AI 'ఓపెన్ సోర్స్' మాయ: శాస్త్రీయ సమగ్రతకు పిలుపు

పునాది భావనను విలువ తగ్గించడం: 'ఓపెన్ సోర్స్' క్షయం

‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే పదం ఒకప్పుడు సాంకేతిక మరియు శాస్త్రీయ రంగాలలో ఒక మార్గదర్శకంగా నిలిచింది. ఇది పారదర్శకత, అనియంత్రిత ప్రాప్యత, సహకార మెరుగుదల, మరియు పునరుత్పత్తి యొక్క ప్రాథమిక సూత్రం ఆధారంగా ఒక శక్తివంతమైన నీతిని సూచించింది. తరతరాల పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లకు, ఇది భాగస్వామ్య జ్ఞానం మరియు సామూహిక పురోగతికి నిబద్ధతను సూచించింది. R Studio వంటి పరిసరాలలో కనిపించే పునాది గణాంక సాధనాల నుండి, ఇవి వివిధ విభాగాలలో అసంఖ్యాక విశ్లేషణలను శక్తివంతం చేస్తాయి, OpenFOAM వంటి అధునాతన అనుకరణ వేదికల వరకు, ద్రవ డైనమిక్స్ యొక్క సంక్లిష్టతలను విప్పుటకు ఉపయోగించబడతాయి, ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఆవిష్కరణకు ఒక అనివార్య ఉత్ప్రేరకంగా ఉంది. ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా శాస్త్రవేత్తలను ఒకరి పనిని పరిశీలించడానికి, ధృవీకరించడానికి, సవరించడానికి మరియు దానిపై నిర్మించడానికి అనుమతించడం ద్వారా ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేసింది, ఫలితాలను పునరావృతం చేయగలమని మరియు ధృవీకరించగలమని నిర్ధారిస్తుంది – ఇది శాస్త్రీయ పద్ధతి యొక్క పునాది.

అయితే, ఇప్పుడు ఈ విశ్వసనీయ హోదాపై ఒక నీడ కమ్ముకుంది, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం ద్వారా వేయబడింది. Nature వంటి ప్రచురణలు గుర్తించిన ఇటీవలి క్లిష్టమైన చర్చలలో హైలైట్ చేయబడినట్లుగా, ప్రముఖ AI డెవలపర్‌లు తమ మోడల్‌ల కోసం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్‌ను స్వీకరించేటప్పుడు, నిజమైన ఓపెన్‌నెస్ కోసం అవసరమైన కీలక భాగాలను ఏకకాలంలో నిలిపివేసే ఒక ఆందోళనకరమైన ధోరణి ఉద్భవించింది. ఈ అభ్యాసం పదం యొక్క అర్థాన్ని పలుచన చేసే ప్రమాదం ఉంది, దానిని పారదర్శకత యొక్క చిహ్నం నుండి సంభావ్యంగా తప్పుదారి పట్టించే మార్కెటింగ్ నినాదంగా మారుస్తుంది. ప్రధాన సమస్య తరచుగా ఆధునిక AI వ్యవస్థల యొక్క ప్రత్యేక స్వభావంలో ఉంటుంది. సోర్స్ కోడ్ ప్రధానమైన సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్‌లా కాకుండా, పెద్ద AI మోడల్‌ల శక్తి మరియు ప్రవర్తన వాటి శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే విస్తారమైన డేటాసెట్‌లు మరియు వాటిని నిర్వచించే క్లిష్టమైన నిర్మాణాలతో విడదీయరాని విధంగా ముడిపడి ఉంటాయి. ఈ శిక్షణ డేటాకు ప్రాప్యత లేదా మోడల్ నిర్మాణం మరియు వెయిటింగ్ గురించి వివరణాత్మక సమాచారం పరిమితం చేయబడినప్పుడు, మోడల్ కోడ్‌లో కొంత భాగం అందుబాటులో ఉంచబడినా, ‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే వాదన బోలుగా ఉంటుంది. ఈ వ్యత్యాసం ఓపెన్-సోర్స్ తత్వశాస్త్రం యొక్క హృదయాన్ని తాకుతుంది, స్వతంత్ర పరిశీలన మరియు పునరుత్పత్తికి అత్యంత కీలకమైన అంశాలను అస్పష్టం చేస్తూ ప్రాప్యత యొక్క భ్రమను సృష్టిస్తుంది.

