సాంకేతిక ప్రపంచంలో ‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే పదానికి శక్తివంతమైన ప్రతిధ్వని ఉంది. ఇది సహకార ఆవిష్కరణ, పంచుకున్న జ్ఞానం, మరియు పారదర్శకతలో ప్రాథమిక నమ్మకం యొక్క చిత్రాలను రేకెత్తిస్తుంది. ఈ స్ఫూర్తి యాభై ఏళ్ల క్రితం కాలిఫోర్నియాలోని Menlo Parkలో Homebrew Computer Club ఏర్పాటుతో స్పష్టంగా ప్రతిబింబించింది. ఈ ఔత్సాహికులు మరియు టింకరర్ల సమూహం కేవలం యంత్రాలను నిర్మించలేదు; వారు ఆలోచనలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌లను స్వేచ్ఛగా మార్పిడి చేసుకునే సంస్కృతిని నిర్మించారు, ఇది కంప్యూటింగ్‌ను విప్లవాత్మకంగా మార్చిన ఓపెన్-సోర్స్ ఉద్యమానికి పునాది రాళ్లను వేసింది. అయినప్పటికీ, నేడు, ఈ కష్టపడి సంపాదించిన వారసత్వం మరియు ఓపెన్‌నెస్ యొక్క నిర్వచనం సూక్ష్మమైన కానీ ముఖ్యమైన సవాలును ఎదుర్కొంటోంది, ముఖ్యంగా కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క వేగంగా విస్తరిస్తున్న డొమైన్‌లో. అధునాతన AI మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేస్తున్న పెరుగుతున్న సంఖ్యలో కంపెనీలు తమ సృష్టిలను ‘ఓపెన్ సోర్స్’గా ఉత్సాహంగా బ్రాండ్ చేస్తున్నాయి, కానీ దగ్గరగా పరిశీలిస్తే ఈ లేబుల్ తరచుగా ఉపరితలంగా వర్తించబడుతుందని, ఉద్యమం యొక్క ప్రధాన సిద్ధాంతాలకు తక్కువగా ఉన్న వాస్తవికతను దాచిపెడుతుందని తెలుస్తుంది. అర్థం యొక్క ఈ పలుచన కేవలం అర్థశాస్త్రపరమైన వాదన కాదు; ఇది పారదర్శకత మరియు పునరుత్పాదకత సూత్రాలకు నిజమైన ముప్పును కలిగిస్తుంది, ఇవి ముఖ్యంగా శాస్త్రీయ సమాజంలో అత్యంత ముఖ్యమైనవి.
నిజమైన ఓపెన్ సహకారం స్ఫూర్తిని అర్థం చేసుకోవడం
ప్రస్తుత దుస్థితిని గ్రహించడానికి, ‘ఓపెన్ సోర్స్’ నిజంగా ఏమి సూచిస్తుందో మొదట అభినందించాలి. ఇది కేవలం ఉచిత సాఫ్ట్‌వేర్ కంటే ఎక్కువ; ఇది సామూహిక పురోగతి మరియు ధృవీకరించదగిన నమ్మకంలో పాతుకుపోయిన తత్వశాస్త్రం. ఈ తత్వశాస్త్రం యొక్క పునాది నాలుగు ముఖ్యమైన స్వేచ్ఛలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
- ఏదైనా ప్రయోజనం కోసం ప్రోగ్రామ్‌ను అమలు చేసే స్వేచ్ఛ.
- ప్రోగ్రామ్ ఎలా పనిచేస్తుందో అధ్యయనం చేసే స్వేచ్ఛ మరియు మీకు కావలసిన విధంగా కంప్యూటింగ్ చేయడానికి దాన్ని మార్చడం. దీనికి సోర్స్ కోడ్‌కు యాక్సెస్ ఒక ముందస్తు షరతు.
- ఇతరులకు సహాయం చేయడానికి కాపీలను పునఃపంపిణీ చేసే స్వేచ్ఛ.
