OpenAI: Haluan Baharu, Model 'Open-Weight' Hadapi Saingan

Landskap pembangunan kecerdasan buatan (AI) sedang mengalami transformasi yang menarik, ditandai dengan perdebatan sengit dan strategi yang berubah-ubah mengenai keterbukaan model baharu yang berkuasa. Selama bertahun-tahun, arus utama kelihatan memihak kepada sistem proprietari dan tertutup, terutamanya di kalangan makmal terkemuka yang berusaha mengkomersialkan AI canggih. Walau bagaimanapun, arus balas telah mendapat momentum yang tidak dapat dinafikan, didorong oleh kejayaan luar biasa dan penerimaan pantas alternatif sumber terbuka dan separa terbuka. Lonjakan ini, yang dicontohi oleh model berkemampuan tinggi yang dikeluarkan oleh pesaing seperti Meta (Llama 2), Google (Gemma), dan Deepseek dari China yang sangat berkesan, telah menunjukkan bahawa pendekatan yang lebih kolaboratif boleh menghasilkan kemajuan teknologi yang signifikan dan semangat pembangun yang meluas. Dinamik yang berkembang ini nampaknya telah mendorong penilaian semula strategik yang signifikan di OpenAI, boleh dikatakan nama yang paling dikenali dalam ruang AI generatif. Terkenal dengan kerja perintisnya tetapi juga dengan peralihan beransur-ansur ke arah model tertutup sejak zaman GPT-2, syarikat itu kini memberi isyarat perubahan arah yang ketara, bersedia untuk mengeluarkan model baharu yang kuat di bawah paradigma ‘open-weight’.

Daripada Cita-cita Terbuka kepada Sistem Tertutup: Trajektori OpenAI Dikaji Semula

Perjalanan OpenAI bermula dengan komitmen yang dinyatakan untuk manfaat meluas dan penyelidikan terbuka. Kerja awalnya, termasuk model GPT-2 yang berpengaruh yang dikeluarkan pada tahun 2019, lebih mematuhi prinsip-prinsip ini, walaupun dengan berhati-hati pada mulanya mengenai pelepasan model penuh kerana potensi penyalahgunaan. Walau bagaimanapun, apabila model berkembang secara eksponen menjadi lebih berkuasa dan bernilai komersial dengan GPT-3 dan penggantinya, syarikat itu beralih secara tegas ke arah pendekatan sumber tertutup. Seni bina yang rumit, set data latihan yang besar, dan, yang paling penting, pemberat model tertentu – parameter berangka yang merangkumi pengetahuan yang dipelajari oleh AI – dirahsiakan, boleh diakses terutamanya melalui API dan produk proprietari seperti ChatGPT.

Rasional yang sering disebut untuk perubahan haluan ini melibatkan kebimbangan mengenai keselamatan, mencegah penyebaran keupayaan yang berpotensi berbahaya tanpa kawalan, dan keperluan untuk pulangan pelaburan yang signifikan untuk membiayai kos pengkomputeran yang besar untuk melatih model terkini. Strategi ini, walaupun berjaya secara komersial dan membolehkan OpenAI mengekalkan kelebihan teknologi yang dirasakan, semakin bertentangan dengan pergerakan AI sumber terbuka yang berkembang pesat. Pergerakan ini memperjuangkan ketelusan, kebolehulangan, dan pendemokrasian teknologi AI, membolehkan penyelidik dan pembangun di seluruh dunia membina, meneliti, dan menyesuaikan model secara bebas. Ketegangan antara kedua-dua falsafah ini telah menjadi ciri penentu era AI moden.

Peralihan Strategik: Mengumumkan Inisiatif ‘Open-Weight’

Berlatarbelakangkan ini, pengumuman OpenAI baru-baru ini mewakili perkembangan yang signifikan. Ketua Pegawai Eksekutif Sam Altman telah mengesahkan hasrat syarikat untuk melancarkan model AI baharu yang berkuasa dalam ‘beberapa bulan akan datang’. Secara kritikal, model ini tidak akan tertutup sepenuhnya atau sumber terbuka sepenuhnya; sebaliknya, ia akan dikeluarkan sebagai model ‘open-weight’. Penetapan khusus ini adalah penting. Ia menandakan bahawa walaupun kod sumber asas dan set data besar yang digunakan untuk latihan mungkin kekal proprietari, parameter model, atau pemberat, akan disediakan kepada umum.