శాస్త్రీయ AIలో నిజమైన ఓపెన్‌నెస్ యొక్క ఆవశ్యకత

AIలో, ముఖ్యంగా శాస్త్రీయ రంగంలో, నిజమైన ఓపెన్‌నెస్‌ను నిర్వహించడంతో ముడిపడి ఉన్న ప్రమాదాలు ఇంతకంటే ఎక్కువగా ఉండవు. ఫలితాలను స్వతంత్రంగా ధృవీకరించగల సామర్థ్యం, పద్దతులను అర్థం చేసుకోవడం మరియు మునుపటి పనిపై నిర్మించడంపై సైన్స్ వృద్ధి చెందుతుంది. సాధనాలు – పెరుగుతున్న అధునాతన AI మోడల్‌లు – బ్లాక్ బాక్స్‌లుగా మారినప్పుడు, ఈ ప్రాథమిక ప్రక్రియ ప్రమాదంలో పడుతుంది. అంతర్గత పనితీరు, శిక్షణ డేటా పక్షపాతాలు లేదా సంభావ్య వైఫల్య రీతులు అపారదర్శకంగా ఉన్న AI వ్యవస్థలపై ఆధారపడటం పరిశోధనలో ఆమోదయోగ్యం కాని అనిశ్చితి స్థాయిని పరిచయం చేస్తుంది. ఆ అవుట్‌పుట్‌ను రూపొందించే కారకాలు తెలియనివి లేదా ధృవీకరించలేనివి అయితే, ఒక శాస్త్రవేత్త AI యొక్క అవుట్‌పుట్‌పై విశ్వాసంతో నిర్ధారణలను ఎలా ఆధారపరచగలరు? స్వతంత్రంగా ఆడిట్ చేయలేని లేదా పునరావృతం చేయలేని యాజమాన్య వ్యవస్థల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఫలితాలను సంఘం ఎలా విశ్వసించగలదు?

సైన్స్‌లో ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క చారిత్రక విజయం ఒక స్పష్టమైన వ్యత్యాసాన్ని మరియు స్పష్టమైన బెంచ్‌మార్క్‌ను అందిస్తుంది. సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లలో అంతర్లీనంగా ఉన్న పారదర్శకత విశ్వాసాన్ని పెంపొందించింది మరియు బలమైన పీర్ సమీక్షను ప్రారంభించింది. పరిశోధకులు అల్గారిథమ్‌లను పరిశీలించగలరు, వాటి పరిమితులను అర్థం చేసుకోగలరు మరియు నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా వాటిని మార్చగలరు. ఈ సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థ బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ నుండి ఆస్ట్రోఫిజిక్స్ వరకు రంగాలలో పురోగతిని వేగవంతం చేసింది. శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణను విప్లవాత్మకంగా మార్చడానికి AI యొక్క సంభావ్యత అపారమైనది, సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడం, పరికల్పనలను రూపొందించడం మరియు అపూర్వమైన స్థాయిలలో క్లిష్టమైన ప్రక్రియలను అనుకరించడం వంటి వాగ్దానాలను అందిస్తుంది. అయితే, ఈ సంభావ్యతను గ్రహించడం ఎల్లప్పుడూ శాస్త్రీయ పురోగతికి ఆధారమైన పారదర్శకత మరియు పునరుత్పత్తి యొక్క అదే సూత్రాలను నిర్వహించడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ‘ఓపెన్’గా మారువేషంలో ఉన్నప్పటికీ, మూసివేయబడిన, యాజమాన్య AI వ్యవస్థల వైపు మారడం, పరిశోధన సంఘాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడం, సహకారాన్ని అడ్డుకోవడం మరియు చివరికి అవగాహన మరియు ధృవీకరణకు అడ్డంకులను నిలబెట్టడం ద్వారా ఆవిష్కరణ వేగాన్ని తగ్గించడం వంటి ప్రమాదం ఉంది. శాస్త్రీయ ప్రయత్నానికి శక్తివంతమైనవి మాత్రమే కాకుండా, పారదర్శకంగా మరియు నమ్మదగిన సాధనాలు అవసరం.