- మీ సవరించిన సంస్కరణల కాపీలను ఇతరులకు పంపిణీ చేసే స్వేచ్ఛ. ఇలా చేయడం ద్వారా మీరు మీ మార్పుల నుండి మొత్తం సమాజం ప్రయోజనం పొందే అవకాశాన్ని ఇవ్వవచ్చు. దీనికి సోర్స్ కోడ్‌కు యాక్సెస్ ఒక ముందస్తు షరతు.
ఈ స్వేచ్ఛలు, సాధారణంగా GNU General Public License (GPL), MIT License, లేదా Apache License వంటి లైసెన్స్‌లలో పొందుపరచబడినవి, చారిత్రాత్మకంగా సోర్స్ కోడ్ చుట్టూ కేంద్రీకృతమై ఉన్నాయి. సోర్స్ కోడ్ - ప్రోగ్రామర్లు వ్రాసిన మానవ-చదవగలిగే సూచనలు - సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క బ్లూప్రింట్. ఈ కోడ్‌ను బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంచడం వలన ఎవరైనా దానిని తనిఖీ చేయడానికి, దాని తర్కాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, సంభావ్య లోపాలను గుర్తించడానికి, కొత్త అవసరాలకు అనుగుణంగా మార్చడానికి మరియు ఆ మెరుగుదలలను పంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఈ నమూనా ఆవిష్కరణ మరియు శాస్త్రీయ పురోగతికి అసాధారణమైన ఉత్ప్రేరకంగా ఉంది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశోధకులకు సులభంగా అందుబాటులో ఉన్న సాధనాల ప్రభావాన్ని పరిగణించండి:
- గణాంక విశ్లేషణ: R Studio వంటి సాఫ్ట్‌వేర్ గణాంక కంప్యూటింగ్ మరియు గ్రాఫిక్స్ కోసం శక్తివంతమైన, పారదర్శకమైన మరియు విస్తరించదగిన వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది, ఇది లెక్కలేనన్ని శాస్త్రీయ రంగాలలో డేటా విశ్లేషణకు మూలస్తంభంగా మారింది. దాని ఓపెన్‌నెస్ పద్ధతుల పీర్ రివ్యూ మరియు ప్రత్యేక ప్యాకేజీల అభివృద్ధికి అనుమతిస్తుంది.
- కంప్యూటేషనల్ ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్: OpenFOAM ద్రవ ప్రవాహాలను అనుకరించడానికి ఒక అధునాతన లైబ్రరీని అందిస్తుంది, ఇది ఏరోస్పేస్ ఇంజనీరింగ్ నుండి పర్యావరణ శాస్త్రం వరకు రంగాలలో కీలకమైనది. దాని ఓపెన్ స్వభావం సంక్లిష్ట అనుకరణల అనుకూలీకరణ మరియు ధృవీకరణను అనుమతిస్తుంది.
- ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్స్: Linux మరియు ఇతర ఓపెన్-సోర్స్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లు ప్రపంచంలోని కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయాలలో ఎక్కువ భాగానికి వెన్నెముకగా ఉన్నాయి, వీటిలో శాస్త్రీయ అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ క్లస్టర్‌లు ఉన్నాయి, వాటి స్థిరత్వం, వశ్యత మరియు పారదర్శకత కోసం విలువైనవి.
ప్రయోజనాలు కేవలం ఖర్చు ఆదాకు మించి విస్తరించి ఉన్నాయి. ఓపెన్ సోర్స్ పునరుత్పాదకతను ప్రోత్సహిస్తుంది, ఇది శాస్త్రీయ పద్ధతికి మూలస్తంభం. పరిశోధనలో ఉపయోగించిన సాధనాలు మరియు కోడ్ ఓపెన్‌గా ఉన్నప్పుడు, ఇతర శాస్త్రవేత్తలు ప్రయోగాలను పునరావృతం చేయవచ్చు, ఫలితాలను ధృవీకరించవచ్చు మరియు విశ్వాసంతో పనిని నిర్మించవచ్చు. ఇది ప్రపంచ సహకారాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది, అడ్డంకులను ఛేదిస్తుంది మరియు విభిన్న నేపథ్యాలు మరియు సంస్థల నుండి పరిశోధకులను భాగస్వామ్య సవాళ్లకు దోహదం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది దీర్ఘాయువును నిర్ధారిస్తుంది మరియు విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను నివారిస్తుంది, యాజమాన్య సాఫ్ట్‌వేర్ కంపెనీల ఇష్టానుసారం పరిశోధన పెట్టుబడులను రక్షిస్తుంది. ఇది కొత్త ఆలోచనలు మరియు పద్ధతుల వేగవంతమైన వ్యాప్తి మరియు పునరావృత్తిని అనుమతించడం ద్వారా ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది. ఓపెన్-సోర్స్ నీతి ప్రాథమికంగా పారదర్శకత, పరిశీలన మరియు భాగస్వామ్య పురోగతి ద్వారా జ్ఞానం యొక్క శాస్త్రీయ అన్వేషణతో సమలేఖనం చేయబడింది.
