AI 'ఓపెన్ సోర్స్' మాయ: ఆదర్శం ఎలా హైజాక్ అయింది

‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే పదం ఒకప్పుడు స్పష్టతతో ప్రతిధ్వనించేది, భాగస్వామ్య జ్ఞానం మరియు సహకార పురోగతి వాగ్దానంతో అసంఖ్యాక శాస్త్రీయ మరియు సాంకేతిక పురోగతులకు దారితీసింది. ఇది సంఘాలు కలిసి నిర్మించడం, ఒకరి పనిని మరొకరు పరిశీలించడం మరియు దిగ్గజాల భుజాలపై నిలబడటం వంటి చిత్రాలను రేకెత్తించింది, ఎందుకంటే బ్లూప్రింట్లు స్వేచ్ఛగా అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇప్పుడు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (Artificial Intelligence) రంగంలో నావిగేట్ చేస్తున్నప్పుడు, ఆ పదం మరింత… జారేలా అనిపిస్తుంది. Nature పత్రిక పేజీలలో హైలైట్ చేయబడినట్లు మరియు ల్యాబ్‌లు మరియు బోర్డ్‌రూమ్‌లలో గుసగుసలాడుతున్నట్లుగా, AI గోల్డ్ రష్‌లో ఆందోళనకరమైన సంఖ్యలో ఆటగాళ్ళు తమ సృష్టిలను ‘ఓపెన్ సోర్స్’ ముసుగులో కప్పిపుచ్చుకుంటున్నారు, అయితే నిజంగా కీలకమైన భాగాలను తాళం వేసి ఉంచుతున్నారు. ఇది కేవలం అర్థసంబంధమైన వాదన కాదు; ఇది శాస్త్రీయ సమగ్రత పునాదులను నాశనం చేసే మరియు భవిష్యత్ ఆవిష్కరణల మార్గాన్ని అస్పష్టం చేసే ప్రమాదం ఉన్న ఒక అభ్యాసం. పరిశోధనా సంఘం, అత్యధికంగా లాభపడే లేదా నష్టపోయే సమూహం, ఈ నాటకాన్ని గుర్తించి, మనం దీర్ఘకాలంగా ఆధారపడిన పారదర్శకత మరియు పునరుత్పాదకత సూత్రాలను నిజంగా కలిగి ఉన్న AI వ్యవస్థల కోసం బలవంతంగా వాదించాలి.

బహిరంగత స్వర్ణయుగం: ముప్పులో ఉన్న వారసత్వం

దశాబ్దాలుగా, ఓపెన్-సోర్స్ ఉద్యమం శాస్త్రీయ పురోగతికి తెలియని హీరోగా ఉంది. గణాంక మాయాజాలం కోసం R Studio లేదా ద్రవ డైనమిక్స్‌ను మోడలింగ్ చేయడానికి OpenFOAM వంటి సుపరిచితమైన సాధనాలకు మించి ఆలోచించండి. ఇంటర్నెట్ మరియు శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్ క్లస్టర్‌ల యొక్క విస్తారమైన భాగాలను శక్తివంతం చేసే Linux వంటి పునాది వ్యవస్థలను లేదా సహకార సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధికి నిదర్శనమైన Apache వెబ్ సర్వర్‌ను పరిగణించండి. తత్వశాస్త్రం సూటిగా ఉంది: సోర్స్ కోడ్‌కు ప్రాప్యతను అందించండి, అనుమతించే లైసెన్స్‌ల క్రింద సవరణ మరియు పునఃపంపిణీని అనుమతించండి మరియు మెరుగుదలలు అందరికీ ప్రయోజనం చేకూర్చే ప్రపంచ పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందించండి.

ఇది కేవలం పరోపకారం కాదు; ఇది ఆచరణాత్మక మేధస్సు. బహిరంగత ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేసింది. పరిశోధకులు ప్రయోగాలను పునరావృతం చేయవచ్చు, ఫలితాలను ధృవీకరించవచ్చు మరియు చక్రాన్ని తిరిగి ఆవిష్కరించకుండా లేదా అపారదర్శక యాజమాన్య వ్యవస్థలను నావిగేట్ చేయకుండా ఇప్పటికే ఉన్న పనిపై నిర్మించవచ్చు. ఇది విశ్వాసాన్ని పెంపొందించింది, ఎందుకంటే అంతర్గత పనితీరు తనిఖీకి అందుబాటులో ఉంది, దోషాలను కనుగొని సమిష్టిగా పరిష్కరించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరించింది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డెవలపర్‌లను, సంస్థాగత అనుబంధం లేదా బడ్జెట్‌తో సంబంధం లేకుండా, అత్యాధునిక పనిలో పాల్గొనడానికి వీలు కల్పించింది. భాగస్వామ్య ప్రాప్యత మరియు పరస్పర పరిశీలనపై నిర్మించబడిన ఈ సహకార స్ఫూర్తి, శాస్త్రీయ పద్ధతిలోనే లోతుగా పాతుకుపోయింది, పటిష్టతను నిర్ధారిస్తుంది మరియు విభిన్న రంగాలలో వేగవంతమైన పురోగతిని ప్రోత్సహిస్తుంది. ఉపయోగించబడుతున్న సాధనాలను విడదీయడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు సవరించగల సామర్థ్యం చాలా ముఖ్యమైనది. ఇది కేవలం సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం గురించి కాదు; అది ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం, ఒక నిర్దిష్ట శాస్త్రీయ పనికి దాని అనుకూలతను నిర్ధారించడం మరియు సామూహిక జ్ఞాన నిధికి తిరిగి దోహదపడటం గురించి. ఈ సద్గుణ చక్రం అపూర్వమైన వేగంతో ఆవిష్కరణలను నడిపించింది.