డేటా గందరగోళం: AI యొక్క పారదర్శకత సవాలు

AIలో ‘ఓపెన్ సోర్స్’ చర్చ యొక్క గుండె వద్ద శిక్షణ డేటా యొక్క కీలక సమస్య ఉంది. ప్రధానంగా దాని కోడ్ ద్వారా నిర్వచించబడిన సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్‌లా కాకుండా, పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMs) మరియు ఇతర పునాది AI వ్యవస్థలు వాటి అభివృద్ధి సమయంలో అవి గ్రహించే భారీ డేటాసెట్‌ల ద్వారా ప్రాథమికంగా రూపొందించబడతాయి. ఈ డేటా యొక్క లక్షణాలు, పక్షపాతాలు మరియు మూలం మోడల్ ప్రవర్తన, దాని సామర్థ్యాలు మరియు దాని సంభావ్య పరిమితులను తీవ్రంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. అందువల్ల, AIలో నిజమైన ఓపెన్‌నెస్, మోడల్ వెయిట్స్ లేదా ఇన్ఫరెన్స్ కోడ్‌ను విడుదల చేయడం కంటే చాలా ఎక్కువగా ఈ డేటాకు సంబంధించి పారదర్శకత స్థాయిని అవసరం చేస్తుంది.

ప్రస్తుతం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ గొడుగు కింద మార్కెట్ చేయబడిన అనేక మోడల్‌లు ఈ విషయంలో స్పష్టంగా తక్కువగా ఉన్నాయి. Meta యొక్క Llama సిరీస్, Microsoft యొక్క Phi-2, లేదా Mistral AI యొక్క Mixtral వంటి ప్రముఖ ఉదాహరణలను పరిగణించండి. ఈ కంపెనీలు కొన్ని భాగాలను విడుదల చేసినప్పటికీ, డెవలపర్‌లు మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి లేదా ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి, అవి తరచుగా అంతర్లీన శిక్షణ డేటా గురించి గణనీయమైన పరిమితులను విధిస్తాయి లేదా తక్కువ వివరాలను అందిస్తాయి. ఇందులో ఉన్న డేటాసెట్‌లు భారీగా, యాజమాన్యంగా, తక్కువ క్యూరేషన్‌తో వెబ్ నుండి స్క్రాప్ చేయబడినవి లేదా లైసెన్సింగ్ పరిమితులకు లోబడి ఉండవచ్చు, పూర్తి పబ్లిక్ విడుదలను సవాలుగా లేదా అసాధ్యంగా మారుస్తుంది. అయితే, దీని గురించి సమగ్ర సమాచారం లేకుండా:

• డేటా మూలాలు: సమాచారం ఎక్కడ నుండి వచ్చింది? ఇది ప్రధానంగా టెక్స్ట్, చిత్రాలు, కోడ్? ఏ వెబ్‌సైట్‌లు, పుస్తకాలు లేదా డేటాబేస్‌ల నుండి?
• డేటా క్యూరేషన్: డేటా ఎలా ఫిల్టర్ చేయబడింది, శుభ్రం చేయబడింది మరియు ప్రాసెస్ చేయబడింది? సమాచారాన్ని చేర్చడానికి లేదా మినహాయించడానికి ఏ ప్రమాణాలు ఉపయోగించబడ్డాయి?
• డేటా లక్షణాలు: డేటాలో తెలిసిన పక్షపాతాలు ఏమిటి (ఉదా., జనాభా, సాంస్కృతిక, భాషాపరమైన)? ఇది ఏ కాల వ్యవధిని కవర్ చేస్తుంది?
• ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలు: శిక్షణకు ముందు డేటాకు ఏ పరివర్తనలు వర్తింపజేయబడ్డాయి?