కృత్రిమ మేధస్సు: పూర్తిగా భిన్నమైన విషయం
సోర్స్ కోడ్ యొక్క ప్రాప్యత చుట్టూ సురక్షితంగా నిర్మించబడిన స్థిరపడిన ఓపెన్-సోర్స్ నమూనా, కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో, ముఖ్యంగా ఫౌండేషనల్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs) వంటి పెద్ద-స్థాయి మోడల్‌లకు వర్తించినప్పుడు గణనీయమైన అల్లకల్లోలాన్ని ఎదుర్కొంటుంది. ఈ AI వ్యవస్థలు ఖచ్చితంగా కోడ్‌ను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, వాటి కార్యాచరణ మరియు ప్రవర్తన చాలా క్లిష్టమైన మరియు తరచుగా అపారదర్శక అంశాల ద్వారా రూపొందించబడ్డాయి. ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ కోసం నిర్మాణ కోడ్‌ను విడుదల చేయడం సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ కోసం చేసినట్లుగా నిజమైన ఓపెన్‌నెస్‌కు సమానం కాదు.
ఒక AI మోడల్, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్, సాధారణంగా అనేక కీలక పదార్థాలతో కూడి ఉంటుంది:
- మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్: ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క నిర్మాణ రూపకల్పన - పొరలు, న్యూరాన్లు మరియు కనెక్షన్ల అమరిక. కంపెనీలు తరచుగా ఈ సమాచారాన్ని విడుదల చేస్తాయి, దీనిని ఓపెన్‌నెస్‌కు సాక్ష్యంగా ప్రదర్శిస్తాయి. ఇది ఇంజిన్ యొక్క బ్లూప్రింట్‌ను పంచుకోవడం లాంటిది.
- మోడల్ వెయిట్స్ (పారామీటర్లు): ఇవి నెట్‌వర్క్‌లోని సంఖ్యా విలువలు, తరచుగా బిలియన్ల కొద్దీ ఉంటాయి, ఇవి శిక్షణ ప్రక్రియలో సర్దుబాటు చేయబడ్డాయి. అవి శిక్షణ డేటా నుండి సంగ్రహించబడిన నేర్చుకున్న నమూనాలు మరియు జ్ఞానాన్ని సూచిస్తాయి. వెయిట్స్ విడుదల చేయడం వలన ఇతరులు ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది పూర్తిగా సమీకరించబడిన ఇంజిన్‌ను అందించడం లాంటిది, అమలు చేయడానికి సిద్ధంగా ఉంది.
- శిక్షణ డేటా: ఇది బహుశా అత్యంత కీలకమైన మరియు తరచుగా అస్పష్టంగా ఉండే భాగం. ఫౌండేషనల్ మోడల్‌లు భారీ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి, తరచుగా ఇంటర్నెట్ నుండి స్క్రాప్ చేయబడతాయి లేదా యాజమాన్య లేదా ప్రైవేట్ సేకరణల నుండి (వైద్య రికార్డుల వంటివి, ఇవి గణనీయమైన గోప్యతా ఆందోళనలను లేవనెత్తుతాయి) మూలం చేయబడతాయి. ఈ డేటాలోని కూర్పు, క్యూరేషన్, ఫిల్టరింగ్ మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలు మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలు, పరిమితులు మరియు నైతిక ప్రవర్తనను తీవ్రంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. శిక్షణ డేటా గురించి వివరణాత్మక సమాచారం లేకుండా, ఒక మోడల్ ఎందుకు అలా ప్రవర్తిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం, లేదా నిర్దిష్ట అనువర్తనాల కోసం దాని అనుకూలత మరియు భద్రతను అంచనా వేయడం చాలా కష్టం అవుతుంది. ఇది రహస్య ఇంధన మిశ్రమం మరియు ఇంజిన్ రన్-ఇన్ చేయబడిన ఖచ్చితమైన పరిస్థితులు.
