人工智慧之戰或迎來比預期早的休戰協議
背景
幾個月前，大家都在猜測誰將贏得人工智慧競賽。微軟與 OpenAI 結盟，Google 推出 Bard，Meta 則開始研發自家的大型語言模型 LLaMA。其他公司也在思考推出人工智慧平臺，而好奇的使用者將這些模型進行對比評估。然而最近一宗交易表明我們可能會看到越來越多的合作夥伴關係，而不僅僅是一對一的競爭。
Meta 釋出 LLaMA 開源模型
本週早些時候，Meta 宣布以開源許可證的形式免費提供 LLaMA 語言模型，並將其引入微軟的 Azure 平臺。此舉突顯了人工智慧中互通性的好處，隨著更多公司進入這個領域，我們可能會見到類似的行動層出不窮。迄今為止，我們所熟知的大型語言模型(LLMs)相對孤立，僅在一個較受控制的環境中提供，使用者需要獲得許可權才能構建和使用模型資料。例如，OpenAI 不斷訓練 GPT 模型，並於三月推出 GPT-4，向開發者提供最新版本模型的付費 API 存取許可權。蘋果正在開發自家的名為 Ajax 的 LLM，不過詳細資訊尚缺，當前尚未公開，也不清楚它是否為開源狀態。Google 的 Bard LLM 則完全不是開源。LLaMA 最初並不對外公開，只能透過 Meta 進行存取，而 Meta 也尚未公開其訓練資料。然而 LLaMA 一直以來都設計成為開源模型，並且建立在「進一步實現人工智慧資源民主化」的理念之上。本週，Meta 至少在某種程度上履行了這一承諾。對於封閉式系統的使用者，使用位於其平臺上的模型和分發應用程式必須支付授權費用。而 Meta 將 LLaMA 開源模型引入 Azure 平臺，去掉了這個煩人的需求。Meta 這一舉措在商業上是有意義的，特別是當他們相信公開發展人工智慧的理念。這是邁向讓更多虛擬語言模型在多個平臺上進行存取和比較的第一步。而 LLM 的可用性提供了更多模型選擇，進一步凸顯了各個模型如何共同作業的問題。同時 LLM 開發者希望使用者使用他們的模型，因此在廣泛的平臺上提供模型是為了接觸更多使用者。即使是最具競爭力的科技巨頭公司之間都有合作。Meta 已與微軟合作多次，例如將微軟的 Teams 產品引入 Workplace by Meta，Meta 已在該平臺成功執行 Office 365 套件。
開放性帶來的風險和好處
開放性也存在風險。OpenAI 的聯合創始人兼首席科學家 Ilya Sutskever 在 2015 年創立 OpenAI 時，是一位相對開放的研究組織。他在接受 The Verge 的採訪時表示他後悔出於競爭和安全的考慮而分享研究成果。開放資料集使侵犯版權更容易，因為人們可以看到用於訓練模型的資料來源。不過讓更多 LLM 框架可供選擇對於 AI 互通性的倡導者可能是一個好訊息。由於 LLMs 在本質上是不同的，開發人員往往需要選擇要使用的模型，這使得系統之間的溝通成為一個難題。封閉的生態系統對於大多數現代科技使用者來說並不陌生，但 AI 互通性的倡導者認為 AI 的發展不是透過封閉寡頭，而是透過具有互通性的開放結構。甚至微軟也相信開放性的人工智慧，它加入了其他科技公司成立的 Open Neural Network Exchange，該組織旨在推動人工智慧互通性的行業標準，以便開發者可以「找到合適的工具組合」。讓 AI 系統協同工作可能會帶來更好的搜尋結果。可以對不同資料集進行模型訓練的公司可以提供更好、更全面的服務，更重要的是，如果一個模型出現問題，就能避免對一個訊息來源的過度依賴，從而避免可能的災難。而在同一個平臺上開發 LLaMA 和 OpenAI 的 GPT 模型也可以減少開發成本和時間。然而當前 LLaMA 在 Azure 上的可用並不意味著使用 LLaMA 開發的應用程式能與執行 OpenAI 的 GPT 模型的應用程式進行溝通。當前尚無人開發出這樣的橋樑。而且並非所有人都認為 LLaMA 符合開源軟體的所有標準，尤其是因為它並未使用由 Open Source Initiative 批準的許可證。同時它還約束了在未付費的情況下商業上使用 LLaMA 的許可權，根據社區許可協議，擁有超過 7 億月活躍使用者的開發者「必須向 Meta 申請許可證」。然而對於開發者來說這是迎接開源和互通性發展的一個好的起點，至少讓各個模型更容易互通和比較。健康的競爭是有必要的，但如果這些公司真的希望人工智慧能夠發展，合作是最好的選擇。
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