నైతికంగా AI: ఒక సైన్స్ ఫిక్షన్ కల నిజమైంది

ఖచ్చితంగా నైతికంగా సేకరించిన డేటా ఆధారంగా AI: ఒక సైన్స్ ఫిక్షన్ కల నిజమైంది

సాధ్యం కాదని టెక్ పరిశ్రమ చేసిన వాదనలను ఖండిస్తూ, అంకితభావంతో పనిచేసే పరిశోధకుల బృందం చాలా మంది అసాధ్యమని భావించినదాన్ని సాధించింది: పూర్తిగా నైతికంగా సేకరించిన డేటాపై శిక్షణ పొందిన AI నమూనాను సృష్టించింది. MIT, కార్నెల్ విశ్వవిద్యాలయం మరియు టొరంటో విశ్వవిద్యాలయం వంటి ప్రతిష్ఠాత్మక సంస్థల నుండి వచ్చిన నిపుణులు ఈ కార్యక్రమానికి నాయకత్వం వహించారు. AI అభివృద్ధి భవిష్యత్తు కోసం ఇది ఒక ఆచరణీయమైన మరియు బాధ్యతాయుతమైన బ్లూప్రింట్ ను అందిస్తుంది. ఈ విజయానికి కీలకం ఏమిటంటే బహిరంగంగా లైసెన్స్ పొందిన లేదా పబ్లిక్ డొమెయిన్ కంటెంట్ తో కూడిన ఒక ఖచ్చితమైన డేటాసెట్ ను రూపొందించడం.

నైతిక డేటా సేకరణ యొక్క హెర్క్యులియన్ టాస్క్

ఈ నైతిక AI యొక్క ప్రయాణం అంత సులభం కాదు. పరిశోధకులు చెప్పినట్లుగా, కంప్యూటేషనల్ శక్తి అసలు సమస్య కాదని, మానవ ప్రయత్నమే అసలు అవరోధమని తేలింది. ఎనిమిది టెరాబైట్ల కంటే ఎక్కువ విస్తీర్ణంలో ఉన్న కామన్ పైల్ v0.1 అనే భారీ డేటాసెట్ ను సమీకరించే ప్రక్రియలో AI శిక్షణకు అనుకూలంగా ఉండేలా చేయడానికి శ్రమతో కూడిన మాన్యువల్ క్లీనింగ్, రీ ఫార్మాటింగ్ అవసరమయ్యాయి. డేటా సెట్ ను పాడుచేసే ఏదైనా లోపం కోసం వెతుకుతూ డిజిటల్ సమాచారం యొక్క అంతులేని కుప్పల ద్వారా వెళ్లడాన్ని ఊహించుకోండి.

అయితే అసలు సవాలు కాపీరైట్ స్థితిని ఖచ్చితంగా తనిఖీ చేయడంలో ఉంది. ఇంటర్నెట్ యొక్క గజిబిజి ప్రపంచంలో, లైసెన్సింగ్ లో మోసాలు ఎక్కువగా జరుగుతున్నాయి. కాపీరైట్ ను ధృవీకరించడం ఒక పెద్ద సవాలుగా మారింది.

"ఇది మీ వద్ద ఉన్న వనరులను పెంచే విషయం కాదు" అని అధ్యయన సహ రచయిత స్టెల్లా బిడెర్ మన్ WaPo కి తెలిపారు. "మేము ఆటోమేటెడ్ టూల్స్ ను ఉపయోగిస్తున్నాము. కానీ మా సమాచారం మొత్తం చివరికి మాన్యువల్ గా చేర్చబడింది. ప్రజల ద్వారా తనిఖీ చేయబడింది. ఇది నిజంగా చాలా కష్టం."

కాపీరైట్ సమస్యల కోసం టెరాబైట్ల డేటాను శోధించే ప్రక్రియ అంత సులభం కాదు. పరిశోధకులు ఈ ప్రక్రియకు మరిన్ని కంప్యూటర్ చిప్ లను జోడించి పరిష్కారం కోసం ఎదురుచూడలేదు. బదులుగా డేటా మొత్తాన్ని మాన్యువల్ గా ధృవీకరించాల్సి వచ్చింది.

ప్రతికూలతపై విజయం: ఒక నీతి AI జననం

భయంకరమైన అడ్డంకులు ఉన్నప్పటికీ, బిడెర్మన్ మరియు ఆమె అంకితభావంతో కూడిన బృందం పట్టుదలతో కృషి చేసింది. కామన్ పైల్ ను సృష్టించే కష్టమైన పని పూర్తయిన తర్వాత, ఏడు బిలియన్ పారామితుల లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దాని సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించారు. ఫలితంగా వచ్చిన AI మోడల్ మెటా యొక్క లామా 1 మరియు లామా 2 7B వంటి పరిశ్రమ బెంచ్ మార్క్ లను మాత్రమే అందుకోలేదు, ఒక శుద్ధమైన నీతితో కూడా చేసింది.

