Meta ने लॉन्च किया इतिहास का सबसे बड़ा 'open' AI मॉडल

सिडनी: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया में एक जंग चल रही है। एक तरफ ऐसी कंपनियाँ हैं जो अपने उन्नत सॉफ़्टवेयर के पीछे के डेटासेट और एल्गोरिदम को निजी और गोपनीय रखने में विश्वास करती हैं। दूसरी तरफ ऐसी कंपनियाँ हैं जो अपने परिष्कृत AI मॉडल के पीछे क्या है, यह जनता को दिखाने में विश्वास करती हैं।इसे ओपन- और क्लोज्ड-सोर्स AI के बीच की लड़ाई के रूप में सोचें।हाल के हफ़्तों में, Facebook की मूल कंपनी मेटा ने बड़े AI मॉडल का एक नया संग्रह जारी करके ओपन-सोर्स AI के लिए बड़े पैमाने पर लड़ाई लड़ी। इनमें Llama 3.1 405B नाम का एक मॉडल शामिल है, जिसके बारे में मेटा के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी मार्क जुकरबर्ग कहते हैं कि यह "पहला फ्रंटियर-लेवल ओपन सोर्स AI मॉडल" है।जो कोई भी ऐसे भविष्य की परवाह करता है जिसमें हर कोई AI के लाभों तक पहुँच सके, उसके लिए यह अच्छी खबर है।क्लोज्ड-सोर्स AI का खतरा - और ओपन-सोर्स AI का वादाक्लोज्ड-सोर्स AI मॉडल, डेटासेट और एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो मालिकाना होते हैं और गोपनीय रखे जाते हैं। उदाहरणों में ChatGPT, Google का Gemini और Anthropic का Claude शामिल हैं।

हालाँकि कोई भी इन उत्पादों का उपयोग कर सकता है, लेकिन यह पता लगाने का कोई तरीका नहीं है कि AI मॉडल या टूल बनाने के लिए किस डेटासेट और स्रोत कोड का उपयोग किया गया है।हालाँकि यह कंपनियों के लिए अपनी बौद्धिक संपदा और अपने मुनाफे की रक्षा करने का एक शानदार तरीका है, लेकिन इससे जनता के भरोसे और जवाबदेही को कमज़ोर करने का जोखिम है। AI तकनीक को बंद-स्रोत बनाने से नवाचार भी धीमा हो जाता है और कंपनी या अन्य उपयोगकर्ता अपनी AI ज़रूरतों के लिए एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर हो जाते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि मॉडल का स्वामित्व रखने वाला प्लेटफ़ॉर्म परिवर्तन, लाइसेंसिंग और अपडेट को नियंत्रित करता है।कई नैतिक ढाँचे हैं जो AI की निष्पक्षता, जवाबदेही, पारदर्शिता, गोपनीयता और मानवीय निगरानी में सुधार करना चाहते हैं। हालाँकि, मालिकाना सिस्टम से जुड़ी पारदर्शिता और बाहरी जवाबदेही की अंतर्निहित कमी के कारण अक्सर बंद-स्रोत AI के साथ इन सिद्धांतों को पूरी तरह से हासिल नहीं किया जाता है।

ChatGPT के मामले में, इसकी मूल कंपनी, OpenAI, अपने नवीनतम AI टूल का न तो डेटासेट और न ही कोड जनता के लिए जारी करती है। इससे नियामकों के लिए इसका ऑडिट करना असंभव हो जाता है। और जबकि सेवा तक पहुँच निःशुल्क है, इस बारे में चिंता बनी हुई है कि उपयोगकर्ताओं के डेटा को कैसे संग्रहीत किया जाता है और मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।इसके विपरीत, ओपन-सोर्स AI मॉडल के पीछे कोड और डेटासेट सभी के लिए देखने के लिए उपलब्ध है।यह सामुदायिक सहयोग के माध्यम से तेजी से विकास को बढ़ावा देता है और AI विकास में छोटे संगठनों और यहां तक ​​कि व्यक्तियों की भागीदारी को सक्षम बनाता है। यह छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए भी बहुत बड़ा अंतर पैदा करता है क्योंकि बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत बहुत अधिक है।शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ओपन सोर्स AI संभावित पूर्वाग्रहों और भेद्यता की जांच और पहचान की अनुमति देता है।हालांकि, ओपन-सोर्स AI नए जोखिम और नैतिक चिंताएं पैदा करता है।उदाहरण के लिए, ओपन सोर्स उत्पादों में गुणवत्ता नियंत्रण आमतौर पर कम होता है। चूंकि हैकर्स भी कोड और डेटा तक पहुंच सकते हैं, इसलिए मॉडल साइबर हमलों के लिए भी अधिक प्रवण होते हैं और उन्हें दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए तैयार और अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि डार्क वेब से डेटा के साथ मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना।