- శిక్షణ కోడ్ మరియు ప్రక్రియ: ఇందులో శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే నిర్దిష్ట అల్గారిథమ్‌లు, ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు, ఎంచుకున్న హైపర్‌పారామీటర్లు (నేర్చుకునే ప్రక్రియను నియంత్రించే సెట్టింగ్‌లు), ఉపయోగించిన గణన మౌలిక సదుపాయాలు మరియు వినియోగించబడిన గణనీయమైన శక్తి ఉన్నాయి. శిక్షణ ప్రక్రియలో చిన్న వైవిధ్యాలు వేర్వేరు మోడల్ ప్రవర్తనలకు దారితీయవచ్చు, నిర్మాణం మరియు డేటా తెలిసినప్పటికీ పునరుత్పాదకతను సవాలుగా మారుస్తుంది. ఇది ఇంజిన్‌ను నిర్మించడానికి మరియు ట్యూన్ చేయడానికి ఉపయోగించే వివరణాత్మక ఇంజనీరింగ్ స్పెసిఫికేషన్‌లు, టూలింగ్ మరియు ఫ్యాక్టరీ పరిస్థితులను సూచిస్తుంది.
ప్రస్తుతం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ AIగా మార్కెట్ చేయబడుతున్న అనేక వ్యవస్థలు ప్రధానంగా మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ముందుగా శిక్షణ పొందిన వెయిట్స్‌కు యాక్సెస్‌ను అందిస్తాయి. ఇది వినియోగదారులను మోడల్‌ను అమలు చేయడానికి మరియు బహుశా చిన్న డేటాసెట్‌లపై ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి అనుమతించినప్పటికీ, శిక్షణ డేటా మరియు ప్రక్రియకు సంబంధించి అవసరమైన పారదర్శకతను అందించడంలో ఇది తీవ్రంగా విఫలమవుతుంది. ఇది మోడల్ యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలను నిజంగా అధ్యయనం చేసే లేదా దాని మూలాలను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం లేదా అర్థం చేసుకోవడం అవసరమయ్యే లోతైన అర్థవంతమైన మార్గాల్లో దానిని సవరించగల సామర్థ్యాన్ని తీవ్రంగా తగ్గిస్తుంది. ఓపెన్-సోర్స్ నిర్వచనానికి కేంద్రంగా ఉన్న అధ్యయనం మరియు సవరించే స్వేచ్ఛలు, డేటా మరియు శిక్షణ పద్దతి యొక్క కీలక అంశాలు దాగి ఉన్నప్పుడు గణనీయంగా దెబ్బతింటాయి. మోడల్ యొక్క సృష్టిని మొదటి నుండి పునరావృతం చేయడం - శాస్త్రీయ అవగాహన మరియు ధృవీకరణ యొక్క కీలక పరీక్ష - వాస్తవంగా అసాధ్యం అవుతుంది.
AIలో ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ యొక్క సమస్యాత్మక ధోరణి
లేబుల్ మరియు వాస్తవికత మధ్య ఈ అంతరం ‘ఓపెన్‌వాషింగ్’ అని పిలువబడే ఒక అభ్యాసానికి దారితీసింది. ఈ పదం మార్కెటింగ్ మరియు వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం కోసం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ యొక్క సానుకూల ఖ్యాతి మరియు గ్రహించిన ప్రయోజనాలను కంపెనీలు ఉపయోగించుకునే చర్యను వివరిస్తుంది, అదే సమయంలో వివరణాత్మక శిక్షణ డేటా సమాచారం లేదా శిక్షణ కోసం ఉపయోగించిన కోడ్ వంటి కీలక భాగాలకు ప్రాప్యతను నిలిపివేస్తుంది. వారు తమ వ్యవస్థలను పారదర్శకత మరియు కమ్యూనిటీ యాక్సెస్ యొక్క డిమాండ్ సూత్రాలను పూర్తిగా స్వీకరించకుండా ఓపెన్‌నెస్ భాషలో కప్పిపుచ్చుకుంటారు.