AI యొక్క డేటా ఆధారపడటం: ‘కోడ్ ఈజ్ కింగ్’ ఎందుకు విఫలమవుతుంది

భారీ-స్థాయి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (Artificial Intelligence) యుగంలోకి ప్రవేశించండి, ముఖ్యంగా చాలా దృష్టిని మరియు పెట్టుబడిని ఆకర్షించే పునాది నమూనాలు. ఇక్కడ, ప్రధానంగా సోర్స్ కోడ్‌పై కేంద్రీకృతమై ఉన్న సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ నమూనా, ప్రాథమిక అసమతుల్యతను ఎదుర్కొంటుంది. AI మోడల్‌ను నిర్మించడానికి ఉపయోగించే అల్గారిథమ్‌లు మరియు కోడ్ ఖచ్చితంగా చిత్రంలో భాగమే అయినప్పటికీ, అవి పూర్తి కథనానికి దూరంగా ఉన్నాయి. ఆధునిక AI, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్, డేటా యొక్క ненаశన వినియోగదారులు. శిక్షణా డేటా కేవలం ఇన్‌పుట్ కాదు; ఇది వాదించదగినదిగా మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలు, పక్షపాతాలు మరియు పరిమితుల యొక్క ప్రాథమిక నిర్ణయాధికారి.

శిక్షణ కోసం ఉపయోగించిన భారీ డేటాసెట్‌ల గురించి అర్థవంతమైన ప్రాప్యతను లేదా వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందించకుండా మోడల్ కోడ్‌ను లేదా దాని తుది శిక్షణ పొందిన పారామితులను (‘వెయిట్స్’) విడుదల చేయడం అనేది ఎవరికైనా కారు తాళాలను ఇవ్వడం లాంటిది, కానీ అది ఏ రకమైన ఇంధనాన్ని తీసుకుంటుందో, ఎక్కడ నడపబడిందో లేదా ఇంజిన్ వాస్తవానికి ఎలా సమీకరించబడిందో చెప్పడానికి నిరాకరించడం లాంటిది. మీరు దానిని నడపగలరు, కానీ దాని పనితీరు విచిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, సంభావ్య సమస్యలను నిర్ధారించడానికి లేదా కొత్త ప్రయాణాల కోసం విశ్వసనీయంగా సవరించడానికి మీకు పరిమిత సామర్థ్యం ఉంది.

ఇంకా, ఈ మోడళ్లను మొదటి నుండి శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన గణన వనరులు అపారమైనవి, తరచుగా ఒకే శిక్షణా పరుగు కోసం మిలియన్ల డాలర్లలోకి వెళతాయి. ఇది మరొక అవరోధాన్ని సృష్టిస్తుంది. కోడ్ మరియు డేటా పూర్తిగా అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, శిక్షణా ప్రక్రియను పునరావృతం చేయడానికి అవస్థాపనను కలిగి ఉన్న సంస్థలు కొద్ది సంఖ్యలో మాత్రమే ఉన్నాయి. ఈ వాస్తవికత సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్‌తో పోలిస్తే డైనమిక్స్‌ను ప్రాథమికంగా మారుస్తుంది, ఇక్కడ కోడ్‌ను కంపైల్ చేయడం సాధారణంగా చాలా మంది డెవలపర్‌లు లేదా పరిశోధకులకు అందుబాటులో ఉంటుంది. AI కోసం, నిజమైన పునరుత్పాదకత మరియు పునఃశిక్షణ ద్వారా ప్రయోగం చేయగల సామర్థ్యం తరచుగా అంతుచిక్కకుండా ఉంటాయి, భాగాలు ‘ఓపెన్’ అని లేబుల్ చేయబడినప్పుడు కూడా. అందువల్ల, కోడ్ కోసం రూపొందించబడిన పాత ఓపెన్-సోర్స్ నిర్వచనాలను వర్తింపజేయడం ఈ కొత్త, డేటా-కేంద్రీకృత మరియు గణన-ఇంటెన్సివ్ డొమైన్ యొక్క అవసరాలను సంగ్రహించదు.

