שינוי טרנספורמטיבי ב-AI בקוד פתוח
מבחינה היסטורית, פיתוח AI בקוד פתוח היה מאמץ מקוטע, שלעתים קרובות הביא למודלים בעלי ביצועים נמוכים. לפני 2023, מעט גופים ללא כוונת רווח החזיקו במשאבים הדרושים לאימון מודלי AI עם יכולות המתקרבות אפילו לאלו של GPT-2. חברות טכנולוגיה גדולות שלטו בנוף ה-AI הקנייני, בעוד ש-AI בקוד פתוח ירד במידה רבה ליישומים נישתיים.
שנת 2023 סימנה נקודת מפנה. מספר מודלי בסיס חדשים עם רישיונות מתירניים שוחררו, ואחריהם שחרור פורץ הדרך של Meta של מודל Llama 2 בקוד פתוח בשיתוף עם Microsoft. אירוע זה הצית פעילות נמרצת, כאשר למעלה מ-10,000 מודלים נגזרים נוצרו תוך שישה חודשים. עידן חדש של פיתוח AI בקוד פתוח החל.
מטרות שאפתניות וועדת היגוי מכובדת
על רקע זה, ברית ה-AI הציבה מגוון מרשים של מטרות מראשיתה. מטרות אלו כללו:
- טיפוח שיתוף פעולה פתוח
- ביסוס ממשל ומעקות בטיחות עבור AI
- פיתוח כלי benchmarking ועמדות מדיניות ברורות
- תעדוף יוזמות חינוכיות נרחבות
- טיפוח מערכות אקולוגיות חזקות של חומרה
חוזקה של הברית מודגש עוד יותר על ידי קליבר ועדת ההיגוי שלה, המתגאה ברשימה של ארגונים מסחריים ואוניברסיטאות ידועות.
קריטריונים לחברות: מחויבות לפתיחות ושיתוף פעולה
כדי להפוך לחבר בברית ה-AI, ארגון חייב לעמוד בארבעה קריטריונים מרכזיים:
- התאמה למשימה: החבר הפוטנציאלי חייב להתאים למשימה של טיפוח בטיחות, מדע פתוח וחדשנות.
- מחויבות לפרויקטים: חברים חייבים להיות מסורים לעבודה על פרויקטים משמעותיים התואמים את משימת הברית.
- מגוון נקודות מבט: חברים פוטנציאליים חייבים להיות מוכנים לתרום למגוון נקודות המבט והתרבויות בתוך החברות העולמית, העולה כיום על 140 ארגונים וצפויה לגדול עוד יותר.
- מוניטין: ברית ה-AI מחפשת חברים בעלי מוניטין מוכר כמחנכים, בונים או תומכים בקהילת הקוד הפתוח של AI.
סיווג חברים: בונים, מאפשרים ותומכים
חברי הברית נופלים בדרך כלל לאחת משלוש קטגוריות:
- בונים: חברים אלה אחראים ליצירת מודלים, ערכות נתונים, כלים ויישומים המשתמשים ב-AI.
- מאפשרים: חברים אלה מקדמים את אימוץ טכנולוגיות AI פתוחות באמצעות מדריכים, מקרי שימוש ותמיכה קהילתית כללית.
- תומכים: חברים אלה מדגישים את היתרונות של המערכת האקולוגית של ברית ה-AI ומטפחים אמון ובטיחות ציבוריים בקרב מנהיגי ארגונים, בעלי עניין חברתיים וגופים רגולטוריים.
שישה תחומי מיקוד עיקריים: גישה הוליסטית למערכת האקולוגית של AI
ברית ה-AI מגדירה את סדרי העדיפויות ארוכי הטווח שלה על פני שישה תחומי מיקוד עיקריים. עם זאת, חשוב לציין שהברית נוקטת בגישה הוליסטית לכל המערכת האקולוגית של AI, ומעודדת חברי קהילה ומפתחים להשתתף בתחום אחד או יותר ולהסתגל ככל שתחומי העניין או סדרי העדיפויות מתפתחים.