…స్వతంత్ర పరిశోధకులు మోడల్ ప్రవర్తనను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడం, దాని అభివృద్ధిని పునరావృతం చేయడం లేదా దాని సంభావ్య పక్షపాతాలు మరియు వైఫల్య పాయింట్లను విమర్శనాత్మకంగా అంచనా వేయడం చాలా కష్టమవుతుంది. ఈ డేటా పారదర్శకత లేకపోవడం ప్రస్తుత ‘ఓపెన్ సోర్స్’ AI విడుదలలు సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రపంచంలో స్థాపించబడిన నిజమైన ఓపెన్‌నెస్ యొక్క స్ఫూర్తిని, కాకపోయినా అక్షరాన్ని, అందుకోవడంలో విఫలమవడానికి ప్రాథమిక కారణం. దీనికి విరుద్ధంగా, Allen Institute for AI యొక్క OLMo మోడల్ లేదా LLM360 యొక్క CrystalCoder వంటి కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ప్రయత్నాలు వంటి కార్యక్రమాలు వాటి డేటా మరియు శిక్షణ పద్దతుల గురించి ఎక్కువ పారదర్శకతను అందించడానికి మరింత సమన్వయ ప్రయత్నాలు చేశాయి, సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ విలువలతో మరింత సమలేఖనం చేయబడిన ఉన్నత ప్రమాణాన్ని నిర్దేశించాయి.

'ఓపెన్‌వాషింగ్': వ్యూహాత్మక లేబులింగ్ లేదా నియంత్రణ పక్కదారి?

దాని సూత్రాలను పూర్తిగా స్వీకరించని సంస్థలచే ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్‌ను స్వాధీనం చేసుకోవడం ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ గురించి ఆందోళనలకు దారితీసింది. ఈ పదం పారదర్శకత మరియు ప్రాప్యత యొక్క అనుబంధ స్థాయికి కట్టుబడి ఉండకుండా, ప్రజా సంబంధాల ప్రయోజనాలు లేదా వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం కోసం ఓపెన్‌నెస్ యొక్క సానుకూల అర్థాలను ఉపయోగించుకునే పద్ధతిని వివరిస్తుంది. కంపెనీలు ఇందులో ఎందుకు పాల్గొనవచ్చు? అనేక కారకాలు పనిలో ఉండవచ్చు. ‘ఓపెన్ సోర్స్’ బ్రాండ్ గణనీయమైన సద్భావనను కలిగి ఉంది, సంఘం మరియు భాగస్వామ్య పురోగతికి నిబద్ధతను సూచిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లు మరియు కస్టమర్‌లకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.

ఇంకా, Nature మరియు ఇతర పరిశీలకులు గుర్తించినట్లుగా, నియంత్రణ ప్రకృతి దృశ్యాలు అనుకోకుండా అటువంటి ప్రవర్తనను ప్రోత్సహించవచ్చు. 2024లో ఖరారు చేయబడిన యూరోపియన్ యూనియన్ యొక్క మైలురాయి AI చట్టం, అధిక-ప్రమాదం మరియు సాధారణ-ప్రయోజన AI వ్యవస్థలపై కఠినమైన అవసరాలను విధించే నిబంధనలను కలిగి ఉంది. అయితే, ఇది ఓపెన్-సోర్స్ లైసెన్స్‌ల క్రింద విడుదల చేయబడిన AI మోడల్‌ల కోసం సంభావ్య మినహాయింపులు లేదా తేలికపాటి అవసరాలను కూడా కలిగి ఉంది. ఇది ఒక సంభావ్య లొసుగును సృష్టిస్తుంది, ఇక్కడ కంపెనీలు తమ మోడల్‌లను ‘ఓపెన్ సోర్స్’గా వ్యూహాత్మకంగా లేబుల్ చేయవచ్చు – శిక్షణ డేటా వంటి కీలక భాగాలు పరిమితంగా ఉన్నప్పటికీ – ప్రత్యేకంగా నియంత్రణ అడ్డంకులను నావిగేట్ చేయడానికి మరియు మరింత కఠినమైన సమ్మతి బాధ్యతలను నివారించడానికి.