‘ఓపెన్‌వాషింగ్’: గొర్రె చర్మంలో తోడేలు

సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ భావనలు మరియు AI అభివృద్ధి వాస్తవాల మధ్య ఈ అంతరం ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ అని పిలువబడే దృగ్విషయానికి సారవంతమైన భూమిని సృష్టించింది. కంపెనీలు తమ AI మోడళ్లపై ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్‌ను ఆసక్తిగా అతికించుకుంటాయి, ఈ పదంతో అనుబంధించబడిన పబ్లిక్ రిలేషన్స్ ప్రయోజనాలు మరియు సద్భావనను పొందుతాయి, అయితే నిజమైన బహిరంగత యొక్క స్ఫూర్తిని, కఠినమైన (మరియు వాదించదగిన కాలం చెల్లిన) అక్షరాన్ని కాకపోయినా, ద్రోహం చేసే లైసెన్స్‌లు లేదా యాక్సెస్ పరిమితులను ఉపయోగిస్తాయి.

ఆచరణలో ఇది ఎలా కనిపిస్తుంది?

• డేటా లేకుండా కోడ్ విడుదల: ఒక కంపెనీ మోడల్ యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ కోడ్‌ను మరియు బహుశా ముందుగా శిక్షణ పొందిన వెయిట్స్‌ను కూడా విడుదల చేయవచ్చు, ఇతరులు మోడల్‌ను “యథాతథంగా” ఉపయోగించడానికి లేదా చిన్న డేటాసెట్‌లపై ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అయినప్పటికీ, భారీ, పునాది శిక్షణా డేటాసెట్ - మోడల్ యొక్క ప్రధాన సామర్థ్యాలను నిర్వచించే రహస్య సాస్ - యాజమాన్యంగా మరియు దాగి ఉంటుంది.
• నియంత్రణ లైసెన్సింగ్: మోడల్స్ మొదటి చూపులో ఓపెన్‌గా కనిపించే లైసెన్స్‌ల క్రింద విడుదల చేయబడవచ్చు, కానీ వాణిజ్య వినియోగాన్ని పరిమితం చేసే, నిర్దిష్ట దృశ్యాలలో విస్తరణను నియంత్రించే లేదా నిర్దిష్ట రకాల సవరణ లేదా విశ్లేషణను నిషేధించే నిబంధనలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ పరిమితులు సాధారణంగా ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌తో అనుబంధించబడిన స్వేచ్ఛలకు విరుద్ధంగా ఉంటాయి.
• అస్పష్టమైన డేటా బహిర్గతం: డేటా మూలాలు, సేకరణ పద్ధతులు, శుభ్రపరిచే ప్రక్రియలు మరియు సంభావ్య పక్షపాతాల గురించి వివరణాత్మక సమాచారానికి బదులుగా, కంపెనీలు అస్పష్టమైన వివరణలను అందించవచ్చు లేదా కీలక వివరాలను పూర్తిగా వదిలివేయవచ్చు. ఈ ‘డేటా పారదర్శకత’ లేకపోవడం మోడల్ యొక్క విశ్వసనీయత లేదా నైతిక చిక్కులను పూర్తిగా అంచనా వేయడం అసాధ్యం చేస్తుంది.

అటువంటి పద్ధతులలో ఎందుకు పాల్గొనాలి? ప్రేరణలు బహుశా వైవిధ్యంగా ఉంటాయి. ‘ఓపెన్ సోర్స్’ యొక్క సానుకూల అర్థాలు ప్రతిభను ఆకర్షించడానికి, డెవలపర్ కమ్యూనిటీలను నిర్మించడానికి (పరిమితం చేయబడినప్పటికీ) మరియు అనుకూలమైన ప్రెస్‌ను రూపొందించడానికి నిస్సందేహంగా విలువైనవి. మరింత విరక్తిగా, Nature సూచించినట్లుగా, నియంత్రణ ప్రోత్సాహకాలు ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, యూరోపియన్ యూనియన్ యొక్క సమగ్ర 2024 AI చట్టం, ఓపెన్ సోర్స్‌గా వర్గీకరించబడిన సిస్టమ్‌లకు సంభావ్య మినహాయింపులు లేదా తేలికపాటి అవసరాలను కలిగి ఉంటుంది. వ్యూహాత్మకంగా లేబుల్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా, కొన్ని సంస్థలు తక్కువ ఘర్షణతో సంక్లిష్టమైన నియంత్రణ ప్రకృతి దృశ్యాలను నావిగేట్ చేయాలని ఆశించవచ్చు, శక్తివంతమైన, సాధారణ-ప్రయోజన AI వ్యవస్థల కోసం ఉద్దేశించిన పరిశీలనను తప్పించుకోవచ్చు. ఈ వ్యూహాత్మక బ్రాండింగ్ వ్యాయామం ఓపెన్-సోర్స్ ఉద్యమం యొక్క చారిత్రక సద్భావనను దోపిడీ చేస్తుంది, అయితే బాధ్యతాయుతమైన AI విస్తరణను నిర్ధారించే ప్రయత్నాలను బలహీనపరుస్తుంది.

బహిరంగత యొక్క స్పెక్ట్రమ్: ప్రదర్శనలను పరిశీలించడం

AIలో బహిరంగత తప్పనిసరిగా బైనరీ స్థితి కాదని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం; ఇది ఒక స్పెక్ట్రమ్‌లో ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, ప్రస్తుత లేబులింగ్ పద్ధతులు తరచుగా ఒక నిర్దిష్ట మోడల్ ఆ స్పెక్ట్రమ్‌లో ఎక్కడ ఉందో అస్పష్టం చేస్తాయి.

