De opkomst van het DeepSeek R1 large language model (LLM) eerder dit jaar markeerde een transformerend moment voor generatieve kunstmatige intelligentie (Gen AI). Deze gebeurtenis betekende een belangrijke sprong voorwaarts, niet alleen technologisch, maar ook vanuit een commercieel en strategisch oogpunt. DeepSeek demonstreerde dat geavanceerde LLM’s ontwikkeld konden worden tegen aanzienlijk lagere kosten dan eerder werd aangenomen, en cruciaal, dat deze innovatie niet beperkt bleef tot Silicon Valley.
De opkomst van DeepSeek heeft diepgaande implicaties voor het AI-ecosysteem van Maleisië, die verder reiken dan de aanhoudende technologische rivaliteit tussen de VS en China, en de tijdelijke afkoeling van het enthousiasme van de Maleisische aandelenmarkt voor datacenters.
De Betekenis van Open Source
Een belangrijk aspect van DeepSeek’s LLM’s is hun basis in open-source technologie. Modellen zoals DeepSeek R1 zijn beschikbaar onder open-source of open-weight licenties, wat betekent dat ze gratis kunnen worden gedownload, aangepast en gebruikt. Deze open-source aard heeft aanzienlijke implicaties voor de evolutie en commercialisering van LLM’s.
Jarenlang hebben Chinese techreuzen zoals Baidu, Alibaba en Tencent actief open-source AI-modellen ontwikkeld. Deze strategie, gesteund door Chinese universiteiten en overheidsinitiatieven, hanteert een “open innovatie” benadering, gericht op het versnellen van onderzoek en ontwikkeling, en het mogelijk overtreffen van de Verenigde Staten in AI-capaciteiten.
De toewijding aan open-source AI strekt zich echter verder uit dan China. Meta en Google hebben ook open-weight LLM’s uitgebracht, gemotiveerd door competitieve factoren. De rationale hierachter is geworteld in de bedrijfsstrategie van “het tot handelswaar maken van het complement”. Als een bedrijf sterk afhankelijk is van Gen AI, kan het voordeliger zijn om te investeren in open-source alternatieven in plaats van uitsluitend te vertrouwen op propriëtaire modellen zoals ChatGPT. Zelfs als propriëtaire LLM’s nog steeds worden gebruikt, verzwakt de beschikbaarheid van goede open-source modellen de prijsstellingsmacht van belangrijke leveranciers zoals OpenAI.
Deze strategie weerspiegelt acties die zijn ondernomen door Oracle, een producent van servers en netwerkapparatuur. Oracle steunde het open-source Linux-besturingssysteem om de prijsdominantie van Microsofts Windows OS in te perken.
Ongeacht de motivaties, de beschikbaarheid van hoogwaardige, open-weight LLM’s vermindert de kosten aanzienlijk voor landen als Maleisië, waardoor nieuwe deuren worden geopend voor innovatie.
Voordelen voor Overheid en Bedrijven
Voor de Maleisische overheid bieden open-source LLM’s de mogelijkheid om hun eigen AI-modellen te beheren zonder de noodzaak om gevoelige data over te dragen aan commerciële derden of buitenlandse naties. Dit versterkt data-autonomie en soevereiniteit.
Voor Maleisische bedrijven, vooral startups, creëren open-weight LLM’s een gelijk speelveld. Ze hebben toegang tot dezelfde fundamentele LLM’s als hun tegenhangers in China en de VS, wat innovatie en concurrentie bevordert.
Aanpak van Culturele en Politieke Vooroordelen
De opkomst van Chinese AI belicht ookeen belangrijke uitdaging: culturele en politieke vooringenomenheid. Chinese LLM’s zijn vaak getraind om het Chinese Communistische Partij (CCP)’s historische verhaal en politieke perspectieven te weerspiegelen, in overeenstemming met de censuurnormen binnen het vasteland van China.
Zelfs zonder expliciete censuur dragen AI-modellen inherent vooringenomenheden die aanwezig zijn in hun trainingsdata. Als ze voornamelijk zijn getraind op Engelstalige teksten, zullen de modellen westerse culturele standpunten en vooringenomenheden weerspiegelen.
