Cuộc bỏ phiếu sắp tới của Open Source Initiative ( OSI ) về Định nghĩa Open Source AI đã châm ngòi cho một cuộc tranh luận gay gắt trong cộng đồng công nghệ, đặc biệt là xung quanh việc liệu dữ liệu huấn luyện có nên được coi là yếu tố thiết yếu để một hệ thống AI thực sự mang tính mã nguồn mở hay không. Cuộc thảo luận này cho thấy một mâu thuẫn cơ bản giữa việc triển khai thực tế và lý tưởng triết học trong bối cảnh phát triển AI đang không ngừng phát triển.
Tranh Cãi Cốt Lõi
Khía cạnh gây tranh cãi nhất trong định nghĩa của OSI tập trung vào việc xem dữ liệu huấn luyện như một lợi ích thay vì một yêu cầu bắt buộc. Quyết định này đã chia cộng đồng thành hai phe rõ rệt:
Lập Luận Phản Đối Quan Điểm của OSI
- So Sánh Nhị Phân : Nhiều nhà phát triển cho rằng một mô hình AI không có dữ liệu huấn luyện tương đương với việc phân phối các tệp nhị phân đã biên dịch mà không có mã nguồn. Họ khẳng định rằng dữ liệu huấn luyện chính là mã nguồn thực sự của các hệ thống AI.
- Quan Ngại về Khả Năng Kiểm Toán : Không có quyền truy cập vào dữ liệu huấn luyện, việc kiểm tra các hệ thống AI về định kiến, lỗ hổng bảo mật hoặc các backdoor tiềm ẩn trở nên gần như bất khả thi.
- Ảnh Hưởng đến Quy Định : Một số người bình luận chỉ ra rằng định nghĩa này có thể tạo ra những kẽ hở nguy hiểm trong Đạo luật AI của châu Âu, vốn miễn trừ AI mã nguồn mở khỏi một số yêu cầu kiểm tra nhất định.
Lập Luận Ủng Hộ Quan Điểm của OSI
- Thực Tế : Việc huấn luyện các mô hình AI hiện đại có thể tiêu tốn hàng trăm triệu đô la chi phí tính toán, khiến khả năng tái tạo hoàn toàn trở nên không thực tế đối với hầu hết người dùng.
- Thực Tiễn Hiện Tại : Ngay cả các nhà phát triển gốc chủ yếu sử dụng fine-tuning thay vì huấn luyện lại từ đầu khi chỉnh sửa các mô hình hiện có.
- Hình Thức Ưu Tiên : Những người ủng hộ cho rằng trọng số mô hình là hình thức ưu tiên để thực hiện các chỉnh sửa trong thực tế, đáp ứng định nghĩa mã nguồn mở truyền thống.
Quan Điểm của Free Software Foundation
FSF đã đưa ra một lập trường tinh tế hơn, thừa nhận rằng mặc dù dữ liệu huấn luyện nên là yêu cầu bắt buộc để đảm bảo tự do thực sự, nhưng có thể có những lý do đạo đức hợp lý (như quyền riêng tư y tế) để không công bố nó. Họ phân biệt giữa các trường hợp sử dụng không tự do và phi đạo đức, gợi ý rằng việc sử dụng AI không tự do có thể được chấp nhận về mặt đạo đức trong một số chức năng xã hội thiết yếu.
Các Đề Xuất Thay Thế
Một số cách tiếp cận thay thế đã xuất hiện từ cuộc thảo luận của cộng đồng:
- Tạo ra các danh mục riêng biệt cho các mức độ mở khác nhau
- Phát triển các khuôn khổ cấp phép mới dành riêng cho các mô hình AI
- Từ bỏ hoàn toàn thuật ngữ mã nguồn mở cho các hệ thống AI và phát triển thuật ngữ mới
Hướng Tới Tương Lai
Cuộc tranh luận này đánh dấu một thời điểm quan trọng trong sự phát triển của các nguyên tắc mã nguồn mở khi đối mặt với các mô hình công nghệ mới. Với cuộc bỏ phiếu của hội đồng OSI dự kiến diễn ra vào ngày 27 tháng 10 năm 2024 và kế hoạch công bố vào ngày 28 tháng 10, kết quả có thể ảnh hưởng đáng kể đến cách ngành công nghiệp tiếp cận việc phát triển và phân phối AI.
Cuộc tranh cãi cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về việc liệu các khái niệm tự do phần mềm truyền thống có thể hoặc nên được áp dụng cho các hệ thống AI hay không, hoặc liệu chúng ta có cần những khuôn khổ hoàn toàn mới để đảm bảo tính minh bạch và quyền lợi người dùng trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Lưu ý: Cuộc tranh luận này diễn ra trong bối cảnh công nghệ AI và các khuôn khổ quy định đang phát triển nhanh chóng, bao gồm Đạo luật AI của châu Âu và các sáng kiến doanh nghiệp khác nhau trong phát triển AI.