ఈ సందర్భంలో తరచుగా చర్చించబడే కొన్ని ప్రముఖ ఉదాహరణలను పరిగణించండి:

• Meta యొక్క Llama సిరీస్: Meta Llama మోడల్స్ కోసం వెయిట్స్ మరియు కోడ్‌ను విడుదల చేసినప్పటికీ, యాక్సెస్ ప్రారంభంలో అప్లికేషన్ అవసరం, మరియు లైసెన్స్ పరిమితులను కలిగి ఉంది, ముఖ్యంగా చాలా పెద్ద కంపెనీలు మరియు నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌ల ద్వారా ఉపయోగించడం గురించి. విమర్శనాత్మకంగా, అంతర్లీన శిక్షణా డేటా విడుదల చేయబడలేదు, పూర్తి పునరుత్పాదకత మరియు దాని లక్షణాల లోతైన విశ్లేషణను పరిమితం చేస్తుంది. తదుపరి సంస్కరణలు నిబంధనలను సర్దుబాటు చేసినప్పటికీ, డేటా అస్పష్టత యొక్క ప్రధాన సమస్య తరచుగా మిగిలి ఉంటుంది.
• Microsoft యొక్క Phi-2: Microsoft Phi-2 ను ‘ఓపెన్-సోర్స్’ చిన్న భాషా నమూనాగా ప్రదర్శించింది. మోడల్ వెయిట్స్ అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, లైసెన్స్‌కు నిర్దిష్ట వినియోగ పరిమితులు ఉన్నాయి మరియు దాని శిక్షణా డేటాసెట్ గురించి వివరణాత్మక సమాచారం, దాని సామర్థ్యాలు మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలను అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకమైనది (ముఖ్యంగా “సింథటిక్” డేటాపై దాని శిక్షణను బట్టి), పూర్తిగా పారదర్శకంగా లేదు.
• Mistral AI యొక్క Mixtral: ప్రముఖ యూరోపియన్ AI స్టార్టప్ విడుదల చేసిన ఈ మోడల్, దాని పనితీరుకు దృష్టిని ఆకర్షించింది. భాగాలు అనుమతించే Apache 2.0 లైసెన్స్ (కోడ్/వెయిట్స్ కోసం నిజంగా ఓపెన్ లైసెన్స్) క్రింద విడుదల చేయబడినప్పటికీ, శిక్షణా డేటా కూర్పు మరియు క్యూరేషన్ ప్రక్రియకు సంబంధించి పూర్తి పారదర్శకత పరిమితంగా ఉంది, లోతైన శాస్త్రీయ పరిశీలనను అడ్డుకుంటుంది.

సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలతో ఎక్కువ సమలేఖనం కోసం ప్రయత్నిస్తున్న కార్యక్రమాలతో వీటిని పోల్చండి:

• Allen Institute for AI యొక్క OLMo: ఈ ప్రాజెక్ట్ స్పష్టంగా నిజంగా ఓపెన్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను నిర్మించడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, మోడల్ వెయిట్స్ మరియు కోడ్‌ను మాత్రమే కాకుండా శిక్షణా డేటా (Dolma డేటాసెట్) మరియు వివరణాత్మక శిక్షణా లాగ్‌లను కూడా విడుదల చేయడానికి ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. ఈ నిబద్ధత విస్తృత పరిశోధనా సంఘం ద్వారా అపూర్వమైన స్థాయి పునరుత్పాదకత మరియు విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.
• LLM360 యొక్క CrystalCoder: ఈ కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ప్రయత్నం అదేవిధంగా మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్ యొక్క అన్ని భాగాలను విడుదల చేయడాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, ఇందులో ఇంటర్మీడియట్ చెక్‌పాయింట్లు మరియు డేటా మరియు శిక్షణా ప్రక్రియ గురించి వివరణాత్మక డాక్యుమెంటేషన్ ఉన్నాయి, కార్పొరేట్ విడుదలలలో తరచుగా లేని పారదర్శకత స్థాయిని పెంపొందిస్తుంది.

ఈ విరుద్ధమైన ఉదాహరణలు AIలో నిజమైన బహిరంగత సాధ్యమే అని హైలైట్ చేస్తాయి, కానీ దీనికి కేవలం కోడ్ లేదా వెయిట్స్ విడుదల చేయడానికి మించిన ఉద్దేశపూర్వక నిబద్ధత అవసరం. ఇది డేటా మరియు ప్రక్రియ గురించి పారదర్శకతను కోరుతుంది, దానితో వచ్చే పరిశీలనను స్వీకరిస్తుంది. ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ ద్వారా పెంపొందించబడిన ప్రస్తుత అస్పష్టత, ఏ సాధనాలు నిజంగా ఓపెన్ సైంటిఫిక్ ఎంక్వైరీకి మద్దతు ఇస్తాయో పరిశోధకులు గుర్తించడం కష్టతరం చేస్తుంది.