Langkah ini menandakan penyimpangan daripada amalan OpenAI sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Keputusan itu mencadangkan pengakuan terhadap pengaruh dan utiliti model yang semakin meningkat di mana komponen operasi teras (pemberat) boleh diakses, walaupun pelan tindakan lengkap tidak tersedia. Garis masa, walaupun tidak tepat, menunjukkan bahawa inisiatif ini adalah keutamaan jangka pendek bagi syarikat. Tambahan pula, penekanan diberikan untuk menyampaikan model yang bukan sahaja terbuka tetapi juga berkuasa, menunjukkan ia akan menggabungkan keupayaan lanjutan yang kompetitif dengan sistem kontemporari lain.

Meningkatkan Ketajaman Logik: Fokus pada Kemahiran Penaakulan

Aspek yang sangat ketara bagi model yang akan datang, yang diketengahkan oleh Altman, ialah penggabungan fungsi Penaakulan (Reasoning functions). Ini merujuk kepada keupayaan AI untuk pemikiran logik, deduksi, inferens, dan penyelesaian masalah yang melampaui pengecaman corak mudah atau penjanaan teks. Model dengan kebolehan penaakulan yang kuat berpotensi untuk:

• Menganalisis masalah kompleks: Memecahkannya kepada bahagian konstituen dan mengenal pasti hubungan.
• Melakukan inferens berbilang langkah: Membuat kesimpulan berdasarkan rantaian langkah logik.
• Menilai hujah: Menilai kesahihan dan kekukuhan maklumat yang dibentangkan.
• Terlibat dalam perancangan: Merangka urutan tindakan untuk mencapai matlamat tertentu.

Mengintegrasikan kemahiran penaakulan yang mantap ke dalam model yang boleh diakses secara terbuka (mengikut pemberat) boleh menjadi transformatif. Ia memperkasakan pembangun untuk membina aplikasi yang memerlukan pemahaman yang lebih mendalam dan tugas kognitif yang lebih canggih, berpotensi mempercepatkan inovasi dalam bidang daripada penyelidikan saintifik dan pendidikan kepada analisis data kompleks dan sokongan keputusan automatik. Penyebutan penaakulan secara eksplisit menunjukkan OpenAI menyasarkan model ini untuk diiktiraf bukan sahaja kerana keterbukaannya tetapi juga kerana kehebatan intelektualnya.

Memupuk Kolaborasi: Melibatkan Komuniti Pembangun

OpenAI kelihatan berminat untuk memastikan model ‘open-weight’ baharu ini bukan sekadar dikeluarkan secara liar tetapi dibentuk secara aktif oleh komuniti yang ingin dilayaninya. Altman menekankan pendekatan proaktif untuk melibatkan pembangun secara langsung dalam proses penambahbaikan. Matlamatnya adalah untuk memaksimumkan utiliti model dan memastikan ia sejajar dengan keperluan praktikal dan aliran kerja mereka yang akhirnya akan membina berdasarkannya.

Untuk memudahkan ini, syarikat merancang satu siri acara pembangun khas. Perhimpunan ini, bermula dengan acara awal di San Francisco dan diikuti oleh yang lain di Eropah dan rantau Asia-Pasifik, akan mempunyai pelbagai tujuan:

• Pengumpulan Maklum Balas: Mengumpul input langsung daripada pembangun mengenai ciri yang diingini, potensi masalah, dan cabaran integrasi.
• Pengujian Prototaip: Membenarkan pembangun pengalaman langsung dengan versi awal model untuk mengenal pasti pepijat, menilai prestasi, dan mencadangkan penambahbaikan.
• Pembinaan Komuniti: Memupuk ekosistem kolaboratif di sekitar model baharu.

Strategi ini menekankan pengiktirafan bahawa kejayaan model ‘open-weight’ sangat bergantung pada penerimaan dan penyesuaiannya oleh komuniti teknikal yang lebih luas. Dengan meminta input awal dan secara berulang, OpenAI bertujuan untuk mencipta sumber yang bukan sahaja berkemampuan secara teknikal tetapi juga bernilai praktikal dan disokong dengan baik.

