(सेयेदली मिर्जालिली, टॉरेंस यूनिवर्सिटी ऑस्ट्रेलिया)
सिडनी, तीन अगस्त (द कन्वरसेशन) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की दुनिया में एक लड़ाई चल रही है। एक तरफ ऐसी कंपनियां हैं जो अपने उन्नत सॉफ्टवेयर के पीछे डेटासेट और एल्गोरिदम को निजी और गोपनीय रखने में विश्वास करती हैं। दूसरी ओर ऐसी कंपनियां हैं जो जनता को यह देखने की अनुमति देने में विश्वास करती हैं कि उनके परिष्कृत एआई मॉडल के के पीछे आखिर क्या है।
इसे खुले और बंद स्रोत एआई के बीच की लड़ाई के रूप में देखा जा सकता है।
हाल के सप्ताहों में, फेसबुक की मूल कंपनी मेटा ने बड़े एआई मॉडल का एक नया संग्रह जारी करके ओपन-सोर्स एआई के लिए बड़े पैमाने पर लड़ाई लड़ी। इनमें लामा 3.1 405बी नाम का एक मॉडल शामिल है, जिसके बारे में मेटा के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी, मार्क जुकरबर्ग कहते हैं, "पहला फ्रंटियर-स्तरीय ओपन सोर्स एआई मॉडल है"।
ऐसे किसी भी व्यक्ति के लिए जो ऐसे भविष्य की परवाह करता है जिसमें हर कोई एआई के लाभों तक पहुंच सके, यह अच्छी खबर है।
क्लोज्ड-सोर्स एआई का खतरा - और ओपन-सोर्स एआई का वादा
क्लोज्ड-सोर्स एआई उन मॉडलों, डेटासेट और एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो स्वामित्व वाले होते हैं और गोपनीय रखे जाते हैं। उदाहरणों में चैटजीपीटी, गूगल का जेमिनी और एंथ्रोपिक का क्लाउड शामिल हैं।
हालाँकि कोई भी इन उत्पादों का उपयोग कर सकता है, लेकिन यह पता लगाने का कोई तरीका नहीं है कि एआई मॉडल या टूल बनाने के लिए किस डेटासेट और स्रोत कोड का उपयोग किया गया है।
हालाँकि यह कंपनियों के लिए अपनी बौद्धिक संपदा और अपने मुनाफे की रक्षा करने का एक शानदार तरीका है, लेकिन इससे सार्वजनिक विश्वास और जवाबदेही को कम करने का जोखिम है। एआई प्रौद्योगिकी को बंद-स्रोत बनाने से भी नवाचार धीमा हो जाता है और कंपनी या अन्य उपयोगकर्ता अपनी एआई जरूरतों के लिए एक ही मंच पर निर्भर हो जाते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि जिस प्लेटफॉर्म पर मॉडल का स्वामित्व है वह परिवर्तन, लाइसेंसिंग और अपडेट को नियंत्रित करता है।
ऐसे कई नैतिक ढाँचे हैं जो एआई की निष्पक्षता, जवाबदेही, पारदर्शिता, गोपनीयता और मानवीय निरीक्षण में सुधार करना चाहते हैं। हालाँकि, इन सिद्धांतों को अक्सर स्वामित्व प्रणालियों से जुड़ी पारदर्शिता और बाहरी जवाबदेही की अंतर्निहित कमी के कारण बंद-स्रोत एआई के साथ पूरी तरह से हासिल नहीं किया जाता है। चैटजीटीपी के मामले में, इसकी मूल कंपनी, ओपनएआई, जनता के लिए अपने नवीनतम एआई टूल का न तो डेटासेट और न ही कोड जारी करती है। इससे नियामकों के लिए इसका ऑडिट करना असंभव हो जाता है। और जबकि सेवा तक पहुंच मुफ्त है, इस बात को लेकर चिंता बनी हुई है कि उपयोगकर्ताओं के डेटा को कैसे संग्रहीत किया जाता है और मॉडलों को पुनः प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
इसके विपरीत, ओपन-सोर्स एआई मॉडल के पीछे का कोड और डेटासेट सभी के देखने के लिए उपलब्ध है।
यह सामुदायिक सहयोग के माध्यम से तेजी से विकास को बढ़ावा देता है और एआई विकास में छोटे संगठनों और यहां तक ​​कि व्यक्तियों को भी शामिल करने में सक्षम बनाता है। यह छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए भी बहुत बड़ा अंतर पैदा करता है क्योंकि बड़े एआई मॉडल के प्रशिक्षण की लागत बहुत अधिक है।
शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ओपन सोर्स एआई संभावित पूर्वाग्रहों और कमजोरियों की जांच और पहचान की अनुमति देता है।
हालाँकि, ओपन-सोर्स एआई नए जोखिम और नैतिक चिंताएँ पैदा करता है।