విశ్వాసం యొక్క క్షయం: ప్రమాదంలో శాస్త్రీయ సమగ్రత

ఈ విస్తృతమైన ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ యొక్క చిక్కులు కేవలం బ్రాండింగ్‌కు మించి విస్తరించి ఉన్నాయి. పరిశోధకులు AI మోడళ్లపై ఆధారపడినప్పుడు, వాటి అంతర్గత పనితీరు, ముఖ్యంగా అవి శిక్షణ పొందిన డేటా, అపారదర్శకంగా ఉన్నప్పుడు, అది శాస్త్రీయ పద్దతి యొక్క హృదయాన్ని తాకుతుంది.

• పునరుత్పాదకత బలహీనపడింది: శాస్త్రీయ ప్రామాణికత యొక్క మూలస్తంభం స్వతంత్ర పరిశోధకులు ఫలితాలను పునరుత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం. శిక్షణా డేటా మరియు ఖచ్చితమైన శిక్షణా పద్ధతులు తెలియకపోతే, నిజమైన ప్రతిరూపం అసాధ్యం అవుతుంది. పరిశోధకులు ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, కానీ వారు దాని నిర్మాణాన్ని ధృవీకరించలేరు లేదా దాచిన డేటా నుండి పొందిన దాని ప్రాథమిక లక్షణాలను పరిశోధించలేరు.
• ధృవీకరణకు ఆటంకం: శాస్త్రవేత్తలు ఒక మోడల్ నేర్చుకున్న డేటాను తనిఖీ చేయలేకపోతే దాని అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా విశ్వసించగలరు? శిక్షణా డేటాలో పొందుపరచబడిన దాచిన పక్షపాతాలు, తప్పులు లేదా నైతిక ఆందోళనలు అనివార్యంగా మోడల్ ప్రవర్తనలో వ్యక్తమవుతాయి, అయినప్పటికీ పారదర్శకత లేకుండా, ఈ లోపాలను గుర్తించడం, నిర్ధారించడం లేదా తగ్గించడం కష్టం. శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణ కోసం అటువంటి బ్లాక్ బాక్స్‌లను ఉపయోగించడం ఆమోదయోగ్యం కాని అనిశ్చితి స్థాయిని పరిచయం చేస్తుంది.
• ఆవిష్కరణ నిరోధించబడింది: సైన్స్ మునుపటి పనిపై నిర్మించడం ద్వారా పురోగమిస్తుంది. పునాది నమూనాలు పరిమితులతో లేదా అవసరమైన పారదర్శకత లేకుండా (ముఖ్యంగా డేటాకు సంబంధించి) విడుదల చేయబడితే, అది ఇతరులు ఆవిష్కరించడానికి, ప్రత్యామ్నాయ శిక్షణా పాలనలతో ప్రయోగం చేయడానికి లేదా అసలు సృష్టికర్తలు ఊహించని మార్గాల్లో నవల శాస్త్రీయ అనువర్తనాల కోసం మోడళ్లను స్వీకరించడానికి సామర్థ్యాన్ని అడ్డుకుంటుంది. ఈ సెమీ-అపారదర్శక వ్యవస్థల ప్రొవైడర్ల ద్వారా పురోగతి గేట్ చేయబడుతుంది.

క్లోజ్డ్ లేదా పాక్షికంగా క్లోజ్డ్ కార్పొరేట్ సిస్టమ్‌లపై ఆధారపడటం పరిశోధకులను క్రియాశీల పాల్గొనేవారు మరియు ఆవిష్కర్తల కంటే నిష్క్రియాత్మక వినియోగదారు పాత్రలోకి బలవంతం చేస్తుంది. ఇది కీలకమైన శాస్త్రీయ మౌలిక సదుపాయాలు కొన్ని పెద్ద సంస్థలచే నియంత్రించబడే భవిష్యత్తును సృష్టించే ప్రమాదం ఉంది, బహిరంగ శాస్త్రీయ విచారణ అవసరాల కంటే వాణిజ్య ప్రయోజనాలకు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. పారదర్శకత యొక్క ఈ క్షయం నేరుగా ఆధునిక పరిశోధనకు ఆధారమైన సాధనాలపై విశ్వాసం యొక్క క్షయానికి దారితీస్తుంది.

మార్కెట్ ఏకాగ్రత మరియు ఆవిష్కరణపై శీతలీకరణ ప్రభావం

శాస్త్రీయ అభ్యాసంపై తక్షణ ప్రభావానికి మించి, AIలో నకిలీ ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాబల్యం గణనీయమైన ఆర్థిక మరియు మార్కెట్ చిక్కులను కలిగి ఉంది. పెద్ద పునాది నమూనాల అభివృద్ధికి గణనీయమైన నైపుణ్యం మాత్రమే కాకుండా, విస్తారమైన డేటాసెట్‌లు మరియు అపారమైన గణన శక్తికి ప్రాప్యత కూడా అవసరం - పెద్ద టెక్నాలజీ కార్పొరేషన్లచే అసమానంగా కలిగి ఉన్న వనరులు.