Mengharungi Risiko: Mengutamakan Keselamatan dan Sekuriti

Melepaskan pemberat model AI yang berkuasa secara tidak langsung memperkenalkan pertimbangan sekuriti. OpenAI amat menyedari risiko ini dan telah menyatakan bahawa model baharu itu akan menjalani penilaian sekuriti yang teliti berdasarkan protokol dalaman syarikat yang telah ditetapkan sebelum dikeluarkan kepada umum. Bidang tumpuan utama, yang disebut secara eksplisit, ialah potensi untuk penalaan halus yang menyalahgunakan (abusive fine-tuning) oleh pelaku jahat.

Penalaan halus melibatkan pengambilan model pra-latihan dan melatihnya lebih lanjut pada set data yang lebih kecil dan spesifik untuk menyesuaikannya bagi tugas tertentu atau menanamkannya dengan ciri-ciri tertentu. Walaupun ini adalah amalan standard dan bermanfaat untuk aplikasi yang sah, ia juga boleh dieksploitasi. Jika pemberat adalah awam, pihak ketiga berpotensi menala halus model untuk:

• Menjana kandungan berbahaya, berat sebelah, atau tidak sesuai dengan lebih berkesan.
• Memintas mekanisme keselamatan yang tertanam dalam model asal.
• Mencipta alat khusus untuk kempen disinformasi atau tujuan jahat lain.

Untuk menentang ancaman ini, proses semakan sekuriti OpenAI akan melibatkan ujian dalaman yang ketat yang direka untuk mengenal pasti dan mengurangkan kelemahan tersebut. Secara kritikal, syarikat juga merancang untuk melibatkan pakar luaran dalam proses ini. Membawa masuk perspektif luar menambah satu lagi lapisan penelitian dan membantu memastikan bahawa potensi risiko dinilai dari pelbagai sudut pandangan, meminimumkan titik buta. Komitmen terhadap penilaian keselamatan pelbagai aspek ini mencerminkan cabaran kompleks dalam mengimbangi keterbukaan dengan tanggungjawab dalam domain AI.

Mentafsir ‘Open-Weight’: Pendekatan Hibrid

Memahami perbezaan antara tahap keterbukaan yang berbeza adalah kunci untuk menghargai langkah OpenAI. Model ‘open-weight’ menduduki jalan tengah antara sistem proprietari sepenuhnya (sumber tertutup) dan sumber terbuka sepenuhnya:

• Sumber Tertutup (Closed-Source): Seni bina model, data latihan, kod sumber, dan pemberat semuanya dirahsiakan. Pengguna biasanya berinteraksi dengannya melalui API terkawal. (cth., GPT-4 OpenAI melalui API).
• ‘Open-Weight’: Pemberat (parameter) model dikeluarkan kepada umum. Sesiapa sahaja boleh memuat turun, memeriksa, dan menggunakan pemberat ini untuk menjalankan model secara tempatan atau pada infrastruktur mereka sendiri. Walau bagaimanapun, kod sumber asal yang digunakan untuk latihan dan set data latihan tertentu selalunya tidak didedahkan. (cth., Llama 2 Meta, model OpenAI yang akan datang).
• Sumber Terbuka (Open-Source): Secara idealnya, ini termasuk akses awam kepada pemberat model, kod sumber untuk latihan dan inferens, dan selalunya butiran mengenai data dan metodologi latihan. Ini menawarkan tahap ketelusan dan kebebasan tertinggi. (cth., Model dari EleutherAI, beberapa varian Stable Diffusion).

Pendekatan ‘open-weight’ menawarkan beberapa kelebihan menarik, menyumbang kepada popularitinya yang semakin meningkat:

1. Ketelusan Dipertingkat (Separa): Walaupun tidak telus sepenuhnya, akses kepada pemberat membolehkan penyelidik mengkaji struktur dalaman model dan sambungan parameter, menawarkan lebih banyak pandangan daripada API kotak hitam.
2. Kolaborasi Meningkat: Penyelidik dan pembangun boleh berkongsi penemuan, membina berdasarkan pemberat, dan menyumbang kepada pemahaman kolektif dan penambahbaikan model.
3. Kos Operasi Dikurangkan: Pengguna boleh menjalankan model pada perkakasan mereka sendiri, mengelakkan yuran penggunaan API yang berpotensi tinggi yang berkaitan dengan model tertutup, terutamanya untuk aplikasi berskala besar.
4. Penyesuaian dan Penalaan Halus: Pasukan pembangunan memperoleh fleksibiliti yang signifikan untuk menyesuaikan model dengan keperluan dan set data khusus mereka, mencipta versi khusus tanpa bermula dari awal.
5. Privasi dan Kawalan: Menjalankan model secara tempatan boleh meningkatkan privasi data kerana maklumat sensitif tidak perlu dihantar kepada penyedia pihak ketiga.

