OpenAI-ს ღია მოდელების ეშინია: უნდა აშფოთებდეს თუ არა ეს აშშ-ს?

ჩინური ლაბორატორიის, Moonshot-ის მიერ შექმნილი Kimi K3-ის შთამბეჭდავმა შესაძლებლობებმა — რომელიც ამჟამად ყველაზე დიდი „ღია წონის“ (open-weight) მოდელია — საფუძველი ჩაუყარა დებატებს, სადაც ერთმანეთს ორი საკითხი დაუპირისპირდა: ამერიკული ხელოვნური ინტელექტის (AI) გიგანტების ეკონომიკური პერსპექტივები და დიდი ენობრივი მოდელების (LLM), როგორც ტექნოლოგიის, მომავალი.

OpenAI-ს სტრატეგიული მომავლის მიმართულების ხელმძღვანელმა, დინ ბოლმა (Dean W. Ball), იქამდეც კი მივიდა, რომ განაცხადა: აშშ-ის მთავრობამ უნდა იპოვოს საბაბი ახალი მოდელების გარშემო მარეგულირებელი შიშის, გაურკვევლობისა და უნდობლობის დასანერგად. მისი არგუმენტით, ღია წონის მოდელები აუცილებლად შეამცირებს წამყვანი ლაბორატორიების კაპიტალურ დანახარჯებს. ამ განცხადებამ ტექნოლოგიურ წრეებში დიდი რეზონანსი გამოიწვია. ისეთმა ფიგურებმა, როგორებიც არიან იან ლეკუნი (Yann LeCun) და მარტინ კასადო (Martin Casado), აღნიშნეს, რომ ღია პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია ინოვაციების დაჩქარება და მას თავისუფლად შეუძლია თანაარსებობა კომერციულ პროექტებთან.

მალევე ბოლმა უარყო თავისი მტკიცება იმის შესახებ, რომ მარეგულირებელი ზეწოლა თეთრი სახლისთვის „საუკეთესო სტრატეგია“ იქნებოდა. თუმცა, Axios-ის ინფორმაციით, ტრამპის ადმინისტრაცია მაინც განიხილავს K3-ისა და სხვა მოწინავე ჩინური მოდელების აკრძალვას ამერიკული წამყვანი ლაბორატორიების მოთხოვნით. მეორე მხრივ, Politico-ს ცნობით, აშშ-ის სავაჭრო დეპარტამენტი ამ ნაბიჯის გადადგმას უახლოეს მომავალში არ გეგმავს.

ეკონომიკური ინტერესები და ბაზრის წნეხი

მსხვილი AI კომპანიებისთვის სარგებელი აშკარაა: ღია წონის მოდელები, რომლებიც დამოუკიდებელ ინფრასტრუქტურაზე ან მსხვილ საწარმოებში მუშაობენ, უფრო იაფ „ინტელექტს“ სთავაზობენ მომხმარებლებს, ვიდრე Anthropic-ის ან OpenAI-ს კლასის წამყვანი მოდელები. თუ მომხმარებლები დახურული ლაბორატორიების მიღმა მეტს დახარჯავენ, ეს ნიშნავს ნაკლებ ამონაგებს იმ მასშტაბურ ინვესტიციებზე, რომლებიც მოდელების წვრთნაში ჩაიდო.

„ძლიერი, მოწინავე დონის ღია მოდელები ზეწოლას მოახდენს მარჟებზე და შეამცირებს ფასებს წამყვანი კომპანიებისთვის“, — განუცხადა TechCrunch-ს ბრედენ ჰენკოკმა (Braden Hancock), Snorkel AI-ს თანადამფუძნებელმა. „ეს სულაც არ ნიშნავს, რომ AI-ს გამოყენების საერთო მოცულობა შემცირდება. პირიქით, მოხდება საპირისპირო რამ“.

ეს არ წარმოადგენს პრობლემას მათთვის, ვინც Anthropic-ისა და OpenAI-ს აქციებს არ ფლობს. ხელოვნური ინტელექტი მაინც გავრცელდება. მაშ, რა არის მთავრობის გამართლება იმისთვის, რომ ამერიკელებს თავისუფალ ბაზარზე პროდუქტის შეძენა აუკრძალოს?

უსაფრთხოების რისკები და ჩინური გავლენა

ჩინური მოდელების მიმართ შიში რამდენიმე მიმართულებით ვლინდება:

• მონაცემთა დაცვა: არსებობს შიში, რომ აშშ-ის მონაცემები ჩინეთის მთავრობის ხელში ჩავარდება. თუმცა, ექსპერტები მიიჩნევენ, რომ აშშ-ის სერვერებზე გაშვებული ღია მოდელები ნაკლებად სავარაუდოა, რომ მონაცემებს ჩინეთში აგზავნიდნენ.
• იდეოლოგიური მიკერძოება: არსებობს ეჭვი, რომ მოდელებს შეიძლება ჰქონდეთ ფარული მიკერძოება ჩინეთის სასარგებლოდ, თუმცა გაურკვეველია, რა გავლენას მოახდენს ეს, მაგალითად, პროგრამული კოდის წერის დავალებებზე.
• უსაფრთხოების ფილტრების ნაკლებობა: ჩინურ მოდელებს აკლია ის „უსაფრთხოების ბარიერები“ (guardrails), რომლებსაც აშშ-ის მთავრობა მოითხოვს ამერიკული მოდელებისგან იარაღის შექმნის ან კიბერშეტევების პრევენციისთვის.