నియంత్రణ మధ్యవర్తిత్వం యొక్క ఈ సంభావ్యత తీవ్రంగా ఆందోళన కలిగిస్తుంది. భద్రత, న్యాయం మరియు జవాబుదారీతనం నిర్ధారించడానికి ఉద్దేశించిన పరిశీలనను శక్తివంతమైన AI వ్యవస్థలు తప్పించుకోవడానికి ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ అనుమతిస్తే, అది నియంత్రణ యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని బలహీనపరుస్తుంది. ఇది శాస్త్రీయ సంఘాన్ని కూడా ప్రమాదకర స్థితిలో ఉంచుతుంది. పూర్తిగా మూసివేయబడిన వాణిజ్య సమర్పణలతో పోలిస్తే వాటి ప్రాప్యత కారణంగా పరిశోధకులు ఈ నామమాత్రంగా ‘ఓపెన్’ వ్యవస్థల వైపు ఆకర్షితులవవచ్చు, కేవలం తమ పద్దతులు అపారదర్శకంగా మరియు ధృవీకరించలేని సాధనాలపై ఆధారపడి ఉన్నారని కనుగొనవచ్చు. ఈ ఆధారపడటం శాస్త్రీయ సమగ్రతను రాజీ చేసే ప్రమాదం ఉంది, పరిశోధన పునరుత్పత్తి చేయగలదని, నిష్పక్షపాతంగా ఉందని మరియు దృఢమైన, అర్థమయ్యే పునాదిపై నిర్మించబడిందని నిర్ధారించడం కష్టతరం చేస్తుంది. సుపరిచితమైన లేబుల్ యొక్క ఆకర్షణ నిజమైన శాస్త్రీయ విచారణను అడ్డుకునే అంతర్లీన పరిమితులను దాచిపెట్టవచ్చు.

AI యుగం కోసం ఓపెన్‌నెస్‌ను పునర్నిర్వచించడం: OSAID ఫ్రేమ్‌వర్క్

AI ద్వారా ఎదురైన ప్రత్యేక సవాళ్లకు సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ నిర్వచనాల అసమర్థతను గుర్తించి, ఓపెన్ సోర్స్ ఇనిషియేటివ్ (OSI) – ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాల యొక్క దీర్ఘకాలిక సంరక్షకుడు – ఒక కీలకమైన ప్రపంచ ప్రయత్నాన్ని ప్రారంభించింది. వారి లక్ష్యం కృత్రిమ మేధస్సు కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన స్పష్టమైన, బలమైన నిర్వచనాన్ని స్థాపించడం: ఓపెన్ సోర్స్ AI డెఫినిషన్ (OSAID 1.0). ఈ చొరవ AI సందర్భంలో ‘ఓపెన్’ యొక్క అర్థాన్ని తిరిగి పొందడానికి మరియు పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం కోసం నిస్సందేహమైన ప్రమాణాలను నిర్దేశించడానికి ఒక కీలకమైన దశను సూచిస్తుంది.