అనేక ప్రముఖ AI మోడల్‌లు, విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ మరియు కొన్నిసార్లు ‘ఓపెన్’ హోదాను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, Open Source Initiative (OSI) వంటి సంస్థలచే సమర్థించబడిన ఓపెన్ సోర్స్ యొక్క సమగ్ర నిర్వచనంతో పోల్చినప్పుడు తక్కువగా ఉంటాయి. 2022 నుండి AI సందర్భంలో ఓపెన్ సోర్స్ యొక్క అర్థాన్ని స్పష్టం చేయడానికి శ్రద్ధగా పనిచేస్తున్న OSI ద్వారా ఒక విశ్లేషణ, అనేక ప్రసిద్ధ మోడల్‌లతో ఆందోళనలను హైలైట్ చేసింది:
- Llama 2 & Llama 3.x (Meta): మోడల్ వెయిట్స్ మరియు ఆర్కిటెక్చర్ అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, ఉపయోగంపై పరిమితులు మరియు పూర్తి శిక్షణ డేటాసెట్ మరియు ప్రక్రియకు సంబంధించి అసంపూర్ణ పారదర్శకత సాంప్రదాయ ఓపెన్-సోర్స్ విలువలతో వాటి సమలేఖనాన్ని పరిమితం చేస్తాయి.
- Grok (X): అదేవిధంగా, అందుబాటులో ఉంచబడినప్పటికీ, దాని శిక్షణ డేటా మరియు పద్దతి గురించి సమగ్ర సమాచారం లేకపోవడం దాని నిజమైన ఓపెన్‌నెస్ గురించి ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
- Phi-2 (Microsoft): తరచుగా ‘ఓపెన్ మోడల్’గా వర్ణించబడినప్పటికీ, దాని సృష్టి ప్రక్రియ మరియు డేటాకు సంబంధించి పూర్తి పారదర్శకత పరిమితంగానే ఉంది.
- Mixtral (Mistral AI): భాగాలు విడుదల చేయబడినప్పటికీ, అధ్యయనం మరియు సవరణ కోసం అవసరమైన అన్ని భాగాలకు ప్రాప్యతలో పరిమితుల కారణంగా ఇది ఓపెన్ సోర్స్ కోసం పూర్తి ప్రమాణాలను అందుకోదు.
ఈ ఉదాహరణలు ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలకు ఎక్కువ కట్టుబడి ఉండటానికి ప్రయత్నించే ప్రయత్నాలకు విరుద్ధంగా ఉన్నాయి:
- OLMo (Allen Institute for AI): లాభాపేక్షలేని పరిశోధనా సంస్థచే అభివృద్ధి చేయబడింది, OLMo స్పష్టంగా ఓపెన్‌నెస్‌ను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడింది, కేవలం వెయిట్స్ మాత్రమే కాకుండా శిక్షణ కోడ్ మరియు ఉపయోగించిన డేటా గురించి వివరాలను కూడా విడుదల చేసింది.
- LLM360’s CrystalCoder: డేటా, శిక్షణ విధానాలు మరియు మూల్యాంకన కొలమానాలతో సహా మోడల్ యొక్క జీవితచక్రం అంతటా పూర్తి పారదర్శకతను లక్ష్యంగా చేసుకున్న కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ప్రాజెక్ట్.
ఓపెన్‌వాషింగ్‌లో ఎందుకు పాల్గొనాలి? ప్రేరణలు బహుముఖంగా ఉంటాయి:
- మార్కెటింగ్ మరియు అవగాహన: ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్ గణనీయమైన సద్భావనను కలిగి ఉంటుంది. ఇది సహకారం, నైతిక పద్ధతులు మరియు విస్తృత సమాజానికి నిబద్ధతను సూచిస్తుంది, ఇది వినియోగదారులు, డెవలపర్‌లు మరియు సానుకూల ప్రెస్‌ను ఆకర్షించగలదు.