ఈ కార్పొరేషన్లు ‘ఓపెన్ సోర్స్’ బ్యానర్ క్రింద మోడళ్లను విడుదల చేసినప్పుడు కానీ కీలకమైన శిక్షణా డేటాపై నియంత్రణను కలిగి ఉన్నప్పుడు లేదా నియంత్రణ లైసెన్స్‌లను విధించినప్పుడు, అది అసమాన ఆట స్థలాన్ని సృష్టిస్తుంది.

• ప్రవేశానికి అడ్డంకులు: స్టార్టప్‌లు మరియు చిన్న పరిశోధనా ల్యాబ్‌లకు మొదటి నుండి పోల్చదగిన పునాది నమూనాలను సృష్టించడానికి వనరులు లేవు. ప్రస్తుత సంస్థలు విడుదల చేసిన ‘ఓపెన్’ మోడల్స్ స్ట్రింగ్స్‌తో వస్తే (వాణిజ్య వినియోగ పరిమితులు లేదా లోతైన మార్పును నిరోధించే డేటా అస్పష్టత వంటివి), ఇది ఈ చిన్న ఆటగాళ్లు సమర్థవంతంగా పోటీ పడటానికి లేదా పైన నిజంగా వినూత్న అనువర్తనాలను నిర్మించడానికి సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది.
• ప్రస్తుత సంస్థలను పటిష్టం చేయడం: ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ ఒక వ్యూహాత్మక కందకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఉపయోగకరంగా ఉండే కానీ నిజంగా ఓపెన్ కాని మోడళ్లను విడుదల చేయడం ద్వారా, పెద్ద కంపెనీలు తమ టెక్నాలజీపై ఆధారపడిన పర్యావరణ వ్యవస్థలను పెంపొందించగలవు, అయితే పోటీదారులు తమ ప్రధాన ఆస్తులను (డేటా మరియు శుద్ధి చేసిన శిక్షణా ప్రక్రియలు) పూర్తిగా ప్రతిబింబించకుండా లేదా గణనీయంగా మెరుగుపరచకుండా నిరోధించగలవు. ఇది బహిరంగతలా కనిపిస్తుంది కానీ నియంత్రిత ప్లాట్‌ఫారమ్ వ్యూహానికి దగ్గరగా పనిచేస్తుంది.
• విధానాల వైవిధ్యం తగ్గింది: ఆవిష్కరణ కొన్ని ఆధిపత్య, సెమీ-అపారదర్శక పునాది నమూనాలపై అధికంగా ఆధారపడితే, అది AI అభివృద్ధి యొక్క సజాతీయీకరణకు దారితీయవచ్చు, చిన్న, స్వతంత్ర సమూహాలు నిజంగా ఓపెన్‌గా ఉంటే అన్వేషించగల ప్రత్యామ్నాయ నిర్మాణాలు, శిక్షణా నమూనాలు లేదా డేటా వ్యూహాలను విస్మరించవచ్చు.

నిజమైన ఓపెన్ సోర్స్ చారిత్రాత్మకంగా పోటీ మరియు పంపిణీ చేయబడిన ఆవిష్కరణలకు శక్తివంతమైన ఇంజిన్‌గా ఉంది. AIలో ప్రస్తుత ధోరణి శక్తిని కేంద్రీకరించడం మరియు ఓపెన్ సహకారం పెంపొందించడానికి ఉద్దేశించిన డైనమిజంను అణచివేయడం ప్రమాదం ఉంది, ఇది తక్కువ శక్తివంతమైన మరియు మరింత కేంద్రంగా నియంత్రించబడే AI ప్రకృతి దృశ్యానికి దారితీయవచ్చు.

నియంత్రణ అంధ స్థలాలు మరియు నైతిక తాడుపై నడక

‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ నియంత్రణ లొసుగులను దోపిడీ చేసే సంభావ్యత, ముఖ్యంగా EU AI చట్టం వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు సంబంధించి, మరింత నిశితంగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ చట్టం AI వ్యవస్థల కోసం ప్రమాద-ఆధారిత నిబంధనలను స్థాపించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, అధిక-ప్రమాద అనువర్తనాలపై కఠినమైన అవసరాలను విధిస్తుంది. ఓపెన్-సోర్స్ AI కోసం మినహాయింపులు లేదా తేలికపాటి బాధ్యతలు ఆవిష్కరణను పెంపొందించడానికి మరియు ఓపెన్-సోర్స్ కమ్యూనిటీపై అధిక భారం పడకుండా ఉండటానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి.

