Probabilmente avrete sentito descrivere i modelli di intelligenza artificiale come "aperti" o "chiusi". Queste definizioni non descrivono la personalità del modello. I grandi modelli linguistici di intelligenza artificiale, come quello alla base di ChatGPT, non hanno una vera e propria personalità, nonostante le apparenze.
Le etichette indicano se tutte le informazioni sul funzionamento di un modello di intelligenza artificiale sono disponibili pubblicamente e il modello può essere modificato, oppure se lo sviluppatore del modello ne mantiene segreti i meccanismi interni e il modello stesso è di proprietà privata.
software open source
Il concetto di software open source ha avuto origine nel movimento del software libero degli anni '80 e '90. I fondatori del movimento credevano che i creatori e gli utenti di software avessero diritto a "quattro libertà": eseguire il programma, studiarlo e modificarlo, distribuire copie dell'originale e distribuire copie delle versioni successivamente modificate. Il requisito fondamentale era che il codice sorgente – le istruzioni di base – di un programma fosse reso disponibile.
Alla fine degli anni '90, gli sviluppatori di software associati a progetti come il browser web Netscape e il sistema operativo Linux coniarono e promossero il termine "open source" per riferirsi a questi ideali.
Nell'ambito di questo movimento in continua evoluzione, alcune organizzazioni hanno sviluppato licenze open source che specificavano come un determinato codice sorgente potesse essere utilizzato e distribuito, tra cui la GNU General Public License, la licenza Apache, la licenza MIT e la Berkeley Software Distribution. Ogni tipo di licenza specificava anche eventuali restrizioni sull'applicazione dei brevetti software al codice sorgente.
Open source o open weight?
L'idea dell'open source è tornata alla ribalta negli ultimi anni, grazie alla rapida crescita dei modelli linguistici di grandi dimensioni basati sull'intelligenza artificiale, in particolare ChatGPT di OpenAI, rilasciato nel 2022. Gli sviluppatori addestrano innanzitutto i nuovi modelli su grandi insiemi di dati, per poi metterli a disposizione di altri utenti.
L'intelligenza artificiale open source viene spiegata in due minuti.
Meta è stata una delle prime grandi aziende a rilasciare un modello linguistico open source di grandi dimensioni, chiamato LLaMa. L'azienda ha rilasciato LLaMa il 24 febbraio 2023, rendendo disponibile il codice sorgente di "inferenza", ovvero le istruzioni che eseguono il modello. Ha inoltre rilasciato i cosiddetti pesi, ovvero le conoscenze codificate apprese dal modello durante l'addestramento. Tuttavia, organizzazioni open source come l' Open Source Initiative hanno affermato che le linee guida di licenza di LLaMa vietano il riutilizzo commerciale, il che, secondo l'iniziativa, non è vero open source.
Altre aziende hanno rilasciatomodelli "open weight", come DeepSeek di DeepSeek AI e Qwen di Alibaba. Questi modelli hanno termini di riutilizzo meno restrittivi e la comunità dell'IA li ha adottati rapidamente. Tuttavia, molti sviluppatori ritengono che un vero modello di IA open source debba includere non solo il codice sorgente e i pesi, ma anche i dati utilizzati per addestrare il modello.
Molte cose da aprire
La definizione di modello di intelligenza artificiale completamente open source fornita dall'Open Source Initiative include i dati di addestramento come elemento chiave. Alcuni sviluppatori, tuttavia, si chiedono quanto sia fattibile distribuire gli enormi set di dati necessari.
Jeffrey Young, ricercatore principale presso la Partnership for an Advanced Computing Environment del Georgia Institute of Technology.
Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con licenza Creative Commons. Leggi l' articolo originale.