కానీ AI పరిశోధన రంగం వేగంగా మారుతోంది. మెటా లామా 1 మరియు లామా 2 లను కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం విడుదల చేసింది. AI ప్రపంచంలో ఇది చాలా ఎక్కువ సమయం.

పరిమిత వనరులతో ఒక కృతనిశ్చయంతో కూడిన బృందం పోల్చదగిన ఫలితాలను సాధించగలదనే వాస్తవం వారి చాతుర్యానికి నిదర్శనం. ముఖ్యంగా ప్రేరణ పొందిన ఒక అన్వేషణలో గతంలో ఎవరూ పట్టించుకోని లైబ్రరీ ఆఫ్ కాంగ్రెస్ లో 130,000 కంటే ఎక్కువ ఇంగ్లీష్ భాషా పుస్తకాల నిధి కనుగొనబడింది.

AI మరియు కాపీరైట్ యొక్క మురికి నీరు

AI యుగంలో కాపీరైట్ అనేది ఒక క్లిష్టమైన నైతిక మరియు చట్టపరమైన సమస్య. OpenAI మరియు Google వంటి పరిశ్రమ దిగ్గజాలు వార్తా కథనాల నుండి వ్యక్తిగత సోషల్ మీడియా పోస్టుల వరకు కనిపించిన ప్రతి విషయాన్ని వినియోగించుకుని భారీ డేటాసెట్లను సేకరించాయి. ఈ విధానం అన్ని వైపుల నుండి విమర్శలను ఎదుర్కొంది. AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి కాపీరైట్ ఉన్న పుస్తకాలను చట్టవిరుద్ధంగా ఉపయోగించారని ఆరోపిస్తూ రచయితలు కూడా దావాలు వేశారు.

టెక్ పరిశ్రమ ఈ విధానాలు న్యాయమైన ఉపయోగం క్రిందికి వస్తాయని వాదిస్తూ, డేటాకు అవరోధం లేకుండా యాక్సెస్ లేకపోతే AI అభివృద్ధి "అసాధ్యం" అవుతుందని పేర్కొంది. ఈ తాజా పరిశోధన సిలికాన్ వ్యాలీ వివరణకు గట్టి ఎదురుదెబ్బను ఇచ్చింది.

ఈ విజయం ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు అయినప్పటికీ అది అన్ని నైతిక పరిశీలనలను తొలగించదు. పెద్ద భాషా నమూనాలు మానవ శ్రామికులను తొలగించే సామర్థ్యంతో కార్మిక భవిష్యత్తు గురించి ప్రాథమిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతాయి. అంతేకాకుండా పబ్లిక్ డొమెయిన్ లోని రచనలను ఉపయోగించడం అందరికీ నచ్చకపోవచ్చు. ముఖ్యంగా AI ద్వారా సృజనాత్మకరచనలు తిరిగి పునరుత్పత్తి చేయబడుతున్న వారి విషయంలో.

AI సంస్థలు ఏదైనా డేటా వినియోగానికి అనుమతి తీసుకోవలసి వస్తే లేదా పరిహారం చెల్లించవలసి వస్తే కాపీరైట్ హోల్డర్లు AI శిక్షణను అనుమతించడానికి ఒత్తిడిని ఎదుర్కోవలసి ఉంటుంది. AI మోడల్ లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే భారీ వనరులు కాపీరైట్ హోల్డర్లు పెద్ద AI సంస్థల నుండి వచ్చే ఒత్తిడిని తట్టుకోలేరు.

AIలో పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం వైపు

అయితే బిడెర్మన్ ఆచరణాత్మకంగానే ఉంది. OpenAI వంటి కంపెనీలు ఒక్కసారిగా నైతిక డేటా సేకరణను స్వీకరిస్తాయని ఆమెకు ఎలాంటి భ్రమలు లేవు. బదులుగా డేటా వినియోగంలో ఎక్కువ పారదర్శకతను ప్రోత్సహించాలని ఆమె ఆశిస్తున్నారు. ఏ డేటా సెట్లను ఉపయోగించి ఏ AI ఉత్పత్తులకు శిక్షణ ఇచ్చారు? ఆ ప్రశ్నకు సమాధానం తెలుసుకోవడం AI భవిష్యత్తుకు చాలా ముఖ్యమైనది.

"పాక్షిక పారదర్శకతకు కూడా చాలా గొప్ప సామాజిక విలువ మరియు శాస్త్రీయ విలువ ఉంది" అని ఆమె WaPo కి చెప్పారు.

ప్రస్తుతం ఒక నిర్దిష్ట AI కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా సెట్‌లు రహస్యంగా ఉంచబడతాయి. ఒక AI మోడల్ ను తిరిగి సృష్టించడానికి ఉన్న ఏకైక మార్గం ఏమిటంటే ప్రస్తుత AI మోడల్ ను ఎలా సృష్టించారో చెప్పడం లేదా AI మోడల్ ను రివర్స్ ఇంజినీరింగ్ చేయడం, ఇది చాలా సమయం మరియు కృషిని తీసుకుంటుంది.