ప్రతిపాదిత OSAID ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లోని ఒక కీలక ఆవిష్కరణ ‘డేటా సమాచారం’ భావన. గోప్యతా ఆందోళనలు, కాపీరైట్ పరిమితులు లేదా కేవలం స్కేల్ కారణంగా భారీ శిక్షణ డేటాసెట్‌ల పూర్తి విడుదల తరచుగా అసాధ్యం లేదా చట్టబద్ధంగా నిషేధించబడవచ్చని అంగీకరిస్తూ, OSAID డేటా గురించి సమగ్ర బహిర్గతం తప్పనిసరి చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇందులో డెవలపర్‌లు దీనికి సంబంధించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందించాల్సిన అవసరాలు ఉన్నాయి:

1. మూలాలు మరియు కూర్పు: శిక్షణ డేటా యొక్క మూలాలను స్పష్టంగా గుర్తించడం.
2. లక్షణాలు: డేటాలోని తెలిసిన లక్షణాలు, పరిమితులు మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం.
3. తయారీ పద్ధతులు: శిక్షణ కోసం డేటాను శుభ్రపరచడం, ఫిల్టర్ చేయడం మరియు సిద్ధం చేయడానికి ఉపయోగించే ప్రక్రియలను వివరించడం.

ముడి డేటాను భాగస్వామ్యం చేయలేకపోయినా, ఈ మెటాడేటాను అందించడం పరిశోధకులు మరియు ఆడిటర్‌లు AI మోడల్‌ను రూపొందించిన కారకాలపై కీలక అంతర్దృష్టులను పొందడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది సంభావ్య పక్షపాతాల గురించి మంచి అవగాహనను సులభతరం చేస్తుంది, మరింత సమాచారంతో కూడిన ప్రమాద అంచనాలను ప్రారంభిస్తుంది మరియు పునరుత్పత్తి లేదా తులనాత్మక అధ్యయనాలను ప్రయత్నించడానికి ఆధారాన్ని అందిస్తుంది.

డేటా సమాచారానికి మించి, OSI యొక్క ప్రయత్నం, Open Future వంటి సంస్థల నుండి వాదోపవాదాలతో పాటు, ‘డేటా-కామన్స్’ మోడల్ వైపు విస్తృత మార్పును ప్రోత్సహిస్తుంది. ఇది AI శిక్షణ కోసం అవసరమైన డేటాసెట్‌లు మరింత బహిరంగంగా మరియు సమానంగా క్యూరేట్ చేయబడి, అందుబాటులో ఉంచబడే భవిష్యత్తును ఊహించుకుంటుంది, AI అభివృద్ధికి, ముఖ్యంగా పరిశోధన సంఘంలో, మరింత పారదర్శక మరియు సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందిస్తుంది. OSAID నిర్వచనం AI వ్యవస్థలను మూల్యాంకనం చేయగల స్పష్టమైన బెంచ్‌మార్క్‌ను అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఉపరితల లేబుల్‌లను దాటి ఓపెన్‌నెస్‌కు నిజమైన నిబద్ధతను అంచనా వేస్తుంది.

ఒక సామూహిక బాధ్యత: నిజమైన AI పారదర్శకతను నడపడం

AIలో నిజమైన ఓపెన్‌నెస్‌ను నిర్ధారించే సవాలును కేవలం నిర్వచనాల ద్వారా పరిష్కరించలేము; దీనికి బహుళ వాటాదారుల నుండి సమన్వయ చర్య అవసరం. శాస్త్రీయ సంఘం, అధునాతన AI సాధనాల డెవలపర్‌లు మరియు ప్రాథమిక వినియోగదారులుగా, గణనీయమైన బాధ్యతను కలిగి ఉంది. పరిశోధకులు OSAID 1.0 వంటి కార్యక్రమాలతో చురుకుగా పాల్గొనాలి, దాని సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవాలి మరియు వాటి స్వీకరణ కోసం వాదించాలి. వారు ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించే AI మోడల్‌ల ‘ఓపెన్‌నెస్’ వాదనలను విమర్శనాత్మకంగా మూల్యాంకనం చేయాలి, శిక్షణ డేటా మరియు పద్దతుల గురించి ఎక్కువ పారదర్శకతను అందించే వాటికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి, ఇది సౌకర్యవంతంగా కనిపించే కానీ అపారదర్శక వ్యవస్థల ఆకర్షణను ప్రతిఘటించాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పటికీ. ప్రచురణలు, సమావేశాలు మరియు సంస్థాగత చర్చలలో ధృవీకరించదగిన, పునరుత్పత్తి చేయగల AI సాధనాల అవసరాన్ని వ్యక్తం చేయడం చాలా ముఖ్యం.

