управління. Усуваючи упередженості в системах штучного інтелекту та забезпечуючи підзвітність у їх використанні, ми створюємо технологію, яка є не тільки доступною, але й відповідальною та інклюзивною. Демократизація штучного інтелекту – це не просто технічна мета; суспільний імператив — забезпечити, щоб штучний інтелект служив рушієм спільного прогресу, а не розколу та конфлікту.

3. Що робиться для вирішення проблеми демократизації ШІ?

Багато моделей штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом і агентських фреймворків тепер доступні через такі платформи, як Ollama, HuggingFace, Letta, LangChain, щоб назвати декілька (ви можете звернутися до підсумку Letta щодо стеків агентів штучного інтелекту [7], щоб отримати коротке уявлення про те, як виглядають стеки відкритих і закритих технологій API). Коротше кажучи, багато відкритих і відкритих моделей штучного інтелекту вже доступні в Інтернеті, які творці та компанії можуть використовувати як відправну точку та розробляти свої продукти на вершині, якщо у них є фінансові, обчислювальні, дані та технічні ресурси для реалізації бізнес-плану. Однак саме в цьому криється заковика: існують обмеження щодо доступності вищезазначених чотирьох ресурсів, і кожен із них може призвести до того, що організація зазнає невдачі або відмовиться від свого ШІ.

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

На тему даних та IP

На момент написання цієї статті досі не існує стандартизованого правового та фінансового механізму для обміну та монетизації даних окремими особами та компаніями як постачальниками даних для розвитку штучного інтелекту в масштабах. Янн ЛеКун, віце-президент і головний науковий співробітник Meta зі штучним інтелектом, нещодавно опублікував публікацію на тему даних і закликав установи, уряди та спільноти зробити дані вільно доступними для навчання за умови, що такі моделі будуть доступні у вільному доступі з ваговими коефіцієнтами та кодом висновку. Така модель обміну даними пропонує неявну угоду щодо отримання більш репрезентативних моделей штучного інтелекту для громадськості, одночасно дозволяючи компаніям отримувати доступ до репрезентативних наборів даних, укладаючи неявний соціальний договір для суспільного блага, дозволяючи компаніям зберігати певну інтелектуальну власність і бізнес-інтереси щодо навчання та модифікації таких моделей.

З іншого боку, це використання загальнодоступних даних компаніями для навчання закритих моделей API, надання платного доступу громадськості до результуючих моделей штучного інтелекту, але відсутність можливості розміщувати, змінювати чи запускати навчені моделі.

Проміжний шлях, який часто пропонували, але ще не реалізували, полягає в наданні даних для навчання з певною компенсацією через механізми акціонування в рамках моделі. Приклади таких пропозицій можна знайти 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] Обмін даними зі спільними перевагами: перспектива штучного інтелекту, Національна медична бібліотека, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37642995/

[10] Обмін даними в епоху глибокого навчання, https://www.nature.com/articles/s41587-023-01770-3

Технічна перешкода тут полягає у впровадженні механізмів нульової довіри для забезпечення виконання контрактів, за якими дані мають надаватися, і забезпечення доступу до результатів штучного інтелекту, як це передбачено умовами контракту. Смарт-контракти Web3 забезпечують природну придатність для впровадження таких механізмів обміну даними, однак рішення має бути налаштовано з урахуванням проблем конфіденційності та без шкоди для законних конкурентних переваг [10], яких компанії та зацікавлені сторони прагнуть у певних доменах додатків через приватизовані дані та модельні середовища ШІ.

Як рішення першого проходу я розглядаю простішу парадигму обміну даними, яку Янн ЛеКун згадує у своїй публікації, де мета обміну даними в контексті суспільного блага. За допомогою механізму нульової довіри Web3 я додаю до цієї пропозиції додатковий рівень, де люди можуть отримати справедливу компенсацію через токени NFT за їхній внесок даних у навчання моделі та стати фінансовими учасниками процесу інвестицій і зростання на основі ШІ.

На тему обчислення

Як підкреслювалося вище, наявність і доступність обчислювальних ресурсів часто є обмежуючим фактором для окремих осіб і організацій. Часто високоякісні графічні процесори є недоступними або обмежені контрактами, тому недоступні на відкритому ринку. Однак існує велика кількість графічних процесорів споживчого класу, які недостатньо використовуються в руках окремих осіб та організацій. Більше того, уже було показано, що графічні процесори споживчого класу, такі як RTX3090/4090, забезпечують порівнянну продуктивність із високоякісними графічними процесорами під час навчання та висновків із моделями середнього розміру, такими як Llama3 і вище (з продуктивністю моделі AI, порівнянною з OpenAI GPT4 або вище). Це відкриває можливість перекласти деякі витрати на висновки та навчання на власне обладнання за нижчою ціною, ніж комерційно доступні графічні процесори в хмарі. Це також дозволяє окремим особам і організаціям стати хостами для навчання моделям штучного інтелекту та ресурсів висновків, щоб надати демократизований доступ своїм колегам всередині організації або в Інтернеті, створюючи налаштування інфраструктури штучного інтелекту, схожі на AirBnB.