הנה מבט מקרוב על שישה תחומי המיקוד העיקריים:
מיומנויות וחינוך
תחום זה מוקדש לספק ידע AI לקהל רחב, כולל צרכנים ומנהיגים עסקיים המעריכים את הסיכונים של AI, כמו גם סטודנטים ומפתחים הבונים יישומי AI. הוא נועד לפשט את תהליך מציאת הדרכה מומחית בתחומים ספציפיים וכולל יוזמת הערכת מודלים.
בשנת 2024, הברית פרסמה את Guide to Essential Competencies for AI, משאב מקיף הנובע מסקר נרחב לזיהוי תפקידים מרכזיים ב-AI והמיומנויות הנדרשות לתפקידים אלה. למרות שפורסם לאחרונה, המדריך כבר עבר תשעה תיקונים, ומתוכנן סקר מעקב כדי לטפל בבעיות שזוהו בסקר הראשוני.
אמון ובטיחות
תחום קריטי זה בוחן את המרכיבים החיוניים של אמון ובטיחות הנחוצים להצלחת כל יישומי ה-AI. Benchmarks, כלים ומתודולוגיות משמשים כדי להבטיח שמודלים ויישומים יהיו באיכות גבוהה, בטוחים ואמינים. זה כולל תמיכה בסטנדרטים מתפתחים של התנהגות ותגובות יעילות לסיכונים.
קבוצת העבודה בתחום זה אוספת מושגים מיטביים הקשורים לאמון ובטיחות ומחברת משתמשים עם המומחיות הדרושה להם. סקר State of Open Source AI Trust and Safety — End of 2024 Edition, שפורסם באתר ברית ה-AI, הדגיש הן צרכים והן הצלחות בתחום זה. פערים מחקריים וסביבתיים מטופלים באמצעות מאמצי מחקר ופיתוח על ידי חברי ברית AI רבים.
יישומים וכלים
קבוצה זו מתמקדת בבחינת כלים וטכניקות לבניית יישומים יעילים וחזקים המותאמים ל-AI. היא גם מפתחת מעבדת AI כדי להקל על ניסויים ובדיקות של יישומי AI, ולהאיץ חדשנות.
הפעלת חומרה
תחום זה מוקדש לטיפוח מערכת אקולוגית חזקה של מאיצי חומרה של AI על ידי הבטחה שערימת התוכנה של AI היא אגנוסטית לחומרה. טכנולוגיות כמו MLIR ו-Triton הן כלי תוכנה חיוניים להשגת ניידות חומרה בעלת ביצועים גבוהים. כלים אלה מעצימים ארגונים למנף את החומרה המועדפת עליהם, להגדיל את הגמישות והביצועים תוך הפחתת התלות במערכות קנייניות.
מודלים בסיסיים וערכות נתונים
תחום זה מתרכז במודלים עבור אזורים שאינם משרתים מספיק, כולל רב לשוני, רב-מודאלי, סדרות זמן, מדע ותחומים אחרים. לדוגמה, מודלים ספציפיים למדע ולתחום מכוונים לשינויי אקלים, גילוי מולקולרי ותעשיית המוליכים למחצה.
מודלים יעילים וארכיטקטורות יישומי AI דורשים ערכות נתונים שימושיות עם ממשל וזכויות שימוש ברורים. Open Trusted Data Initiative מבהירה דרישות עבור ערכות נתונים כאלה ובניית קטלוגים של ערכות נתונים תואמות. מאמץ זה נועד לבטל במידה רבה חששות לגבי בעיות משפטיות, זכויות יוצרים ופרטיות.
תמיכה
תמיכה במדיניות רגולטורית חיונית ליצירת מערכת אקולוגית בריאה ופתוחה של AI. כל מדיניות ותקנות ה-AI צריכות לייצג נקודות מבט מאוזנות, ולא מוטות.
צלילה עמוקה לתוך אמון ובטיחות: יוזמת 2025
אמון ובטיחות הוא תחום משמעותי ונרחב בתוך ברית ה-AI, עם מומחים רבים העובדים על כלים לזיהוי והפחתת דברי שטנה, הטיה ותוכן מזיק אחר. Trust and Safety Evaluation Initiative היא יוזמה גדולה לשנת 2025, המספקת תצוגה מאוחדת של כל הספקטרום של הערכה – לא רק לבטיחות, אלא גם לביצועים ולתחומים אחרים שבהם הערכת האפקטיביות של מודלי AI ויישומים היא קריטית. פרויקט משנה בוחן סדרי עדיפויות בטיחות ספציפיים לפי תחום, כגון בריאות, משפט ופיננסים.