- పర్యావరణ వ్యవస్థ నిర్మాణం: పూర్తి పారదర్శకత లేకుండా కూడా మోడల్ వెయిట్స్ విడుదల చేయడం, డెవలపర్‌లను AI సిస్టమ్ పైన అప్లికేషన్‌లను నిర్మించమని ప్రోత్సహిస్తుంది, ఇది మూల కంపెనీకి ప్రయోజనం చేకూర్చే ఆధారిత పర్యావరణ వ్యవస్థను సృష్టించగలదు.
- నియంత్రణ మధ్యవర్తిత్వం: ఇది ముఖ్యంగా ఆందోళన కలిగించే డ్రైవర్. European Union’s AI Act (2024) వంటి రాబోయే నిబంధనలు, కొన్ని అధిక-ప్రమాద AI వ్యవస్థలపై కఠినమైన అవసరాలను విధిస్తాయని భావిస్తున్నారు. అయినప్పటికీ, ‘ఉచిత మరియు ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్’ కోసం మినహాయింపులు లేదా తేలికపాటి పరిశీలన తరచుగా ప్రతిపాదించబడతాయి. ‘ఓపెన్ సోర్స్’ లేబుల్‌ను వర్తింపజేయడం ద్వారా - స్థాపించబడిన నిర్వచనాల ప్రకారం తప్పుగా ఉన్నప్పటికీ - కంపెనీలు ఈ నిబంధనలను మరింత సులభంగా నావిగేట్ చేయాలని ఆశించవచ్చు, యాజమాన్య, అధిక-ప్రమాద వ్యవస్థలతో సంబంధం ఉన్న సంభావ్య ఖరీదైన సమ్మతి భారాలను నివారించవచ్చు. ఈ వ్యూహాత్మక లేబులింగ్ సంభావ్య లొసుగును దోపిడీ చేస్తుంది, భద్రత మరియు పారదర్శకతను నిర్ధారించడానికి నియంత్రణ యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని బలహీనపరుస్తుంది.
ఈ అభ్యాసం చివరికి ‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే పదాన్ని విలువ తగ్గిస్తుంది మరియు గందరగోళాన్ని సృష్టిస్తుంది, వినియోగదారులు, డెవలపర్‌లు మరియు పరిశోధకులు ఏ AI వ్యవస్థలు నిజంగా లేబుల్ సూచించే పారదర్శకత మరియు స్వేచ్ఛలను అందిస్తాయో గుర్తించడం కష్టతరం చేస్తుంది.
సైన్స్ కోసం నిజమైన ఓపెన్‌నెస్ ఎందుకు అత్యవసరం
శాస్త్రీయ సమాజానికి, ఈ చర్చలో వాటాలు అనూహ్యంగా ఎక్కువగా ఉన్నాయి. సైన్స్ పారదర్శకత, పునరుత్పాదకత మరియు స్వతంత్ర ధృవీకరణ సామర్థ్యంపై వృద్ధి చెందుతుంది. జన్యు డేటాను విశ్లేషించడం మరియు వాతావరణ మార్పులను మోడలింగ్ చేయడం నుండి కొత్త పదార్థాలను కనుగొనడం మరియు సంక్లిష్ట జీవ వ్యవస్థలను అర్థం చేసుకోవడం వరకు - పరిశోధనలో AI యొక్క పెరుగుతున్న ఏకీకరణ ఈ AI సాధనాల స్వభావాన్ని విమర్శనాత్మకంగా ముఖ్యమైనదిగా చేస్తుంది. ‘బ్లాక్ బాక్స్’ AI వ్యవస్థలపై ఆధారపడటం, లేదా నిజమైన పారదర్శకతను అందించకుండా ఓపెన్‌గా మారువేషంలో ఉన్న వాటిపై ఆధారపడటం, తీవ్రమైన నష్టాలను పరిచయం చేస్తుంది:
- దెబ్బతిన్న పునరుత్పాదకత: ఒక అధ్యయనంలో ఉపయోగించిన AI మోడల్ వెనుక ఉన్న శిక్షణ డేటా మరియు పద్దతిని పరిశోధకులు యాక్సెస్ చేయలేకపోతే లేదా అర్థం చేసుకోలేకపోతే, ఫలితాలను పునరావృతం చేయడం అసాధ్యం అవుతుంది. ఇది ప్రాథమికంగా శాస్త్రీయ పద్ధతి యొక్క ప్రధాన స్తంభాన్ని బలహీనపరుస్తుంది. స్వతంత్రంగా ధృవీకరించబడకపోతే ఫలితాలను ఎలా విశ్వసించవచ్చు లేదా వాటిపై నిర్మించవచ్చు?