सभी अग्रणी AI कंपनियों में, मेटा ओपन-सोर्स AI के अग्रणी के रूप में उभरा है। AI मॉडल के अपने नए सूट के साथ, यह वही कर रहा है जो OpenAI ने दिसंबर 2015 में लॉन्च होने पर करने का वादा किया था - यानी, डिजिटल इंटेलिजेंस को "उस तरीके से आगे बढ़ाना जिससे पूरी मानवता को लाभ होने की संभावना है", जैसा कि OpenAI ने तब कहा था।Llama 3.1 405B इतिहास का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स AI मॉडल है। इसे एक बड़े भाषा मॉडल के रूप में जाना जाता है, जो कई भाषाओं में मानव भाषा का टेक्स्ट बनाने में सक्षम है। इसे ऑनलाइन डाउनलोड किया जा सकता है, लेकिन इसके विशाल आकार के कारण, उपयोगकर्ताओं को इसे चलाने के लिए शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता होगी।हालाँकि यह सभी मेट्रिक्स में अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता है, Llama 3.1 405B को अत्यधिक प्रतिस्पर्धी माना जाता है और यह कुछ कार्यों, जैसे कि तर्क और कोडिंग कार्यों में मौजूदा बंद-स्रोत और वाणिज्यिक बड़े भाषा मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है।लेकिन नया मॉडल पूरी तरह से खुला नहीं है, क्योंकि मेटा ने इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशाल डेटा सेट को जारी नहीं किया है। यह एक महत्वपूर्ण "खुला" तत्व है जो वर्तमान में गायब है।

फिर भी, मेटा का लामा शोधकर्ताओं, छोटे संगठनों और स्टार्टअप के लिए खेल के मैदान को समतल करता है क्योंकि इसे बड़े भाषा मॉडल को खरोंच से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक अपार संसाधनों के बिना लाभ उठाया जा सकता है।यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI का लोकतंत्रीकरण हो, हमें तीन प्रमुख स्तंभों की आवश्यकता है:

- शासन: यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI तकनीक को जिम्मेदारी और नैतिक रूप से विकसित और उपयोग किया जा रहा है, विनियामक और नैतिक रूपरेखाएँ

- पहुँच: उचित भूमि सुनिश्चित करने के लिए किफायती कंप्यूटिंग संसाधन और उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए खुलापन: पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए AI उपकरणों को प्रशिक्षित करने और बनाने के लिए डेटासेट और एल्गोरिदम ओपन सोर्स होने चाहिए। इन तीन स्तंभों को प्राप्त करना सरकार, उद्योग, शिक्षाविदों और जनता की साझा जिम्मेदारी है। जनता AI में नैतिक नीतियों की वकालत करके, AI विकास के बारे में जानकारी रखते हुए, AI का जिम्मेदारी से उपयोग करके और ओपन-सोर्स AI पहलों का समर्थन करके महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। लेकिन ओपन-सोर्स AI के बारे में कई सवाल बने हुए हैं। हम ओपन-सोर्स AI के माध्यम से बौद्धिक संपदा की सुरक्षा और नवाचार को बढ़ावा देने के बीच संतुलन कैसे बना सकते हैं? हम ओपन-सोर्स AI के बारे में नैतिक चिंताओं को कैसे कम कर सकते हैं? हम संभावित दुरुपयोग के खिलाफ ओपन-सोर्स AI की सुरक्षा कैसे कर सकते हैं? इन सवालों को ठीक से संबोधित करने से हमें एक ऐसा भविष्य बनाने में मदद मिलेगी जहाँ AI सभी के लिए एक समावेशी उपकरण होगा। क्या हम चुनौती का सामना करेंगे और सुनिश्चित करेंगे कि AI अधिक से अधिक अच्छे काम करे? या हम इसे बहिष्कार और नियंत्रण के लिए एक और बुरा उपकरण बनने देंगे? भविष्य हमारे हाथ में है।