Duas dezenas de empresas e organizações assinaram uma carta aberta instando os legisladores dos EUA a protegerem os modelos de IA de peso aberto. A carta, publicada hoje (PDF), traz assinaturas de uma lista que abrange rivais comerciais diretos e organizações com pouca sobreposição óbvia no modelo de negócios: Meta, Microsoft, Nvidia, IBM, Dell Technologies, CrowdStrike, Palantir, ServiceNow, Hugging Face, Perplexity, Mistral, Andreessen […].
O argumento da carta centra-se numa comparação entre o movimento do software de código aberto da década de 1980 e a luta actual sobre se os pesos dos modelos de IA devem circular livremente ou permanecer bloqueados por APIs comerciais.
Modelos de peso aberto são sistemas de IA onde os parâmetros treinados são publicados para qualquer pessoa baixar, inspecionar, modificar e executar em seu próprio hardware. Isso é diferente de modelos fechados, como os produtos de fronteira oferecidos pela OpenAI ou Anthropic apenas por meio de acesso API, onde os pesos subjacentes nunca saem da infraestrutura do fornecedor.
Os signatários enquadram os pesos abertos como o mecanismo pelo qual a capacidade da IA se espalha para além de um punhado de laboratórios bem capitalizados, para o que a carta chama de fluxos de trabalho de “fábricas, hospitais, quintas, salas de aula e empresas de rua principais”. para startups e instituições públicas que não podem se dar ao luxo de treinar modelos de fronteira do zero ou pagar taxas por token a preços de fronteira para tarefas rotineiras. em toda a pilha, desde chips até infraestrutura em nuvem e aplicativos, o que, segundo a carta, mantém os custos baixos e evita a captura de valor por um pequeno número de provedores.
Os pesos abertos também oferecem aos clientes corporativos uma maneira, já que as organizações que executam modelos de peso aberto controlam seus próprios dados e podem adaptar o modelo aos requisitos internos sem depender do roteiro ou das decisões de preços de um único fornecedor.
A seção mais contundente da carta aborda diretamente o caso de risco e vale a pena ler com atenção porque inverte o enquadramento usual em torno de modelos abertos e segurança.
As informações são do site AI News
