Uma Mudança Transformativa na IA de Código Aberto
Historicamente, o desenvolvimento de IA de código aberto era um esforço fragmentado, muitas vezes resultando em modelos com desempenho inferior. Antes de 2023, poucas entidades sem fins lucrativos possuíam os recursos para treinar modelos de IA com capacidades que sequer se aproximassem das do GPT-2. As grandes empresas de tecnologia dominavam o cenário da IA proprietária, enquanto a IA de código aberto era amplamente relegada a aplicações de nicho.
O ano de 2023 marcou um ponto de viragem. Vários novos modelos base com licenças permissivas foram lançados, seguidos pelo lançamento inovador do modelo Llama 2 de código aberto da Meta, em parceria com a Microsoft. Este evento desencadeou uma onda de atividade, com mais de 10.000 modelos derivados criados em seis meses. Uma nova era de desenvolvimento de IA de código aberto havia começado.
Objetivos Ambiciosos e um Comité Diretivo Distinto
Neste contexto, a AI Alliance estabeleceu um conjunto impressionante de objetivos desde a sua criação. Esses objetivos incluíam:
- Fomentar a colaboração aberta
- Estabelecer governança e barreiras de proteção para a IA
- Desenvolver ferramentas de benchmarking e posições políticas claras
- Priorizar iniciativas educacionais abrangentes
- Nutrir ecossistemas de hardware robustos
A força da Aliança é ainda reforçada pelo calibre do seu comité diretivo, que conta com uma lista de organizações comerciais e universidades de renome.
Critérios de Adesão: Um Compromisso com a Abertura e a Colaboração
Para se tornar membro da AI Alliance, uma organização deve atender a quatro critérios principais:
- Alinhamento com a Missão: O potencial membro deve estar alinhado com a missão de cultivar a segurança, a ciência aberta e a inovação.
- Compromisso com Projetos: Os membros devem estar dedicados a trabalhar em projetos significativos que se alinhem com a missão da Aliança.
- Diversidade de Perspetivas: Os potenciais membros devem estar dispostos a contribuir para a diversidade de perspetivas e culturas dentro da comunidade global, que atualmente ultrapassa 140 organizações e deverá crescer ainda mais.
- Reputação: A AI Alliance procura membros com uma reputação reconhecida como educadores, construtores ou defensores dentro da comunidade de código aberto de IA.
Categorização de Membros: Construtores, Facilitadores e Defensores
Os membros da Aliança normalmente se enquadram em uma das três categorias:
- Construtores (Builders): Estes membros são responsáveis por criar modelos, conjuntos de dados, ferramentas e aplicações que utilizam IA.
- Facilitadores (Enablers): Estes membros promovem a adoção de tecnologias de IA abertas por meio de tutoriais, casos de uso e suporte geral à comunidade.
- Defensores (Advocates): Estes membros enfatizam os benefícios do ecossistema da AI Alliance e promovem a confiança e a segurança do público entre líderes organizacionais, partes interessadas da sociedade e órgãos reguladores.
Seis Áreas de Foco Principais: Uma Abordagem Holística ao Ecossistema de IA
A AI Alliance define as suas prioridades de longo prazo em seis áreas de foco principais. No entanto, é importante notar que a Aliança adota uma abordagem holística a todo o ecossistema de IA, incentivando os membros da comunidade e os desenvolvedores a participar em uma ou mais áreas e a adaptar-se à medida que os interesses ou prioridades evoluem.
Aqui está uma análise mais detalhada das seis áreas de foco principais:
Competências e Educação
Esta área é dedicada a fornecer conhecimento sobre IA a um público amplo, incluindo consumidores e líderes empresariais que avaliam os riscos da IA, bem como estudantes e desenvolvedores que constroem aplicações de IA. O objetivo é simplificar o processo de encontrar orientação especializada em áreas específicas e inclui uma iniciativa de avaliação de modelos.
Em 2024, a Aliança publicou o Guide to Essential Competencies for AI, um recurso abrangente resultante de uma extensa pesquisa para identificar as principais funções em IA e as competências necessárias para essas funções. Apesar de ter sido publicado recentemente, o guia já passou por nove revisões, e uma pesquisa de acompanhamento está planeada para abordar questões identificadas na pesquisa inicial.
Confiança e Segurança
Esta área crítica explora os elementos essenciais de confiança e segurança necessários para o sucesso de todas as aplicações de IA. Benchmarks, ferramentas e metodologias são empregados para garantir que os modelos e aplicações sejam de alta qualidade, seguros e confiáveis. Isso inclui o apoio a padrões de conduta em evolução e respostas eficazes aos riscos.
