オープンソースAIとプロプライエタリAIの戦い

IBM と Meta のパートナーおよび協力者には、AMD、Intel、NASA、CERN、Hugging Face、Oracle、Linux Foundation、Red Hat、ハーバード大学、その他の教育機関や研究開発機関が含まれます。

定義上、エンジニアや開発者などが共同作業できるように、一般に公開されて使用、変更、配布されるソフトウェア開発プロジェクトは、オープンソースと呼ばれます。オープンソースは「コミュニティのコラボレーションと透明性を促進し、イノベーションを加速し、開発コストを削減します」と、技術コンサルタント会社Nisumの洞察と分析のグローバルプラクティスリーダーであるRavi Narayanan氏は述べています。

オープンソース AI には、トレーニングコーパス、トレーニングコーパスのクリーニングと準備、トレーニングで使用されるコード、トレーニングモデル、推論コード、出力のガードレールコードが含まれると、netTalk Connect および NOOZ.AI の CTO である Garry M. Paxinos 氏は Spiceworks News & Insights に説明しました。また、プラットフォーム、ツール、データセット、API も含まれます。

オープンソースと非オープンソースの AI 開発者の違い

AI モデルとその基盤となるハードウェアは、おそらく今日最も注目されている AI 資産です。オープンソースモデルはプライベートモデルに比べてはるかに劣っており、機能も劣っていることを考慮すると、AI Alliance、OpenAI、Microsoft、NVIDIA、Google、DeepMind、Amazon、Anthorpic、Tesla、その他多数の AI 大手がこのリストに含まれていないことは、オープンソースと非オープンソースの格差を物語っています。

6月にテルアビブ大学で行われた討論会で、聴衆の一人がOpenAIのCEOサム・アルトマン氏と元OpenAI主任科学者イリヤ・スツケバー氏に、オープンソースの大規模言語モデルはさらなる技術的進歩がなくてもGPT-4に匹敵できるかどうかを質問した。

「130億ドル以上のStable Vicunaをインストールするのは時間の無駄ですか？教えてください、時間の無駄ですか？」とオープンソースAI研究者のIshay Green氏が問いかけ、Altman氏は言葉を失い、Sutskever氏も12秒間言葉を失った。 Sutskever 氏の答えは次のとおりです。

「オープンソースモデルと非オープンソースモデルのどちらを選ぶかという問題については、決して再発見されることのない秘密のソースがあるかのように、白黒の二元論で考えるべきではありません。GPT-4がオープンソースモデルによって複製されるかどうかは、いつかそうなるかもしれませんが、そうなったときには、企業内にもっと強力なモデルが存在するため、オープンソースモデルとプライベートモデルの間には常にギャップが生まれます。今回は、そのギャップがさらに拡大する可能性もあります。このようなニューラルネットワークを作成するために必要な労力、エンジニアリング、研究の量は増え続けているため、オープンソースモデルがあったとしても、熱心な研究者やエンジニアの小グループによって生み出される可能性はますます低くなり、単一の企業、大企業の思惑から生まれるものになるでしょう。」

QuickBl の創設者兼 CEO である Nate McLeach 氏は、強力な財政支援が同社が技術的リーダーシップを獲得し、競争上の優位性を獲得するのに役立つと考えています。 Gramener のシニアバイスプレジデントである Sandeep Reddy Maru 氏は、「現在、オープンソースとクローズドソースの AI モデルの間には少なくとも 3 倍のギャップがあります。AI モデリングは、膨大なコンピューティング能力、膨大なデータ粒度、そしてそれを使って実行できることに対する障壁が最小限であることから恩恵を受けています」と評価しています。

それでも、ナラヤナン氏は「オープンソースモデルは依然としてその強みを発揮できます。オープンソースとクローズドソースの AI モデルはそれぞれに利点があり、固有の機能とアプローチにより、異なる領域で優れていることがよくあります。これらのモデル間の技術ギャップはさまざまです。オープンソースモデルは多くの場合、イノベーションとコミュニティ主導の改善をリードしますが、プロプライエタリモデルは独自の特殊な機能と強力なサポートを提供する場合があります。」と述べています。