საინტერესოა, რომ სწორედ ეს ბარიერები შეიძლება ხდებოდეს ამერიკული კომპანიების სისუსტე. დევიდ საქსი (David Sacks), ვენჩურული კაპიტალისტი და ტრამპის მრჩეველი, აზიარებს შემთხვევებს, როდესაც ამერიკული კომპანიები ჩინურ მოდელებს სწორედ უსაფრთხოების ხარვეზების ამოსავსებად იყენებენ, რადგან ამერიკული მოდელები ზოგჯერ უარს ამბობენ გარკვეული ტექნიკური დავალებების შესრულებაზე.

ინოვაცია თუ კონტროლი?

სემ ბრესნიკი (Sam Bresnick), ჯორჯთაუნის უსაფრთხოებისა და განვითარებადი ტექნოლოგიების ცენტრის მკვლევარი, აღნიშნავს, რომ AI-ს მზარდი მნიშვნელობა სამხედრო ოპერაციებისთვის აძლევს აშშ-ს საბაბს, მხარი დაუჭიროს ინვესტიციებს წამყვან ლაბორატორიებში. თუმცა, ის კითხულობს: „რატომ უნდა იყოს აშშ-ის მთავრობის ძალისხმევა მიმართული ამ კომპანიების დასაცავად კონკურენტებისგან მხოლოდ მათი წარმომავლობის გამო?“

ღია AI-ს მომხრეები ამბობენ, რომ წამყვანი კომპანიები ქმნიან მცდარ დილემას ინოვაციასა და დახურულ მოდელებს შორის. ჰენკოკის თქმით, ჩინური ღია მოდელების მთავარი გავლენა არა „უკანა კარების“ შექმნა, არამედ ინოვაციებზე კონტროლის მოპოვებაა. მან მაგალითად მოიყვანა PyTorch, რომელიც ინდუსტრიის სტანდარტად იქცა სწორედ იმიტომ, რომ ღია იყო და მთელ საზოგადოებას შეეძლო მასში წვლილის შეტანა.

„ღია მოდელების შეზღუდვა AI-ს უფრო უსაფრთხოს არ გახდის“, — აცხადებს კლემ დელანგი (Clem Delangue), Hugging Face-ის აღმასრულებელი დირექტორი. „ეს უბრალოდ დამალავს რისკებს, ძალაუფლებას რამდენიმე ადამიანის ხელში მოაქცევს და გაართულებს მომავალი თაობის მკვლევრებისა და აკადემიური წრეების მონაწილეობას AI-ს განვითარებაში“.

ალტერნატიული სტრატეგია

ბრესნიკის აზრით, ჩინეთის შესაფერხებლად რეალური გზა ჩიპების ექსპორტის კონტროლია. აშშ-ის ლიდერობის შესანარჩუნებლად უკეთესი იქნება Nvidia H200 პროცესორების მიყიდვის შეწყვეტა ჩინეთისთვის. ეს თავიდან აგვაცილებდა რთულ დებატებს იმ ღია ტექნოლოგიების აკრძალვაზე, რომელთა გამოყენებაც უამრავ ამერიკულ კომპანიას სურს.

პრობლემის ნაწილი AI ეკონომიკის გაურკვევლობაა. არც ღია და არც დახურული ბიზნეს მოდელი ჯერ ბოლომდე ჩამოყალიბებული არ არის. კომპანიები ცდილობენ გაიგონ, როგორ მიიღონ მოგება მაშინ, როცა წვრთნის ხარჯები სულ უფრო იზრდება. ეს გამოწვევა ჩინეთშიც დგას, სადაც მთავრობა პოლიტიკური მიზეზების გამო ახალისებს ღია მოდელების გამოშვებას, მიუხედავად მათი მონეტიზაციის სირთულეებისა.

ზოგიერთი ამერიკული კომპანია, მათ შორის Nvidia, ცდილობს ბიზნესი სწორედ ღია მოდელების გარშემო ააგოს. Nvidia-სთვის მომგებიანია, თუ ბაზარზე ასობით კომპანია იქნება და არა მხოლოდ ორი-სამი გიგანტი, რომლებიც საკუთარ ჩიპებს შექმნიან. სწორედ ამიტომ განახორციელა კომპანიამ ინვესტიცია Nemotron-ში, ღია მოდელების კოლექციაში.

ბრესნიკის დასკვნით, აშშ-სთვის სასარგებლო იქნებოდა საკუთარი, მაღალი შესაძლებლობების მქონე და იაფი ღია მოდელების ქონა, თუმცა ეს მიდგომა პირდაპირ ეწინააღმდეგება იმ სტრატეგიას, რომელიც წამყვანმა ამერიკულმა ლაბორატორიებმა აირჩიეს.