उदाहरण के लिए, ओपन सोर्स उत्पादों में गुणवत्ता नियंत्रण आमतौर पर कम होता है। चूंकि हैकर्स कोड और डेटा तक भी पहुंच सकते हैं, इसलिए मॉडल पर साइबर हमले का खतरा भी अधिक होता है और उन्हें दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए तैयार और अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि डार्क वेब से डेटा के साथ मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना।
एक ओपन-सोर्स एआई अग्रणी
सभी प्रमुख एआई कंपनियों के बीच, मेटा ओपन-सोर्स एआई के अग्रणी के रूप में उभरा है। एआई मॉडल के अपने नए सूट के साथ, यह वही कर रहा है जो ओपनएआई ने दिसंबर 2015 में लॉन्च होने पर करने का वादा किया था - अर्थात्, डिजिटल इंटेलिजेंस को "उस तरीके से आगे बढ़ाना जिससे समग्र रूप से मानवता को लाभ होने की सबसे अधिक संभावना है", जैसा कि ओपनएआई ने तब कहा था।
लामा 3.1 405बी इतिहास का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स एआई मॉडल है। इसे एक बड़े भाषा मॉडल के रूप में जाना जाता है, जो कई भाषाओं में मानव भाषा पाठ उत्पन्न करने में सक्षम है। इसे ऑनलाइन डाउनलोड किया जा सकता है लेकिन इसके विशाल आकार के कारण इसे चलाने के लिए उपयोगकर्ताओं को शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता होगी।
हालांकि यह सभी मेट्रिक्स में अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता है, लेकिन लामा 3.1 405बी को अत्यधिक प्रतिस्पर्धी माना जाता है और यह तर्क और कोडिंग कार्यों जैसे कुछ कार्यों में मौजूदा बंद-स्रोत और वाणिज्यिक बड़े भाषा मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है।
लेकिन नया मॉडल पूरी तरह से खुला नहीं है, क्योंकि मेटा ने इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशाल डेटा सेट को जारी नहीं किया है। यह एक महत्वपूर्ण "खुला" तत्व है जो वर्तमान में गायब है।
फिर भी, मेटा का लामा शोधकर्ताओं, छोटे संगठनों और स्टार्टअप के लिए समान अवसर प्रदान करता है क्योंकि बड़े भाषा मॉडलों को शुरू से ही प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक विशाल संसाधनों के बिना इसका लाभ उठाया जा सकता है।
एआई के भविष्य को आकार देना
यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई का लोकतंत्रीकरण हो, हमें तीन प्रमुख स्तंभों की आवश्यकता है:
शासन: यह सुनिश्चित करने के लिए विनियामक और नैतिक ढाँचे कि एआई तकनीक का विकास और उपयोग जिम्मेदारीपूर्वक और नैतिक रूप से किया जा रहा है
पहुंच: डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए उचित परिदृश्य सुनिश्चित करने के लिए किफायती कंप्यूटिंग संसाधन और उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण
खुलापन: पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए एआई उपकरणों को प्रशिक्षित करने और बनाने के लिए डेटासेट और एल्गोरिदम खुला स्रोत होने चाहिए।
इन तीन स्तंभों को हासिल करना सरकार, उद्योग, शिक्षा जगत और जनता की साझा जिम्मेदारी है। जनता एआई में नैतिक नीतियों की वकालत करके, एआई विकास के बारे में सूचित रहकर, एआई का जिम्मेदारी से उपयोग करके और ओपन-सोर्स एआई पहल का समर्थन करके महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है।
लेकिन ओपन-सोर्स एआई के बारे में कई सवाल बने हुए हैं। हम ओपन-सोर्स एआई के माध्यम से बौद्धिक संपदा की सुरक्षा और नवाचार को बढ़ावा देने में कैसे संतुलन बना सकते हैं? हम ओपन-सोर्स एआई के आसपास नैतिक चिंताओं को कैसे कम कर सकते हैं? हम संभावित दुरुपयोग के खिलाफ ओपन-सोर्स एआई की सुरक्षा कैसे कर सकते हैं?
इन सवालों का उचित समाधान करने से हमें एक ऐसा भविष्य बनाने में मदद मिलेगी जहां एआई सभी के लिए एक समावेशी उपकरण होगा। क्या हम चुनौती का सामना करेंगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि एआई व्यापक हित में काम करे? या क्या हम इसे बहिष्कार और नियंत्रण का एक और घृणित उपकरण बनने देंगे? भविष्य हमारे हाथ में है।
द कन्वरसेशन रवि कांत रवि कांत