అయితే, కంపెనీలు నిజమైన పారదర్శకత లేని మోడళ్ల కోసం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ మాంటిల్‌ను విజయవంతంగా క్లెయిమ్ చేయగలిగితే (ముఖ్యంగా డేటా మరియు శిక్షణకు సంబంధించి), వారు ముఖ్యమైన భద్రతలను దాటవేయవచ్చు. ఇది కీలక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది:

• అర్థవంతమైన పరిశీలన: నియంత్రకులు శక్తివంతమైన AI మోడల్ యొక్క నష్టాలను దాని శిక్షణా డేటా - దాని ప్రవర్తన మరియు సంభావ్య పక్షపాతాల యొక్క కీలక నిర్ణయాధికారి - వీక్షణ నుండి దాచబడితే తగినంతగా అంచనా వేయగలరా? తప్పుగా లేబుల్ చేయడం వలన సంభావ్యంగా అధిక-ప్రమాద వ్యవస్థలు ఉద్దేశించిన దానికంటే తక్కువ పర్యవేక్షణతో పనిచేయడానికి అనుమతించవచ్చు.
• జవాబుదారీతన అంతరాలు: విషయాలు తప్పుగా జరిగినప్పుడు - ఒక మోడల్ హానికరమైన పక్షపాతాన్ని ప్రదర్శిస్తే లేదా ప్రమాదకరమైన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తే - అంతర్లీన డేటా మరియు శిక్షణా ప్రక్రియ అపారదర్శకంగా ఉంటే ఎవరు జవాబుదారీగా ఉంటారు? నిజమైన బహిరంగత దర్యాప్తు మరియు జవాబుదారీతనాన్ని సులభతరం చేస్తుంది; ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ దానిని అస్పష్టం చేస్తుంది.
• నైతిక పాలన: AIని బాధ్యతాయుతంగా అమలు చేయడానికి దాని పరిమితులు మరియు సంభావ్య సామాజిక ప్రభావాలను అర్థం చేసుకోవడం అవసరం. శిక్షణా డేటా వంటి ప్రధాన భాగాలు రహస్యంగా ఉంచబడినప్పుడు ఈ అవగాహన ప్రాథమికంగా రాజీపడుతుంది. ఇది స్వతంత్ర ఆడిట్‌లు, పక్షపాత అంచనాలు మరియు నైతిక సమీక్షలను గణనీయంగా మరింత సవాలుగా చేస్తుంది, అసాధ్యం కాకపోయినా.

నియంత్రణను నావిగేట్ చేయడానికి ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్ యొక్క వ్యూహాత్మక ఉపయోగం కేవలం చట్టపరమైన యుక్తి కాదు; ఇది లోతైన నైతిక చిక్కులను కలిగి ఉంది. ఇది ప్రజల విశ్వాసాన్ని బలహీనపరిచే మరియు AI అభివృద్ధి సురక్షితమైన, న్యాయమైన మరియు జవాబుదారీ పద్ధతిలో కొనసాగేలా చూసే ప్రయత్నాలను అడ్డుకునే ప్రమాదం ఉంది. ‘ఓపెన్ సోర్స్ AI’ యొక్క నియంత్రణ నిర్వచనాలు నిజమైన పారదర్శకత సూత్రాలతో సమలేఖనం అయ్యేలా చూడటం చాలా ముఖ్యం.

నిజమైన AI బహిరంగత వైపు ఒక మార్గాన్ని రూపొందించడం

అదృష్టవశాత్తూ, అలారం గంటలు మోగుతున్నాయి మరియు AI యుగంలో ‘ఓపెన్ సోర్స్’ అర్థాన్ని తిరిగి పొందడానికి ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నాయి. ఓపెన్ సోర్స్ ఇనిషియేటివ్ (OSI), ఓపెన్-సోర్స్ నిర్వచనాల యొక్క దీర్ఘకాల స్టీవార్డ్, ఓపెన్ సోర్స్ AI కోసం స్పష్టమైన ప్రమాణాలను స్థాపించడానికి ప్రపంచ సంప్రదింపుల ప్రక్రియకు నాయకత్వం వహించింది (ఫలితంగా OSAID 1.0 నిర్వచనం వచ్చింది).

ఈ ప్రయత్నంలో ఒక కీలక ఆవిష్కరణ ‘డేటా సమాచారం’ భావన. భారీ ముడి డేటాసెట్‌లను విడుదల చేయడం కొన్ని సందర్భాల్లో చట్టబద్ధంగా లేదా లాజిస్టిక్‌గా అసాధ్యం కావచ్చు (గోప్యత, కాపీరైట్ లేదా కేవలం స్కేల్ కారణంగా) అని గుర్తించి, OSAID ఫ్రేమ్‌వర్క్ డేటా గురించి సమగ్ర బహిర్గతం యొక్క అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. ఇందులో వీటిపై వివరాలు ఉంటాయి:

• మూలాలు: డేటా ఎక్కడ నుండి వచ్చింది?
• లక్షణాలు: ఇది ఏ రకమైన డేటా (టెక్స్ట్, చిత్రాలు, కోడ్)? దాని గణాంక లక్షణాలు ఏమిటి?
• తయారీ: డేటా ఎలా సేకరించబడింది, ఫిల్టర్ చేయబడింది, శుభ్రం చేయబడింది మరియు ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడింది? పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి ఏ చర్యలు తీసుకోబడ్డాయి?