O grupo de trabalho nesta área reúne os melhores conceitos relacionados à confiança e segurança e conecta os utilizadores com a experiência de que precisam. A pesquisa State of Open Source AI Trust and Safety — End of 2024 Edition, publicada no site da AI Alliance, destacou tanto as necessidades quanto os sucessos neste domínio. As lacunas de pesquisa e ambientais estão a ser abordadas por meio de esforços de pesquisa e desenvolvimento por numerosos membros da AI Alliance.
Aplicações e Ferramentas
Este grupo concentra-se na exploração de ferramentas e técnicas para construir aplicações eficientes e robustas habilitadas para IA. Também está a desenvolver um laboratório de IA para facilitar a experimentação e o teste de aplicações de IA, acelerando a inovação.
Habilitação de Hardware
Esta área é dedicada a promover um ecossistema robusto de aceleradores de hardware de IA, garantindo que a pilha de software de IA seja agnóstica em relação ao hardware. Tecnologias como MLIR e Triton são ferramentas de software cruciais para alcançar a portabilidade de hardware de alto desempenho. Essas ferramentas capacitam as organizações a aproveitar o seu hardware preferido, aumentando a flexibilidade e o desempenho, ao mesmo tempo que reduzem a dependência de sistemas proprietários.
Modelos de Base e Conjuntos de Dados
Esta área concentra-se em modelos para áreas carentes, incluindo multilíngue, multimodal, séries temporais, ciência e outros domínios. Por exemplo, modelos científicos e específicos de domínio visam as mudanças climáticas, a descoberta molecular e a indústria de semicondutores.
Modelos eficazes e arquiteturas de aplicações de IA exigem conjuntos de dados úteis com governança e direitos de uso claros. A Open Trusted Data Initiative está a esclarecer os requisitos para tais conjuntos de dados e a construir catálogos de conjuntos de dados compatíveis. Este esforço visa eliminar em grande parte as preocupações com questões legais, de direitos autorais e de privacidade.
Advocacia
A defesa de políticas regulatórias é essencial para criar um ecossistema de IA saudável e aberto. Todas as políticas e regulamentos de IA devem representar pontos de vista equilibrados, em vez de tendenciosos.
Um Mergulho Profundo em Confiança e Segurança: A Iniciativa de 2025
Confiança e Segurança é um campo significativo e expansivo dentro da AI Alliance, com inúmeros especialistas a trabalhar em ferramentas para detetar e mitigar discurso de ódio, preconceito e outros conteúdos prejudiciais. A Trust and Safety Evaluation Initiative é um grande empreendimento para 2025, fornecendo uma visão unificada de todo o espectro de avaliação – não apenas para segurança, mas também para desempenho e outras áreas onde a avaliação da eficácia dos modelos e aplicações de IA é crucial. Um subprojeto está a explorar prioridades de segurança específicas por domínio, como saúde, direito e finanças.
Em meados de 2025, a AI Alliance planeia lançar um leaderboard do Hugging Face que permitirá aos desenvolvedores:
- Pesquisar avaliações que melhor atendam às suas necessidades
- Comparar o desempenho de modelos abertos em relação a essas avaliações
- Descarregar e implementar essas avaliações para examinar os seus próprios modelos privados e aplicações de IA
Esta iniciativa também fornecerá orientação sobre aspetos importantes de segurança e conformidade de vários casos de uso.
Apoio à IA On-Premise: Pilhas de Software Agnósticas em Relação ao Hardware
Nem todas as invocações de modelos de IA dependerão de serviços comerciais hospedados. Certas situações exigem soluções isoladas (air-gapped). Dispositivos de borda inteligentes habilitados para IA estão a impulsionar a implantação de novos modelos, pequenos e poderosos, on-premise, muitas vezes sem uma conexão com a Internet. Para apoiar esses casos de uso e facilitar a disponibilização de modelos em larga escala com configurações de hardware flexíveis, a AI Alliance está a desenvolver pilhas de software agnósticas em relação ao hardware.
Exemplos do Mundo Real de Colaboração: SemiKong e DANA
Dois exemplos destacam como a colaboração aberta entre os membros da Aliança está a gerar benefícios significativos para todos:
SemiKong
SemiKong é um esforço colaborativo entre três membros da Aliança. Eles criaram um modelo de linguagem grande de código aberto especificamente para o domínio do processo de fabricação de semicondutores. Os fabricantes podem aproveitar este modelo para acelerar o desenvolvimento de novos dispositivos e processos. O SemiKong possui conhecimento especializado sobre a física e a química dos dispositivos semicondutores. Em apenas seis meses, o SemiKong capturou a atenção da indústria global de semicondutores.
O SemiKong foi desenvolvido ajustando um modelo base Llama 3 usando conjuntos de dados com curadoria da Tokyo Electron. Este processo de ajuste resultou em um modelo de IA generativa específico da indústria com conhecimento superior sobre processos de gravação de semicondutores em comparação com o modelo base genérico. Um relatório técnico sobre o SemiKong está disponível.
DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)
DANA é um desenvolvimento conjunto da Aitomatic Inc. (com sede no Vale do Silício) e da Fenrir Inc. (com sede no Japão). Representa um exemplo inicial da agora popular arquitetura de agentes, onde os modelos são integrados com outras ferramentas para fornecer capacidades complementares. Embora os modelos por si só possam alcançar resultados impressionantes, inúmeros estudos demonstraram que os LLMs frequentemente geram respostas incorretas. Um estudo de 2023 citado no artigo do SemiKong mediu os erros típicos de LLM em 50%, enquanto o uso complementar de ferramentas de raciocínio e planeamento do DANA aumentou a precisão para 90% para as aplicações alvo.
O DANA emprega agentes neurosimbólicos que combinam os recursos de reconhecimento de padrões das redes neurais com o raciocínio simbólico, permitindo lógica rigorosa e resolução de problemas baseada em regras. O raciocínio lógico, combinado com ferramentas para planeamento (como projetar processos de linha de montagem), produz resultados precisos e confiáveis que são essenciais para sistemas de controlo de qualidade industrial e planeamento e programação automatizados.
A versatilidade do DANA estende-se a vários domínios. Por exemplo, na previsão financeira e tomada de decisões, o DANA pode entender as tendências do mercado e fazer previsões com base em teorias complexas, utilizando dados estruturados e não estruturados. Essa mesma capacidade pode ser aplicada à recuperação e avaliação de literatura médica e informações de pesquisa, garantindo que os diagnósticos e tratamentos sigam os protocolos e práticas médicas estabelecidas. Em essência, o DANA pode melhorar os resultados dos pacientes e reduzir erros em aplicações críticas para o paciente.
Uma Base Sólida para Crescimento Contínuo
A AI Alliance começou 2025 numa posição forte, com membros abrangendo 23 países e inúmeros grupos de trabalho focados nos principais desafios da IA. A Aliança possui mais de 1.200 colaboradores de grupos de trabalho envolvidos em mais de 90 projetos ativos. Internacionalmente, a AI Alliance participou de eventos realizados em 10 países, alcançando mais de 20.000 pessoas, e publicou cinco guias práticos sobre tópicos importantes de IA para ajudar pesquisadores e desenvolvedores a construir e utilizar a IA.
A AI Alliance publicou exemplos para usar IA em modelos como a família Granite da IBM e os modelos Llama da Meta. A sua crescente coleção de ‘receitas’ aproveita as bibliotecas e modelos abertos mais populares para padrões de aplicação comuns, incluindo RAG, grafos de conhecimento, sistemas neurosimbólicos e arquiteturas emergentes de planeamento e raciocínio de agentes.
Escalando: Planos Ambiciosos para 2025 e Além
Em 2025, a AI Alliance está comprometida em aumentar o seu alcance e impacto dez vezes. Duas das suas novas iniciativas principais, discutidas anteriormente, são a Open Trusted Data Initiative e a Trust and Safety Evaluation Initiative. A AI Alliance também planeia estabelecer um laboratório comunitário padrão da indústria para desenvolver e testar tecnologias de aplicações de IA. As suas iniciativas de modelos específicos de domínio continuarão a evoluir. Por exemplo, o novo Grupo de Trabalho de Clima e Sustentabilidade planeia desenvolver modelos de base multimodais e ferramentas de software de código aberto para abordar os principais desafios nas mudanças climáticas e sua mitigação.
Até 2030, estima-se que a IA contribuirá com cerca de US$ 20 trilhões para a economia global. Até lá, prevê-se que 70% das aplicações de IA industrial serão executadas em IA de código aberto. Espera-se também que a escassez de profissionais de IA se torne ainda mais aguda do que é hoje. Os membros da AI Alliance podem mitigar esse desafio colaborando com outros membros para obter acesso a diversas especialidades e partilha de recursos.
A AI Alliance está a seguir uma trajetória de crescimento semelhante à de outras organizações de código aberto de sucesso, como a Linux Foundation, a Apache Software Foundation e a Open Source Initiative. Isso inclui:
- Programas abrangentes de educação e competências em IA
- Advocacia global por IA responsável
- Criação de ferramentas para garantir a segurança e a confiabilidade da IA, bem como a facilidade de desenvolvimento e uso
- Pesquisa colaborativa com instituições académicas
A liderança da AI Alliance continuará a atrair desenvolvedores e pesquisadores, bem como líderes empresariais e governamentais. A liderança da AI Alliance estabeleceu o dimensionamento da colaboração global como sua missão abrangente para 2025. Considerando tudo, a AI Alliance tem a base para se tornar uma força global dominante que molda, melhora e inova o futuro da Inteligência Artificial.