Het goede nieuws is dat LLM’s relatief gemakkelijk opnieuw kunnen worden getraind. Net zoals Chinese LLM’s vangrails ontvangen om CCP-loyaliteit te bevorderen, hebben andere open-source projecten aangetoond dat DeepSeek R1 kan worden post-getraind om waargenomen vooringenomenheden te verminderen.
Lokalisatie en Culturele Sensitiviteit
Deze ervaring benadrukt de noodzaak voor landen als Maleisië om hun eigen capaciteit te ontwikkelen om LLM’s te lokaliseren, trainen en post-trainen om ze af te stemmen op lokale omstandigheden. Modellen die geen rekening houden met Maleisië’s raciale en religieuze gevoeligheden, sociale hiërarchieën of lokale slang, kunnen onderpresteren of schadelijke content genereren.
Maleisië beschikt al over enige LLM-ontwikkelingscapaciteit. Zo bracht de lokale startup Mesolitica in januari de open-source MaLLaM LLM uit, die een meer genuanceerd begrip van Bahasa Malaysia laat zien dan mainstream LLM’s zoals ChatGPT.
Het bewustzijn onder Maleisische beleidsmakers over het potentieel van open-source AI, en het belang van lokale LLM-ontwikkeling, blijft echter onduidelijk.
Nationale AI-Strategie
De National AI Roadmap, opgesteld in 2021, maakt weinig melding van open source. Evenzo benadrukken recente documenten van het nieuwe National AI Office (NAIO) ook geen open-source AI.
Hoewel het voorspellen van de toekomst van AI-ontwikkeling een uitdaging blijft, biedt de open-source aard van de huidige generatie LLM’s Maleisië een uitzonderlijke kans om de technologische leiders in te halen.
De Kans Grijpen
Om hiervan te profiteren, moet Maleisië zijn beleid bijwerken om de opkomst van kleinere en meer betaalbare LLM’s te accommoderen. Dit omvat het vereenvoudigen van de adoptie van deze modellen, het toegankelijker maken van Gen AI voor kleine en middelgrote ondernemingen, en het mogelijk maken van lokale implementatie, met name in landelijke gebieden met beperkte internettoegang.
Het uitbreiden van Maleisië’s capaciteit om LLM’s te ontwikkelen, ze relevanter te maken voor lokale talen en attent te zijn op de lokale cultuur, is cruciaal. Investeren in LLM-training, mogelijk verankerd aan lokale universiteiten, kan worden beschouwd als een publiek goed, het bevorderen van binnenlands talent en het stimuleren van lokaal onderzoek en ontwikkeling.
Data-Autonomie en Nationale Veiligheid
Het hosten van zijn eigen LLM’s is essentieel voor het waarborgen van nationale data-autonomie. De data die door LLM’s worden verzameld kunnen waardevol zijn, en in plaats van te worden geëxploiteerd door buitenlandse entiteiten, moet deze informatie worden opgeslagen en gebruikt door lokale organisaties.
Hier volgt een meer gedetailleerde analyse van hoe Maleisië specifiek kan profiteren van de open-source AI-beweging:
Beleidsupdates: Bestaand beleid moet worden herzien en bijgewerkt om het huidige AI-landschap te weerspiegelen, met een specifieke focus op de kansen en voordelen van open-source LLM’s. Dit omvat het stroomlijnen van regelgeving voor datagebruik (met behoud van de juiste privacywaarborgen), het verstrekken van financiering en incentives voor open-source AI-onderzoek en -ontwikkeling, en het bevorderen van de adoptie van open-source AI-oplossingen in de gehele overheidssector.
Investering in Talentontwikkeling: Het opbouwen van een geschoold personeelsbestand is cruciaal. Maleisië moet investeren in educatieve programma’s en trainingsinitiatieven gericht op AI, machine learning en natural language processing. Deze programma’s moeten de nadruk leggen op open-source tools en technologieën, zodat afgestudeerden goed zijn toegerust om bij te dragen aan het lokale AI-ecosysteem. Beurzen, onderzoekssubsidies en industriële partnerschappen kunnen studenten verder aanmoedigen om een carrière in AI na te streven.
