Бърз растеж на AI Alliance

Как съвместният подход на AI Alliance подхранва бързия растеж през първата му година

AI Alliance, стартиран през декември 2023 г. от IBM и Meta, заедно с 50 други учредители, претърпя забележителен растеж. Само за малко повече от година членството му нарасна до над 140 организации по целия свят, обхващащи компании, организации с нестопанска цел и академични институции от всякакъв мащаб. Тази разнообразна група е обединена от споделен ангажимент за насърчаване на стабилна и отворена AI екосистема. AI Alliance бързо се превърна в значителна сила в демократизирането на AI, което прави постиженията му през първата година достойни за преглед.

Трансформираща промяна в Open Source AI

В исторически план разработката на AI с отворен код беше фрагментирано начинание, което често водеше до модели с незадоволителни резултати. Преди 2023 г. малко организации с нестопанска цел разполагаха с ресурсите да обучават AI модели с възможности, дори близки до тези на GPT-2. Големите технологични компании доминираха в пейзажа на патентования AI, докато AI с отворен код до голяма степен беше ограничен до нишови приложения.

2023 г. бележи повратна точка. Бяха пуснати множество нови базови модели с разрешителни лицензи, последвани от новаторското пускане на Meta на нейния модел Llama 2 с отворен код в партньорство с Microsoft. Това събитие предизвика бурна активност, като в рамките на шест месеца бяха създадени над 10 000 производни модела. Започна нова ера на разработка на AI с отворен код.

Амбициозни цели и изтъкнат управителен комитет

На фона на това AI Alliance си постави впечатляващ набор от цели от самото си създаване. Тези цели включват:

• Насърчаване на открито сътрудничество
• Установяване на управление и предпазни мерки за AI
• Разработване на инструменти за сравнителен анализ и ясни политически позиции
• Приоритизиране на обширни образователни инициативи
• Подхранване на стабилни хардуерни екосистеми

Силата на Алианса се подчертава допълнително от калибъра на неговия управителен комитет, който може да се похвали със списък от реномирани търговски организации и университети.

Критерии за членство: Ангажимент към откритост и сътрудничество

За да стане член на AI Alliance, дадена организация трябва да отговаря на четири ключови критерия:

1. Съответствие с мисията: Потенциалният член трябва да се придържа към мисията за култивиране на безопасност, отворена наука и иновации.
2. Ангажимент към проекти: Членовете трябва да бъдат посветени на работата по значими проекти, които са в съответствие с мисията на Алианса.
3. Разнообразие от гледни точки: Бъдещите членове трябва да са готови да допринесат за разнообразието от гледни точки и култури в рамките на глобалното членство, което в момента надхвърля 140 организации и се очаква да расте още.
4. Репутация: AI Alliance търси членове с призната репутация като преподаватели, строители или застъпници в рамките на AI общността с отворен код.

Категоризиране на членовете: Строители, Активатори и Застъпници

Членовете на Алианса обикновено попадат в една от трите категории:

• Строители (Builders): Тези членове са отговорни за създаването на модели, набори от данни, инструменти и приложения, които използват AI.
• Активатори (Enablers): Тези членове насърчават приемането на отворени AI технологии чрез уроци, случаи на употреба и обща поддръжка на общността.
• Застъпници (Advocates): Тези членове подчертават ползите от екосистемата на AI Alliance и насърчават общественото доверие и безопасност сред лидерите на организации, заинтересованите страни в обществото и регулаторните органи.

Шест ключови области на фокус: Холистичен подход към AI екосистемата

AI Alliance определя своите дългосрочни приоритети в шест ключови области на фокус. Важно е обаче да се отбележи, че Алиансът възприема холистичен подход към цялата AI екосистема, като насърчава членовете на общността и разработчиците да участват в една или повече области и да се адаптират, когато интересите или приоритетите се променят.

Ето по-подробен преглед на шестте ключови области на фокус:

Умения и образование

Тази област е посветена на предоставянето на AI знания на широка аудитория, включително потребители и бизнес лидери, оценяващи рисковете от AI, както и студенти и разработчици, изграждащи AI приложения. Тя има за цел да опрости процеса на намиране на експертни насоки в конкретни области и включва инициатива за оценка на модели.

През 2024 г. Алиансът публикува Ръководство за основните компетенции за AI, изчерпателен ресурс, резултат от обширно проучване за идентифициране на ключови роли в AI и уменията, необходими за тези роли. Въпреки че е публикувано наскоро, ръководството вече е претърпяло девет ревизии и е планирано последващо проучване за справяне с проблемите, идентифицирани в първоначалното проучване.