AIアライアンス

MetaとIBMはAIアライアンスの設立を主導しており、専門知識とリソースを活用してAI分野の標準化と倫理フレームワークを推進しています。これは、AIの未来を形作り、進化する分野での影響力を確保し、AIテクノロジーへの信頼を育むという両社の目標と一致しているとナラヤナン氏は述べました。「Metaにとって、それはAIをソーシャルプラットフォームとデジタルインタラクションにさらに深く統合することであり、IBMはエンタープライズAIソリューションとサービスの強化に注力しています。」

ユーザーのプライバシーを無視した金儲けビジネスと考えられていたMetaは、現在ではオープンソースAI開発の最前線に立っています。しかし、オープンソースの先駆者である企業としては、Meta が開発者/ユーザーにダウンロードリクエストの送信を要求し、Llama 2 モデルの誕生年月日などの詳細を尋ねるのは奇妙です。

ありがたいことに、サインアップしてから数分以内にダウンロードリンクが私の受信トレイに届きました。おそらく Meta の過去こそが最大の敵であり、人々に同社の意図を疑わせている。さらに、Meta はライセンスプロセスを非常に簡単かつ迅速にしているため、その開発が一般に公開されていないことを考慮すると、Llama 2 はオープンソースモデルのように見えますが、実際にはそうとは言えません。したがって、Meta が AI アライアンスの先頭に立っている理由は疑問です。

Meta がオープンソース AI 開発に与えたプラスの影響も、偶然の産物であると考えられます。「Meta Llama モデルが漏洩し、その後 Meta によって Llama 2 として公式にリリースされた後に何が起こったかを見れば、訓練済みモデルをオープンソース化することの有用性がわかります」と Pasinos 氏は付け加えた。「訓練済みモデルが漏洩すると、Llama を使用したり、モデルを微調整したオープンソースプロジェクトやモデルが大量に登場しました。」

MetaとIBMがオープンソースを受け入れ、貢献しているのは、「GenAI分野の最大手に挑戦し、AI関連の企業とツールの代替エコシステムを構築する」という目標の一部かもしれないとMacLeitch氏は述べた。

レディ・マルーも同意した。彼は、AIアライアンスに加盟する企業には2つの目標があると考えています。

商用 AI モデルの代替品を作成します。彼は、ソフトウェア開発の歴史が示すように、オープンソースが最終的には勝利すると信じています。
参加企業は、この分野の初期のリーダー企業との差別化を図りたいと考えている。

私は個人的に同盟については懐疑的です。これらは有用で有益なものですが、私がこれまでに務めた技術委員会では、大企業が主に委員会の作業を遅らせる目的で上級スタッフに報酬を支払って委員を務めさせていました。私は、このようなことが起こったいくつかの小委員会の委員長を務めてきました。

オープンソース AI モデル開発の賛否両論

民間の AI 開発とモデルはイノベーションに悪影響を及ぼす可能性があります。「オープンイノベーションを追求することで、誰もが GenAI のメリットを共有できる公平な競争の場が生まれます」と、カリフォルニア大学バークレー校のコンピューティング、データサイエンス、社会学部の学部長、ジェニファー・チェイズ氏は述べています。

マクレイチ氏は記者団に対し、柔軟性、必要に応じてカスタマイズや修正ができる能力、そして査読を受けているため安全性が高いという事実がオープンソースAIの最も重要な利点であると語った。

ナラヤナン氏は次のように付け加えた。「オープンソース AI はイノベーションとアクセシビリティの触媒であり、小規模組織の障壁を打ち破り、急速な技術進歩のための協力環境を作り出します。コスト面で大きなメリットをもたらし、開発および運用コストを削減し、透明性を促進します。これは倫理的な AI 開発と AI システムへの信頼構築に不可欠です。」

GenAI、あるいは一般的な AI の利点は、生産性の向上、競争上の優位性の獲得、エンドユーザー向けの革新的な新製品やサービスの設計に向けた企業の取り組みの重要な側面です。しかし、これには、消費者のプライバシーへの影響、サイバーセキュリティにおける偏見や差別を生み出す傾向、人間とのやり取りにおける曖昧な性質など、AI技術の危険性に関する根深い懸念が伴います。