На тему фінансів

Що стосується фінансів, постачальники хмарних послуг, такі як Google, пропонують певні безкоштовні хмарні кредити стартапам, які розробляють ШІ. Існують також інші постачальники хмарних послуг, які пропонують високоякісні GPU сервери в оренду за конкурентоспроможними цінами (часто все ще занадто дорого для окремих осіб і невеликих компаній). Проблема певною мірою вирішується шляхом інвестування приватного капіталу в стартапи, які створюють штучний інтелект (що сприяє вирішенню фінансових проблем для стартапів, але залишає багато кадрів поза досяжністю для інвесторів, і навпаки). Spin надає стартапам і окремим особам альтернативний спосіб придбання обчислювальних ресурсів за спонсорованою або більш доступною ціною від хмарних провайдерів, установ і аналогів в Інтернеті.

Окрім обчислень, також залишається проблема фінансування збору даних, і обмін даними на основі NFT/розумних контрактів забезпечує альтернативний спосіб підключення даних до систем ШІ для навчання та додатків на основі RAG. На стороні виходу генерації цінності за допомогою штучного інтелекту Spin також надає постачальникам ресурсів (хостів для даних, таких як художники, письменники, творці та обчислювальних машин, таких як постачальники хмарних послуг, підприємства та окремі хости), шлях монетизації своїх ресурсів і стати прямими, активними та постійними учасниками та бенефіціарами в ланцюжку створення вартості штучного інтелекту, забезпечуючи більш демократичну структуру для того, як цінність розподіляється у все більш автоматизованому світі.

4. Як ви можете допомогти демократизувати ШІ?

Існує три важливі кроки для демократизації штучного інтелекту:

1. Забезпечення виконання законів щодо даних та інтелектуальної власності в екосистемі ШІ

2. Надання спільного доступу до навчання ШІ та інфраструктури висновків
3. Надання спільного доступу до фінансів і потоків доходів, створених можливостями AI

1. Застосовуйте закони про дані та інтелектуальну власність

Як окремі особи та організації, ми повинні почати із захисту наших прав від неправомірного використання даних під час навчання ШІ та результатів, створених ШІ (виведення). Це вимагає значної роботи над створенням правових і технічних механізмів забезпечення захисту даних і виявлення порушень авторських прав з боку ШІ. Проблема є складною як для органів захисту авторських прав, так і для розробників штучного інтелекту та компаній, які можуть ненавмисно порушувати авторські права, не усвідомлюючи, що вони це зробили, враховуючи величезні обсяги даних, які пропускає модель штучного інтелекту. Якщо ви письменник, журналіст, художник, юрист, зацікавлена сторона в юридичних і технічних проблемах із забезпеченням захисту даних і авторських прав для вас або вашої організації, тоді шукайте рішення для забезпечення дотримання таких механізмів.

Якщо ви компанія або окрема особа, яка розробляє ШІ, дізнайтеся більше про те, як ви можете законно отримати доступ до загальнодоступних і приватних даних, не порушуючи прав власників.

2. Станьте хостами обчислень для спільного навчання ШІ та висновків

Велика мова та інші моделі штучного інтелекту вимагають величезної кількості обчислень як для навчання, так і для висновків. Ви можете і повинні стати учасником та інвестором цієї обчислювальної екосистеми. Наразі мільйони людей і стартапів у всьому світі обмежені обсягом обчислювальних ресурсів, які їм доступні для запуску та експериментів зі ШІ. Ви можете стати хостом для такого штучного інтелекту, використовуючи лише графічні процесори споживчого класу, які є у вас вдома, і моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, які регулярно випускаються спільнотою. Надаючи такі обчислення, ви можете монетизувати свою обчислювальну потужність і зменшити вузькі місця для мільйонів новаторів, дослідників і стартапів у всьому світі, заробляючи при цьому трохи грошей.

3. Забезпечте спільний доступ до фінансових потоків і потоків доходів, створених можливостями ШІ

Як розробники штучного інтелекту, ми повинні усвідомлювати соціальний вплив нашої роботи на фінансовий добробут і засоби до існування мільярдів сімей і окремих людей у всьому світі. Надання людям доступу до ноу-хау та доступу до даних, обчислень і фінансів, щоб стати акціонерами та зацікавленими сторонами в потоках доходів, створених за допомогою штучного інтелекту, є важливим фактором для підтримки соціальної гармонії та запобігання виникненню соціальних конфліктів у майбутньому. Розмови про універсальний базовий дохід у зв’язку зі втратою робочих місць через ШІ вже розглядаються, однак більш виправдана передумова для забезпечення такого універсального доходу пропорційно до даних, інновацій та обчислювального внеску окремих людей змушує людей отримувати такий дохід з більшою гідністю та з цілком виправданою причиною, оскільки вони вносять свої дані, обчислення та модель IP в екосистему. Надання всім розробникам штучного інтелекту, учасникам даних і обчислювальних машин постійного джерела доходу в майбутньому – більш автоматизованого за допомогою штучного інтелекту, з меншими можливостями для наполегливої роботи, щоб заробляти на життя, є життєво важливим питанням.

Як засновник стартапу в цьому просторі, я тестую PoC для Spin на https://synaptrix.org і буду вдячний за ваш відгук.

Як ви думаєте, яким би ви хотіли бачити майбутнє ШІ?