Доверие и безопасност

Тази критична област изследва основните елементи на доверие и безопасност, необходими за успеха на всички AI приложения. Използват се benchmarks, инструменти и методологии, за да се гарантира, че моделите и приложенията са висококачествени, безопасни и надеждни. Това включва подкрепа на развиващите се стандарти за поведение и ефективни отговори на рисковете.

Работната група в тази област събира най-добрите концепции, свързани с доверието и безопасността, и свързва потребителите с експертния опит, от който се нуждаят. Проучването Състояние на доверието и безопасността на AI с отворен код – издание в края на 2024 г., публикувано на уебсайта на AI Alliance, подчерта както нуждите, така и успехите в тази област. Изследователските и екологичните пропуски се решават чрез усилия за изследване и развитие от многобройни членове на AI Alliance.

Приложения и инструменти

Тази група се фокусира върху проучването на инструменти и техники за изграждане на ефективни и стабилни приложения, поддържани от AI. Също така разработва AI лаборатория за улесняване на експериментирането и тестването на AI приложения, ускорявайки иновациите.

Хардуерно активиране

Тази област е посветена на насърчаването на стабилна екосистема за AI хардуерни ускорители, като се гарантира, че софтуерният стек на AI е хардуерно-агностичен. Технологии като MLIR и Triton са ключови софтуерни инструменти за постигане на високопроизводителна хардуерна преносимост. Тези инструменти дават възможност на организациите да използват предпочитания от тях хардуер, увеличавайки гъвкавостта и производителността, като същевременно намаляват зависимостта от патентовани системи.

Основни модели и набори от данни

Тази област се концентрира върху модели за слабо обслужвани области, включително многоезични, мултимодални, времеви редове, наука и други области. Например, научните и специфичните за домейна модели са насочени към изменението на климата, откриването на молекули и полупроводниковата индустрия.

Ефективните модели и архитектурите на AI приложения изискват полезни набори от данни с ясно управление и права за използване. Инициативата за отворени надеждни данни (Open Trusted Data Initiative) изяснява изискванията за такива набори от данни и изгражда каталози на съвместими набори от данни. Това начинание има за цел до голяма степен да елиминира опасенията относно правни, авторски права и проблеми с поверителността.

Застъпничество

Застъпничеството за регулаторни политики е от съществено значение за създаването на здрава и отворена AI екосистема. Всички AI политики и разпоредби трябва да представляват балансирани, а не пристрастни гледни точки.

Задълбочено вникване в доверието и безопасността: Инициативата за 2025 г.

Доверието и безопасността са значителна и обширна област в рамките на AI Alliance, с многобройни специалисти, работещи върху инструменти за откриване и смекчаване на речта на омразата, пристрастията и друго вредно съдържание. Инициативата за оценка на доверието и безопасността (Trust and Safety Evaluation Initiative) е основно начинание за 2025 г., предоставящо единен изглед на целия спектър от оценки – не само за безопасност, но и за производителност и други области, където оценката на ефективността на AI моделите и приложенията е от решаващо значение. Подпроект проучва специфични приоритети за безопасност по области, като здравеопазване, право и финанси.

В средата на 2025 г. AI Alliance планира да пусне класация на Hugging Face, която ще позволи на разработчиците да:

• Търсят оценки, които най-добре отговарят на техните нужди
• Сравняват как отворените модели се представят спрямо тези оценки
• Изтеглят и внедряват тези оценки, за да изследват собствените си частни модели и AI приложения

Тази инициатива също така ще предостави насоки относно важни аспекти на безопасността и съответствието на различни случаи на употреба.

Поддръжка на AI на място: Хардуерно-агностични софтуерни стекове

Не всички извиквания на AI модели ще разчитат на хоствани търговски услуги. Определени ситуации изискват решения с въздушна междина (air-gapped). AI-поддържаните интелигентни крайни устройства стимулират внедряването на нови, малки и мощни модели на място, често без интернет връзка. За да поддържа тези случаи на употреба и да улесни обслужването на модели в голям мащаб с гъвкави хардуерни конфигурации, AI Alliance разработва хардуерно-агностични софтуерни стекове.

Примери от реалния свят за сътрудничество: SemiKong и DANA

Два примера подчертават как откритото сътрудничество между членовете на Алианса води до значителни ползи за всички:

SemiKong

SemiKong е съвместно усилие между трима членове на Алианса. Те създадоха голям езиков модел с отворен код, специално за областта на процеса на производство на полупроводници. Производителите могат да използват този модел, за да ускорят разработването на нови устройства и процеси. SemiKong притежава специализирани познания за физиката и химията на полупроводниковите устройства. Само за шест месеца SemiKong привлече вниманието на световната полупроводникова индустрия.

SemiKong е разработен чрез фина настройка на базов модел Llama 3, използвайки набори от данни, курирани от Tokyo Electron. Този процес на настройка доведе до специфичен за индустрията генеративен AI модел с превъзходни познания за процесите на ецване на полупроводници в сравнение с общия базов модел. Наличен е технически доклад за SemiKong.

DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)

DANA е съвместна разработка на Aitomatic Inc. (базирана в Силиконовата долина) и Fenrir Inc. (базирана в Япония). Той представлява ранен пример за вече популярната архитектура на агенти, където моделите са интегрирани с други инструменти, за да осигурят допълнителни възможности. Въпреки че само моделите могат да постигнат впечатляващи резултати, многобройни проучвания показват, че LLM често генерират неправилни отговори. Проучване от 2023 г., цитирано в статията за SemiKong, измерва типичните грешки на LLM на 50%, докато допълнителното използване на инструменти за разсъждение и планиране от DANA повишава точността до 90% за целевите приложения.

DANA използва невросимволни агенти, които комбинират възможностите за разпознаване на образи на невронните мрежи със символно разсъждение, позволявайки строга логика и решаване на проблеми, базирано на правила. Логическото разсъждение, комбинирано с инструменти за планиране (като проектиране на процеси на поточна линия), дава точни и надеждни резултати, които са от съществено значение за индустриалните системи за контрол на качеството и автоматизираното планиране и график.

Универсалността на DANA се простира до множество области. Например, при финансовото прогнозиране и вземането на решения, DANA може да разбере пазарните тенденции и да прави прогнози въз основа на сложни теории, използвайки както структурирани, така и неструктурирани данни. Същата тази способност може да се приложи за извличане и оценка на медицинска литература и изследователска информация, като се гарантира, че диагнозите и леченията се придържат към установените медицински протоколи и практики. По същество DANA може да подобри резултатите за пациентите и да намали грешките в критични приложения за пациенти.

Силна основа за продължаващ растеж

AI Alliance започна 2025 г. в силна позиция, с членове, обхващащи 23 държави и многобройни работни групи, фокусирани върху основните предизвикателства на AI. Алиансът може да се похвали с над 1200 сътрудници в работни групи, ангажирани в над 90 активни проекта. В международен план AI Alliance е участвал в събития, проведени в 10 държави, достигайки до повече от 20 000 души, и е публикувал пет ръководства с инструкции по важни теми за AI, за да помогне на изследователите и разработчиците в изграждането и използването на AI.

AI Alliance е публикувал примери за използване на AI на модели като семейството Granite на IBM и моделите Llama на Meta. Неговата нарастваща колекция от „рецепти“ използва най-популярните отворени библиотеки и модели за общи модели на приложения, включително RAG, графики на знанието, невросимволни системи и нововъзникващи архитектури за планиране и разсъждение на агенти.

Увеличаване на мащаба: Амбициозни планове за 2025 г. и след това

През 2025 г. AI Alliance се ангажира да увеличи десетократно своя обхват и въздействие. Две от новите му основни инициативи, обсъдени по-рано, са Инициативата за отворени надеждни данни (Open Trusted Data Initiative) и Инициативата за оценка на доверието и безопасността (Trust and Safety Evaluation Initiative). AI Alliance също така планира да създаде стандартна за индустрията общностна лаборатория за разработване и тестване на AI приложни технологии. Неговите специфични за домейна моделни инициативи ще продължат да се развиват. Например, новата работна група за климата и устойчивостта планира да разработи мултимодални основни модели и софтуерни инструменти с отворен код за справяне с ключови предизвикателства в изменението на климата и неговото смекчаване.

До 2030 г. се очаква AI да допринесе с приблизително 20 трилиона долара за световната икономика. Дотогава се прогнозира, че 70% от индустриалните AI приложения ще работят на AI с отворен код. Очаква се също така недостигът на AI професионалисти да стане още по-остър, отколкото е днес. Членовете на AI Alliance може да успеят да смекчат това предизвикателство, като си сътрудничат с други членове, за да получат достъп до разнообразен експертен опит и споделяне на ресурси.

AI Alliance следва траектория на растеж, подобна на тази на други успешни организации с отворен код, като Linux Foundation, Apache Software Foundation и Open Source Initiative. Те включват:

• Цялостни AI образователни и квалификационни програми
• Глобално застъпничество за отговорен AI
• Създаване на инструменти за гарантиране на AI безопасност и надеждност, както и лекота на разработка и употреба
• Съвместни изследвания с академични институции

Ръководството на AI Alliance ще продължи да привлича разработчици и изследователи, както и бизнес и правителствени лидери. Ръководството на AI Alliance е установило мащабирането на глобалното сътрудничество като своя всеобхватна мисия за 2025 г. Като се вземе предвид всичко, AI Alliance има основата да се превърне в доминираща глобална сила, която оформя, подобрява и обновява бъдещето на изкуствения интелект.