באמצע 2025, ברית ה-AI מתכננת לשחרר לוח תוצאות של Hugging Face שיאפשר למפתחים:
- לחפש הערכות המתאימות ביותר לצרכיהם
- להשוות כיצד מודלים פתוחים מתפקדים מול הערכות אלה
- להוריד ולפרוס הערכות אלה כדי לבחון את המודלים הפרטיים שלהם ואת יישומי ה-AI שלהם
יוזמה זו תספק גם הדרכה לגבי היבטי בטיחות ותאימות חשובים של מקרי שימוש שונים.
תמיכה ב-AI מקומי: ערימות תוכנה אגנוסטיות לחומרה
לא כל הפעלות מודל AI יסתמכו על שירותים מסחריים מתארחים. מצבים מסוימים מחייבים פתרונות מבודדים (air-gapped). התקני קצה חכמים המותאמים ל-AI מניעים את הפריסה של מודלים חדשים, קטנים וחזקים באופן מקומי, לעתים קרובות ללא חיבור לאינטרנט. כדי לתמוך במקרי שימוש אלה ולהקל על הגשת מודלים בקנה מידה גדול עם תצורות חומרה גמישות, ברית ה-AI מפתחת ערימות תוכנה אגנוסטיות לחומרה.
דוגמאות מהעולם האמיתי לשיתוף פעולה: SemiKong ו-DANA
שתי דוגמאות מדגישות כיצד שיתוף פעולה פתוח בין חברי הברית מניב יתרונות משמעותיים לכולם:
SemiKong
SemiKong הוא מאמץ שיתופי בין שלושה חברי ברית. הם יצרו מודל שפה גדול בקוד פתוח במיוחד עבור תחום תהליך ייצור המוליכים למחצה. יצרנים יכולים למנף מודל זה כדי להאיץ את הפיתוח של מכשירים ותהליכים חדשים. ל-SemiKong יש ידע מיוחד על הפיזיקה והכימיה של התקני מוליכים למחצה. תוך שישה חודשים בלבד, SemiKong משך את תשומת הלב של תעשיית המוליכים למחצה העולמית.
SemiKong פותח על ידי כוונון עדין של מודל בסיס Llama 3 באמצעות ערכות נתונים שאצרה Tokyo Electron. תהליך כוונון זה הביא למודל AI גנרטיבי ספציפי לתעשייה עם ידע מעולה בתהליכי תחריט מוליכים למחצה בהשוואה למודל הבסיס הגנרי. דו”ח טכני על SemiKong זמין.
DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)
DANA הוא פיתוח משותף של Aitomatic Inc. (הממוקמת בעמק הסיליקון) ו-Fenrir Inc. (הממוקמת ביפן). הוא מייצג דוגמה מוקדמת לארכיטקטורת הסוכנים הפופולרית כיום, שבה מודלים משולבים עם כלים אחרים כדי לספק יכולות משלימות. בעוד שמודלים לבדם יכולים להשיג תוצאות מרשימות, מחקרים רבים הראו ש-LLMs מייצרים לעתים קרובות תשובות שגויות. מחקר משנת 2023 שצוטט במאמר SemiKong מדד שגיאות LLM טיפוסיות ב-50%, בעוד שהשימוש המשלים של DANA בכלי חשיבה ותכנון הגדיל את הדיוק ל-90% עבור היישומים הממוקדים.
DANA משתמשת בסוכנים נוירו-סימבוליים המשלבים את יכולות זיהוי התבניות של רשתות עצביות עם חשיבה סימבולית, ומאפשרים היגיון קפדני ופתרון בעיות מבוסס כללים. חשיבה לוגית, בשילוב עם כלים לתכנון (כגון תכנון תהליכי פס ייצור), מניבה תוצאות מדויקות ואמינות החיוניות למערכות בקרת איכות תעשייתיות ותכנון ותזמון אוטומטיים.