Universitair Onderzoek: Lokale universiteiten moeten voorop lopen in AI-onderzoek en -ontwikkeling. De overheid kan financiering verstrekken om AI-onderzoekscentra aan universiteiten op te richten, met de nadruk op gebieden zoals LLM-aanpassing, culturele aanpassing en de ontwikkeling van nieuwe open-source AI-tools die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van Maleisië. Het creëren van collaboratieve platforms tussen universiteiten en de industrie kan de overdracht van kennis en technologie versnellen.
Ondersteuning voor Startups en MKB: Open-source AI biedt een aanzienlijke kans voor startups en het MKB om te innoveren en te concurreren. Maleisië moet gerichte ondersteuning bieden aan deze bedrijven, inclusief toegang tot financiering, mentorschap en technische expertise. Deze ondersteuning kan subsidies omvatten voor de ontwikkeling van AI-aangedreven producten en diensten, incubators en accelerators gericht op AI, en programma’s die startups in contact brengen met potentiële klanten en investeerders.
Data governance Kader: Het opzetten van een robuust data governance kader is essentieel voor het waarborgen van het verantwoorde en ethische gebruik van AI. Dit kader moet kwesties aanpakken zoals dataprivacy, veiligheid en vooringenomenheid, en moet in overeenstemming zijn met internationale best practices. Het moet ook het delen van data binnen het AI-ecosysteem bevorderen, terwijl gevoelige informatie wordt beschermd. Dit kan worden bereikt door de oprichting van een nationale data repository en het opstellen van duidelijke richtlijnen voor datatoegang en -gebruik.
Publiek-Private Samenwerking: Samenwerking tussen de publieke en private sector is cruciaal voor het stimuleren van AI-innovatie. De overheid kan samenwerken met private bedrijven om AI-oplossingen te ontwikkelen en te implementeren op gebieden zoals gezondheidszorg, onderwijs en transport. Deze partnerschappen kunnen de expertise en middelen van beide sectoren benutten, wat leidt tot effectievere en impactvolle resultaten.
Nationale AI-Infrastructuur: Investeren in een nationale AI-infrastructuur, inclusief high-performance computing resources en dataopslagfaciliteiten, is essentieel voor het ondersteunen van AI-onderzoek en -ontwikkeling. Deze infrastructuur moet toegankelijk zijn voor onderzoekers, startups en bedrijven in het hele land, en hen de tools bieden die ze nodig hebben om te innoveren en te concurreren.
Culturele Aanpassing van LLM’s: Maleisië moet investeren in projecten die zich richten op het aanpassen van open-source LLM’s om het unieke culturele en linguïstische landschap van het land te weerspiegelen. Dit omvat het ontwikkelen van modellen die vloeiend zijn in Bahasa Malaysia en andere lokale talen, en die gevoelig zijn voor de diverse culturen en tradities van Maleisië. Dit vereist een multidisciplinaire aanpak waarbij taalkundigen, culturele experts en AI-ingenieurs betrokken zijn.
Cybersecurity Overwegingen: Naarmate AI meer geïntegreerd raakt in kritieke infrastructuur, moet cybersecurity een topprioriteit zijn. Maleisië moet investeren in onderzoek en ontwikkeling van AI-specifieke cybersecurity oplossingen, en duidelijke richtlijnen opstellen voor het beveiligen van AI-systemen. Dit omvat het ontwikkelen van robuuste mechanismen voor het detecteren en mitigeren van AI-gerelateerde bedreigingen.
Ethische AI Bevorderen: Het waarborgen dat AI wordt ontwikkeld en gebruikt op een ethische en verantwoorde manier is essentieel. Maleisië moet een nationaal AI-ethisch kader opstellen, waarin de principes en waarden worden uiteengezet die de ontwikkeling en implementatie van AI moeten begeleiden. Dit kader moet kwesties aanpakken zoals eerlijkheid, transparantie en verantwoordelijkheid.
Door deze proactieve stappen te nemen, kan Maleisië de kracht van open-source AI benutten om economische groei te stimuleren, openbare diensten te verbeteren en enkele van de meest dringende uitdagingen van het land aan te pakken. Het window of opportunity staat open, en Maleisië moet vastberaden handelen om het te grijpen. De toewijding aan het bevorderen van een sterk, inclusief en ethisch AI-ecosysteem zal cruciaal zijn voor het realiseren van het volledige potentieel van deze transformerende technologie. De focus moet altijd liggen op empowerment, innovatie en duurzame ontwikkeling op lange termijn.