ప్రభుత్వ నిధుల ఏజెన్సీలు మరియు ప్రభుత్వ సంస్థలు కూడా కీలక పాత్ర పోషించాలి. వారు గ్రాంట్ అవసరాలు మరియు సేకరణ విధానాల ద్వారా గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతారు. US నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్స్ ఆఫ్ హెల్త్ (NIH) వంటి సంస్థలు, దాని నిధుల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన పరిశోధన డేటా కోసం ఇప్పటికే ఓపెన్ లైసెన్సింగ్‌ను తప్పనిసరి చేస్తాయి, విలువైన పూర్వాపరాలను అందిస్తాయి. అదేవిధంగా, ఇటలీ యొక్క ప్రభుత్వ పరిపాలనా సంస్థలు ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలనే అవసరం వంటి ఉదాహరణలు విధానం స్వీకరణను ఎలా నడిపించగలదో ప్రదర్శిస్తాయి. ఈ సూత్రాలను AI రంగానికి విస్తరించవచ్చు మరియు విస్తరించాలి. ప్రభుత్వాలు మరియు నిధుల సంస్థలు పరిగణించాలి:

• ప్రభుత్వ నిధులతో కూడిన AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి కోసం బలమైన ఓపెన్ సోర్స్ AI ప్రమాణాలకు (OSAID వంటివి) కట్టుబడి ఉండటాన్ని తప్పనిసరి చేయడం.
• పరిశోధన-కేంద్రీకృత AI మోడల్‌ల శిక్షణకు అనువైన నిజంగా ఓపెన్, అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్‌ల – ఒక ‘డేటా కామన్స్’ – సృష్టిలో పెట్టుబడి పెట్టడం.
• EU AI చట్టం వంటి నిబంధనలు ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ను నిరోధించే విధంగా అమలు చేయబడుతున్నాయని మరియు వాటి లైసెన్సింగ్ వాదనలతో సంబంధం లేకుండా అన్ని శక్తివంతమైన AI వ్యవస్థలను జవాబుదారీగా ఉంచుతున్నాయని నిర్ధారించడం.

చివరికి, పరిశోధనలో AI యొక్క భవిష్యత్తును కాపాడటానికి ఐక్య ఫ్రంట్ అవసరం. శాస్త్రవేత్తలు పారదర్శకతను డిమాండ్ చేయాలి, సంస్థలు నిజమైన ఓపెన్‌నెస్‌కు ప్రాధాన్యతనిచ్చే విధానాలను అమలు చేయాలి మరియు నియంత్రకాలు ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్ జవాబుదారీతనానికి అర్ధవంతమైన నిబద్ధతను సూచిస్తుందని నిర్ధారించాలి, అనుకూలమైన ఎస్కేప్ హాచ్ కాదు. ఈ సామూహిక ప్రయత్నాలు లేకుండా, శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణ కోసం AI యొక్క అపారమైన సంభావ్యత మూసివేయబడిన, యాజమాన్య వ్యవస్థలచే ఆధిపత్యం చెలాయించే ప్రకృతి దృశ్యం ద్వారా రాజీపడే ప్రమాదం ఉంది, శాస్త్రీయ పురోగతి యొక్క సహకార మరియు ధృవీకరించదగిన స్వభావాన్ని ప్రాథమికంగా బలహీనపరుస్తుంది. భవిష్యత్ పరిశోధన యొక్క సమగ్రత ప్రమాదంలో ఉంది.