AI అభివృద్ధిలో ఒక నమూనా మార్పు

ఈ పరిశోధనల యొక్క చిక్కులు AI నీతి యొక్క పరిధిని దాటి విస్తరించాయి. నైతిక పరిశీలనలు మరియు సాంకేతిక పురోగతి పరస్పరం ప్రత్యేకంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదని నిరూపిస్తూ AI ని ఎలా అభివృద్ధి చేయవచ్చో ఇది సూచిస్తుంది. పారదర్శకతకు బాధ్యతాయుతమైన డేటా సేకరణకు మరియు మానవ పర్యవేక్షణకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా మనం AI మానవాళికి సేవ చేసే భవిష్యత్తును రూపొందించవచ్చు.

నైతిక సమస్యలు మరియు సామాజిక ప్రభావాలను పరిష్కరించడం

నైతిక డేటా వినియోగం ఒక పెద్ద అడ్డంకి అని టెక్ పరిశ్రమ వాదనను ఇప్పుడు ఖచ్చితంగా సవాలు చేశారు. ఈ ప్రాజెక్ట్ యొక్క విజయం బలమైన నైతిక పునాదిపై AI నమూనాలను నిర్మించవచ్చని నొక్కి చెబుతుంది. ఏది ఏమైనప్పటికీ AI అభివృద్ధి యొక్క నైతిక కోణాలు కాపీరైట్ సమస్యలను దాటి విస్తరించాయి. ఉద్యోగాల తొలగింపు మరియు అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం సహా AI యొక్క సామాజిక ఆర్థిక ప్రభావాలకు జాగ్రత్తగా పరిశీలన అవసరం.

AI మోడళ్లపై ప్రభావం చూపే నైతిక పరిశీలనలు డేటా సేకరణను దాటి ఉన్నాయి. డేటా ఏ జనాభా విభాగానికైనా వ్యతిరేకంగా పక్షపాతానికి కారణమవుతుందో లేదో మనం ధృవీకరించాలి.

పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనాన్ని ప్రోత్సహించడం

నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు బాధ్యతాయుతమైన ఆవిష్కరణలను నిర్ధారించడానికి AI పరిశ్రమ తప్పనిసరిగా పారదర్శకతను మరియు జవాబుదారీతనాన్ని స్వీకరించాలి. కంపెనీలు తమ నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా మూలాలు మరియు పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతుల గురించి బహిరంగంగా ఉండాలి. స్వతంత్ర ఆడిట్ లు మరియు బాహ్య పర్యవేక్షణ జవాబుదారీతనాన్ని మరింత పెంచుతాయి మరియు నైతిక లోపాలను నివారిస్తాయి.

AI పారదర్శకతను అమలు చేయడం వల్ల AI మోడల్ లో పక్షపాతం రాకుండా డేటా సెట్లలో తగినంత పంపిణీ ఉందో లేదో ధృవీకరించవచ్చు. AI జవాబుదారీతనం నైతిక లోపాలు తలెత్తకుండా చూడటానికి బాహ్య ఆడిట్ ల ద్వారా అమలు చేయవచ్చు.

సహకారం మరియు ఓపెన్ సోర్స్ పరిష్కారాలు

నైతికంగా సేకరించిన AI అభివృద్ధికి సహకారం మరియు ఓపెన్ సోర్స్ పరిష్కారాలు అవసరం. డేటా సెట్లను, పద్ధతులను మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను పంచుకోవడం ద్వారా పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లు పురోగతిని వేగవంతం చేయవచ్చు మరియు నైతిక AI అభివృద్ధి యొక్క సవాళ్లను సమిష్టిగా పరిష్కరించవచ్చు. ఓపెన్ సోర్స్ కార్యక్రమాలు చిన్న సంస్థలకు మరియు వ్యక్తులకు AI విప్లవంలో పాల్గొనడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. ఈ సాంకేతికత యొక్క ప్రయోజనాలు మరింత సమానంగా పంపిణీ చేయబడతాయని నిర్ధారిస్తాయి.

ప్రకాశవంతమైన భవిష్యత్తు యొక్క వాగ్దానం

ఖచ్చితంగా నైతికంగా సేకరించిన డేటాపై శిక్షణ పొందిన AI నమూనా సృష్టి బాధ్యతాయుతమైన మరియు ప్రయోజనకరమైన AI కోసం అన్వేషణలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయి. ఈ అద్భుతమైన విజయం నైతిక AI అభివృద్ధి సాధ్యమేనని నిరూపించడమే కాకుండా ఇతరులు అనుసరించడానికి ఒక రోడ్ మ్యాప్ ను కూడా అందిస్తుంది. పారదర్శకత సహకారం మరియు నైతిక సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండటం ద్వారా మనం మానవ విలువల పరిరక్షణతో పాటు మరింత న్యాయమైన మరియు సమానమైన భవిష్యత్తును ప్రోత్సహిస్తూ AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని వెలికి తీయవచ్చు.