הרבגוניות של DANA משתרעת על פני תחומים מרובים. לדוגמה, בחיזוי פיננסי וקבלת החלטות, DANA יכולה להבין מגמות שוק ולבצע תחזיות המבוססות על תיאוריות מורכבות, תוך שימוש בנתונים מובנים ולא מובנים. ניתן ליישם את אותה יכולת על אחזור והערכה של ספרות רפואית ומידע מחקרי, תוך הבטחה שאבחונים וטיפולים עומדים בפרוטוקולים ובפרקטיקות רפואיות מבוססות. במהותה, DANA יכולה לשפר את תוצאות המטופלים ולהפחית שגיאות ביישומי מטופלים קריטיים.
בסיס חזק לצמיחה מתמשכת
ברית ה-AI החלה את שנת 2025 בעמדה חזקה, כאשר חברים המשתרעים על פני 23 מדינות וקבוצות עבודה רבות המתמקדות באתגרי AI מרכזיים. הברית מתגאה בלמעלה מ-1,200 משתפי פעולה בקבוצות עבודה העוסקים בלמעלה מ-90 פרויקטים פעילים. מבחינה בינלאומית, ברית ה-AI השתתפה באירועים שהתקיימו ב-10 מדינות, והגיעה ליותר מ-20,000 איש, ופרסמה חמישה מדריכי הדרכה בנושאי AI חשובים כדי לסייע לחוקרים ולמפתחים בבנייה ובשימוש ב-AI.
ברית ה-AI פרסמה דוגמאות לשימוש ב-AI במודלים כגון משפחת Granite של IBM ומודלי Llama של Meta. אוסף ה”מתכונים” ההולך וגדל שלה ממנף את הספריות והמודלים הפתוחים הפופולריים ביותר עבור דפוסי יישומים נפוצים, כולל RAG, גרפי ידע, מערכות נוירו-סימבוליות וארכיטקטורות תכנון וחשיבה של סוכנים מתפתחות.
הגדלה: תוכניות שאפתניות לשנת 2025 ואילך
בשנת 2025, ברית ה-AI מחויבת להגדיל את טווח ההגעה וההשפעה שלה פי עשרה. שתיים מהיוזמות הגדולות החדשות שלה, שנדונו קודם לכן, הן Open Trusted Data Initiative ו-Trust and Safety Evaluation Initiative. ברית ה-AI מתכננת גם להקים מעבדת קהילה סטנדרטית בתעשייה לפיתוח ובדיקה של טכנולוגיות יישומי AI. יוזמות המודל הספציפיות לתחום שלה ימשיכו להתפתח. לדוגמה, קבוצת העבודה החדשה לאקלים וקיימות מתכננת לפתח מודלים בסיסיים רב-מודאליים וכלי תוכנה בקוד פתוח כדי להתמודד עם אתגרים מרכזיים בשינויי אקלים והפחתתם.
עד 2030, AI צפוי לתרום כ-20 טריליון דולר לכלכלה העולמית. עד אז, צפוי ש-70% מיישומי ה-AI התעשייתיים יפעלו על AI בקוד פתוח. המחסור באנשי מקצוע בתחום ה-AI צפוי גם הוא להיות חריף עוד יותר ממה שהוא היום. חברי ברית ה-AI עשויים להיות מסוגלים להפחית את האתגר הזה על ידי שיתוף פעולה עם חברים אחרים כדי לקבל גישה למומחיות מגוונת ולשיתוף משאבים.
ברית ה-AI עוקבת אחר מסלול צמיחה הדומה לזה של ארגוני קוד פתוח מצליחים אחרים, כגון Linux Foundation, Apache Software Foundation ו-Open Source Initiative. אלה כוללים:
- תוכניות חינוך ומיומנויות AI מקיפות
- תמיכה גלובלית ב-AI אחראי
- יצירת כלים להבטחת בטיחות ואמינות AI, כמו גם קלות פיתוח ושימוש
- מחקר שיתופי עם מוסדות אקדמיים
ההנהגה של ברית ה-AI תמשיך למשוך מפתחים וחוקרים, כמו גם מנהיגים עסקיים וממשלתיים. הנהגת ברית ה-AI קבעה את הגדלת שיתוף הפעולה העולמי כמשימתה העיקרית לשנת 2025. בהתחשב בכל האמור, לברית ה-AI יש את הבסיס לצמוח לכוח עולמי דומיננטי שמעצב, משפר ומחדש את עתיד הבינה המלאכותית.