Walau bagaimanapun, kekurangan akses kepada kod dan data latihan asal bermakna kebolehulangan boleh menjadi mencabar, dan pemahaman lengkap tentang asal usul model dan potensi bias kekal terhad berbanding alternatif sumber terbuka sepenuhnya.

Keperluan Kompetitif: Bertindak Balas terhadap Dinamik Pasaran

Penerimaan model ‘open-weight’ oleh OpenAI secara meluas ditafsirkan sebagai tindak balas strategik terhadap tekanan kompetitif yang semakin meningkat dari domain sumber terbuka. Landskap AI tidak lagi didominasi semata-mata oleh sistem tertutup. Pelepasan dan kejayaan seterusnya model seperti keluarga Llama 2 Meta menunjukkan selera besar di kalangan pembangun untuk model asas yang berkuasa dan boleh diakses secara terbuka. Google mengikutinya dengan model Gemma mereka.

Mungkin pemangkin yang paling signifikan, bagaimanapun, adalah kejayaan luar biasa Deepseek, model AI yang berasal dari China. Deepseek dengan cepat mendapat pengiktirafan kerana prestasinya yang kukuh, terutamanya dalam tugas pengekodan, sambil tersedia di bawah syarat yang agak permisif. Kebangkitannya yang pesat seolah-olah menggariskan kebolehlaksanaan dan ancaman kuat yang ditimbulkan oleh model terbuka berkualiti tinggi, berpotensi mencabar proposisi nilai ekosistem tertutup semata-mata.

Realiti kompetitif ini nampaknya telah bergema dalam OpenAI. Tidak lama selepas kemunculan Deepseek mendapat perhatian meluas, Sam Altman mengakui dalam wacana awam bahawa OpenAI mungkin ‘berada di sisi cerita yang salah’ mengenai perdebatan terbuka vs tertutup, membayangkan pertimbangan semula dalaman pendirian mereka. Pengumuman semasa mengenai model ‘open-weight’ boleh dilihat sebagai manifestasi konkrit penilaian semula itu – satu ‘pusingan U’, seperti yang disebut oleh sesetengah pemerhati. Altman sendiri membingkai keputusan itu di platform media sosial X, menyatakan bahawa walaupun syarikat telah mempertimbangkan langkah sedemikian untuk tempoh yang agak lama, masanya kini dianggap sesuai untuk diteruskan. Ini menunjukkan keputusan yang dikira dipengaruhi oleh kematangan pasaran, kedudukan kompetitif, dan mungkin penghargaan baharu terhadap faedah strategik untuk melibatkan komuniti pembangun yang lebih luas secara lebih langsung.

Memandang ke Hadapan: Implikasi untuk Ekosistem AI

Kemasukan model ‘open-weight’ yang dibangunkan oleh OpenAI, berkuasa, dengan keupayaan penaakulan bersedia untuk menghantar riak ke seluruh ekosistem AI. Ia menyediakan penyelidik dan pembangun dengan satu lagi alat berkaliber tinggi, berpotensi memupuk inovasi dan persaingan yang lebih hebat. Perniagaan mendapat lebih banyak pilihan untuk mengintegrasikan AI lanjutan, berpotensi menurunkan kos dan meningkatkan kemungkinan penyesuaian. Langkah ini boleh mempercepatkan lagi trend ke arah pendekatan yang lebih terbuka, menggalakkan makmal terkemuka lain untuk mempertimbangkan strategi yang serupa. Walaupun butiran spesifik mengenai prestasi model, syarat pelesenan, dan kesan akhirnya masih belum dapat dilihat, peralihan strategik OpenAI menandakan fasa dinamik dalam pembangunan AI, di mana interaksi antara falsafah terbuka dan tertutup terus membentuk masa depan teknologi transformatif ini. Bulan-bulan mendatang menjanjikan kejelasan lanjut apabila model itu semakin hampir dikeluarkan dan komuniti pembangun mula terlibat dengan tawaran baharu ini.