- దాచిన పక్షపాతాలు మరియు పరిమితులు: అన్ని AI మోడల్‌లు వాటి శిక్షణ డేటా మరియు డిజైన్ ఎంపికల నుండి పక్షపాతాలను వారసత్వంగా పొందుతాయి. పారదర్శకత లేకుండా, పరిశోధకులు ఈ పక్షపాతాలను తగినంతగా అంచనా వేయలేరు లేదా మోడల్ యొక్క పరిమితులను అర్థం చేసుకోలేరు. తెలియకుండా పక్షపాత మోడల్‌ను ఉపయోగించడం వలన వక్రీకరించిన ఫలితాలు, లోపభూయిష్ట ముగింపులు మరియు ముఖ్యంగా వైద్య పరిశోధన లేదా సామాజిక శాస్త్రం వంటి సున్నితమైన రంగాలలో సంభావ్య హానికరమైన వాస్తవ-ప్రపంచ పరిణామాలకు దారితీయవచ్చు.
- పరిశీలన లేకపోవడం: అపారదర్శక నమూనాలు కఠినమైన పీర్ సమీక్ష నుండి తప్పించుకుంటాయి. శాస్త్రీయ సమాజం మోడల్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును పూర్తిగా ప్రశ్నించలేదు, దాని తర్కంలో సంభావ్య లోపాలను గుర్తించలేదు లేదా దాని అంచనాలతో సంబంధం ఉన్న అనిశ్చితులను అర్థం చేసుకోలేదు. ఇది శాస్త్రీయ విచారణ యొక్క స్వీయ-సరిదిద్దుకునే స్వభావాన్ని అడ్డుకుంటుంది.
- కార్పొరేట్ సిస్టమ్‌లపై ఆధారపడటం: కార్పొరేషన్లచే నియంత్రించబడే క్లోజ్డ్ లేదా సెమీ-క్లోజ్డ్ AI సిస్టమ్‌లపై ఆధారపడటం డిపెండెన్సీలను సృష్టిస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న కార్పొరేట్ సాధనాల సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితుల ద్వారా పరిశోధన ఎజెండాలు సూక్ష్మంగా ప్రభావితం కావచ్చు మరియు యాక్సెస్ పరిమితం చేయబడవచ్చు లేదా ఖరీదైనదిగా మారవచ్చు, ఇది స్వతంత్ర పరిశోధన దిశలను అణచివేయగలదు మరియు బాగా నిధులు సమకూర్చే సంస్థలు మరియు ఇతరుల మధ్య అంతరాన్ని పెంచుతుంది.
- అణచివేయబడిన ఆవిష్కరణ: నిజమైన ఓపెన్ సోర్స్ పరిశోధకులను కేవలం సాధనాలను ఉపయోగించడమే కాకుండా, వాటిని విడదీయడానికి, సవరించడానికి, మెరుగుపరచడానికి మరియు పునర్నిర్మించడానికి అనుమతిస్తుంది. AI మోడల్‌ల యొక్క కీలక భాగాలు అందుబాటులో లేకుంటే, ఆవిష్కరణ కోసం ఈ కీలకమైన మార్గం నిరోధించబడుతుంది. శాస్త్రవేత్తలు నవల శిక్షణ పద్ధతులతో ప్రయోగాలు చేయడం, విభిన్న డేటా కలయికలను అన్వేషించడం లేదా అసలు డెవలపర్‌లు ఊహించని నిర్దిష్ట, సూక్ష్మ పరిశోధన ప్రశ్నల కోసం మోడల్‌లను స్వీకరించడం నుండి నిరోధించబడ్డారు.