AI の使用に関するホワイトハウスの大統領令では、オープンソースモデルについて言及し、それらを重みが公開されているデュアルユースファンデーションモデルと呼んでいます。「デュアルユースファンデーションモデルの重みが広く利用可能になると (インターネット上に公開される場合など)、イノベーションに大きなメリットをもたらす可能性がありますが、モデルに組み込まれた安全対策が削除される場合など、重大なセキュリティリスクも生じます」と命令書には書かれています。

ジーナ・ライモンド商務長官は、オープンモデルの潜在的な利点、リスク、影響について民間部門、学界、市民社会などと協議した後、2024年7月までに政策と規制に関する勧告を大統領に提出する予定だ。

「倫理的問題や社会的損害など、悪用される可能性は大きい。オープンソースの AI プロジェクトは、一貫性のない品質やメンテナンスの課題に直面することが多く、信頼性に影響を及ぼします。さらに、特に知的財産とライセンスに関して、深刻なセキュリティ上の脆弱性と複雑なコンプライアンスの問題を引き起こします。」

具体的には、マクレーチ氏は次のように説明した。「オープンソースのAIアルゴリズムは、偽情報の拡散に加え、ディープフェイクやその他のオンライン詐欺ツールの作成にも使用される可能性があります。極端なケースでは、オープンソースのAIが自律型兵器の作成に使用されることもあります。」

パシノス氏はさらに、AIの危険性がなぜこの技術に内在しているのかを指摘した。

「これらの危険性には、より深い哲学的問題があります。その多くは心理的な性質のものであり、モデルの出力に多くの偏りがあるのではないかと懸念しています。これらの偏りは確かに懸念すべきものですが、多くの点で私たちの歴史を反映しています。私たちは、間違いから学ぶために偏りを理解する能力を失っているのでしょうか？同時に、分野によっては、これらの偏りを理解することで、特に敵対的な環境で作業する場合に、より良い決定を下すのに役立つ可能性があります。」

「利他主義は価値ある目標ですが、人間の性質についても現実的に考え、適切に対処する必要があります。同時に、私たちの「ガードレール」が AI システム内に隠れた矛盾を生み出さないよう注意する必要があります。」

米国や世界の他の地域では、AI 開発に関するガイドラインや法的規定、およびそれに伴う責任の策定が遅々として進まないため、この新興分野に不確実性が生じています。 AI開発者や企業はAIの規制を求めており、そのプロセスへの参加を申し出ている。

これにより、別の疑問が生じます。彼らの関与はプロセスに影響を与え、規制を彼らに有利に傾けることになるのでしょうか?

AI法への影響

いずれにせよ、AI に関する法律は必ず制定されるでしょう。企業は、自社の利益に向けて船を操縦できることを保証している。

AIアライアンスがAI法整備において重要な役割を果たすことが期待できます。名門大学と提携している数十億ドル規模の企業として、同盟は政策に影響を与えるだけの財源と政治的影響力を確かに持っています。

ナラヤナン氏は次のように付け加えた。「AIアライアンスは、その総合的な専門知識と業界への影響力により、AI法制に大きな影響を与えることができます。情報に基づいた洞察と推奨事項を提供することで、彼らは政策の枠組みを形成し、規制が技術的に情報に基づいたものであり、業界の能力とニーズに沿ったものであることを保証できます。彼らの関与により、よりバランスのとれた、効果的で、革新に優しいAI規制が実現します。」

一方、パシノス氏は、法律を通じてAIを規制することはイノベーションを阻害すると予測している。さらに、彼は、オープンソースまたは独自の AI 開発に従事する企業に広く適用できるかどうかについても疑問を呈した。

「問題は、どの『主体』が法律を遵守し、どの主体が遵守しないか、そしてガイドラインに従う国が従わない国に遅れをとることになるかどうかだ」

ガードレールを扱う場合、安全なコンテンツとそうでないコンテンツは誰が決めるのでしょうか。それは誤情報と偽情報の定義と同じくらい恣意的で気まぐれなのでしょうか。言論の自由の概念はどのように影響を受けるのでしょうか。建国前後の新聞や出版物を見ると、誤情報と戦ったのは検閲ではなく、より良い情報であったことは明らかです。「意見」はいつ誤情報になるのか？思想犯罪は起こり得るのか？

もっと深いレベルでは、AI はどの時点で言論の自由と表現の自由の権利を持つのでしょうか? 興味深い時代ですね... - netTalk Connect および NOOZ.AI の CTO、Garry Paxinos 氏。