ఈ స్థాయి పారదర్శకత, ముడి డేటా లేకుండా కూడా, పరిశోధకులు మోడల్ యొక్క సంభావ్య సామర్థ్యాలు, పరిమితులు మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలను అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకమైన సందర్భాన్ని అందిస్తుంది. ఇది ఆచరణాత్మక రాజీని సూచిస్తుంది, ఇప్పటికే ఉన్న పరిమితుల్లో గరిష్ట పారదర్శకత కోసం నెట్టివేస్తుంది. OSIతో పాటు, Open Future వంటి సంస్థలు ‘డేటా-కామన్స్’ మోడల్ వైపు విస్తృత మార్పు కోసం వాదిస్తున్నాయి, AI శిక్షణ కోసం భాగస్వామ్య, నైతికంగా మూలం చేయబడిన మరియు బహిరంగంగా ప్రాప్యత చేయగల డేటాసెట్‌లను సృష్టించే మార్గాలను అన్వేషిస్తున్నాయి, ప్రవేశానికి అడ్డంకులను మరింత తగ్గించడం మరియు సహకార అభివృద్ధిని పెంపొందించడం. అటువంటి స్పష్టమైన, కమ్యూనిటీ-వీటో చేయబడిన ప్రమాణాలను స్థాపించడం మరియు కట్టుబడి ఉండటం ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ యొక్క పొగమంచును తొలగించడానికి అవసరమైన మొదటి అడుగు.

పరిశోధనా సంఘానికి ఆవశ్యకత

శాస్త్రవేత్తలు మరియు పరిశోధకులు కేవలం AI సాధనాల వినియోగదారులు కాదు; ఈ సాధనాలు శాస్త్రీయ విలువలతో సమలేఖనం అయ్యేలా చూడటంలో వారు కీలక వాటాదారులు. OSAID 1.0 వంటి అభివృద్ధి చెందుతున్న నిర్వచనాలు మరియు ప్రమాణాలతో చురుకుగా పాల్గొనడం చాలా ముఖ్యం. కానీ చర్య కేవలం అవగాహనకు మించి వెళ్ళాలి:

• పారదర్శకతను డిమాండ్ చేయండి: ప్రచురణలు, గ్రాంట్ ప్రతిపాదనలు మరియు సాధన ఎంపికలో, పరిశోధకులు వారు ఉపయోగించే AI మోడళ్లకు సంబంధించి ఎక్కువ పారదర్శకతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు డిమాండ్ చేయాలి. మోడల్ విడుదలలతో పాటు వివరణాత్మక ‘డేటా సమాచారం’ కార్డులు లేదా డేటాషీట్‌ల కోసం నెట్టడం ఇందులో ఉంటుంది.
• నిజమైన బహిరంగతకు మద్దతు ఇవ్వండి: OLMo వంటి ప్రాజెక్ట్‌లకు లేదా కోడ్, డేటా మరియు పద్దతిని విడుదల చేయడానికి నిజమైన నిబద్ధతను ప్రదర్శించే ఇతర కార్యక్రమాలకు చురుకుగా సహకరించండి, ఉపయోగించుకోండి మరియు ఉదహరించండి. డౌన్‌లోడ్‌లు మరియు అనులేఖనాలతో ఓటు వేయడం శక్తివంతమైన మార్కెట్ సిగ్నల్‌ను పంపుతుంది.
• మూల్యాంకన ప్రమాణాలను అభివృద్ధి చేయండి: సరళమైన లేబుల్‌లకు మించి, AI మోడల్ యొక్క బహిరంగత స్థాయిని మూల్యాంకనం చేయడానికి సంఘానికి బలమైన పద్ధతులు మరియు చెక్‌లిస్ట్‌లు అవసరం. పీర్ రివ్యూ ప్రక్రియలు పరిశోధనలో ఉపయోగించే AI సాధనాలతో అనుబంధించబడిన పారదర్శకత క్లెయిమ్‌ల పరిశీలనను కలిగి ఉండాలి.
• సంస్థలలో వాదించండి: విశ్వవిద్యాలయాలు, పరిశోధనా సంస్థలు మరియు వృత్తిపరమైన సంఘాలను నిజంగా ఓపెన్ మరియు పారదర్శక AI సాధనాలు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వినియోగానికి అనుకూలంగా ఉండే లేదా అవసరమయ్యే విధానాలను అవలంబించమని ప్రోత్సహించండి.

శాస్త్రీయ సంఘం గణనీయమైన ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంది. పునరుత్పాదకత, పారదర్శకత మరియు సహకార ప్రాప్యతను సమర్థించే ప్రమాణాలపై సమిష్టిగా పట్టుబట్టడం ద్వారా, పరిశోధకులు తప్పుదారి పట్టించే క్లెయిమ్‌లను వెనక్కి నెట్టవచ్చు మరియు కఠినమైన శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలకు అనుకూలమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను రూపొందించడంలో సహాయపడవచ్చు.

విధానం, నిధులు మరియు ముందుకు మార్గం

ప్రభుత్వాలు మరియు ప్రభుత్వ నిధుల ఏజెన్సీలు కూడా AI ప్రకృతి దృశ్యాన్ని రూపొందించడంలో గణనీయమైన శక్తిని కలిగి ఉన్నాయి. వారి విధానాలు ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ను పరోక్షంగా ఆమోదించవచ్చు లేదా నిజమైన బహిరంగతను చురుకుగా ప్రోత్సహించవచ్చు.

• **బహిరంగ