శాస్త్రీయ సమాజం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ అనే పదం యొక్క పలుచనను నిష్క్రియాత్మకంగా అంగీకరించదు. ఇది చురుకుగా స్పష్టత కోసం వాదించాలి మరియు AI డెవలపర్‌ల నుండి నిజమైన పారదర్శకతను డిమాండ్ చేయాలి, ముఖ్యంగా ఈ సాధనాలు పరిశోధన సందర్భాలలో ఉపయోగించబడినప్పుడు. ఇందులో ఇవి ఉంటాయి:
- స్పష్టమైన ప్రమాణాలను ప్రోత్సహించడం: ఆర్కిటెక్చర్, వెయిట్స్, శిక్షణ డేటా మరియు శిక్షణ ప్రక్రియలకు సంబంధించి పారదర్శకతను కలిగి ఉన్న ‘ఓపెన్-సోర్స్ AI’ అంటే ఏమిటో స్పష్టమైన, కఠినమైన నిర్వచనాలను స్థాపించడానికి OSI వంటి ప్రయత్నాలకు మద్దతు ఇవ్వడం.
- ధృవీకరించదగిన సాధనాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం: పారదర్శకత యొక్క ఈ ఉన్నత ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండే AI మోడల్‌లు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వినియోగానికి అనుకూలంగా ఉండటం, అవి ప్రారంభంలో తక్కువ పనితీరు కనబరిచినా లేదా సులభంగా అందుబాటులో ఉన్న అపారదర్శక ప్రత్యామ్నాయాల కంటే ఎక్కువ ప్రయత్నం అవసరమైనప్పటికీ.
- పారదర్శకతను డిమాండ్ చేయడం: AIని కలిగి ఉన్న ప్రచురణలు ఉపయోగించిన మోడల్‌ల గురించి వివరణాత్మక బహిర్గతాలను కలిగి ఉండాలని పట్టుబట్టడం, శిక్షణ డేటా మూలం, ప్రాసెసింగ్ మరియు సంభావ్య పక్షపాతాలు, అలాగే శిక్షణ పద్దతుల గురించి సమగ్ర సమాచారంతో సహా.
- నిజంగా ఓపెన్ ప్రాజెక్ట్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడం: AI అభివృద్ధిలో నిజమైన ఓపెన్‌నెస్‌కు కట్టుబడి ఉన్న సంస్థల నుండి కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు కార్యక్రమాలకు దోహదం చేయడం మరియు వాటిని ఉపయోగించడం.
Homebrew Computer Club యొక్క స్ఫూర్తి - భాగస్వామ్య జ్ఞానం మరియు సహకార నిర్మాణం - AI శకం యొక్క సంక్లిష్టతలను బాధ్యతాయుతంగా నావిగేట్ చేయడానికి అవసరం. కృత్రిమ మేధస్సు కోసం ‘ఓపెన్ సోర్స్’ యొక్క నిజమైన అర్థాన్ని తిరిగి పొందడం మరియు రక్షించడం కేవలం పదజాల స్వచ్ఛత గురించి కాదు; ఇది పెరుగుతున్న AI-ఆధారిత ప్రపంచంలో సైన్స్ యొక్క సమగ్రత, పునరుత్పాదకత మరియు నిరంతర పురోగతిని కాపాడుకోవడం గురించి. ముందుకు సాగే మార్గానికి జాగరూకత మరియు AI యొక్క శక్తివంతమైన సాధనాలు శతాబ్దాలుగా సైన్స్‌కు బాగా సేవ చేసిన ఓపెన్ ఎంక్వైరీ సూత్రాలకు అనుగుణంగా అభివృద్ధి చేయబడి, అమలు చేయబడుతున్నాయని నిర్ధారించడానికి సామూహిక నిబద్ధత అవసరం.