AI és Nyílt Forráskód a Y Combinator-be
Y Combinator híres a Demo Napjairól, ahol a portfólió vállalatok bemutatják alkalmazásaikat és termékeiket, remélve, hogy a következő Airbnb-vé válhatnak. De csütörtökön, a startup inkubátor egy vegyes közönséget fogadott alapítók, kockázati tőkések és amerikai politikusok részvételével San Franciscóban, hogy megvitassák a mai startupok számára meghatározó témát: az AI-t mint az új frontvonalat a Nagy Technológia és a kis cégek közötti harcban.
Sok korai szakaszban lévő tech vállalkozó számára az AI-val kapcsolatos kérdések létfontosságúak lehetnek. Amióta a ChatGPT-t 2022 végén elindították, az OpenAI technológiája, valamint a Google és a Microsoft AI csapatainak gyors követései uralták a beszélgetéseket az új mesterséges intelligencia korszakban. De a nyílt forráskódú AI modellek növekvő elérhetősége és hatékonysága felboríthatja ezeket a dinamikákat.
Csütörtökön a nyílt forráskód iránti lelkesedés túllépett a csak YC által támogatott alapítók körén, akik egy olcsóbb módszert keresnek a generatív AI erejének kihasználására. Lina Khan, a Szövetségi Kereskedelmi Bizottság elnöke, az esemény egyik legkiemelkedőbb nyílt forráskódú AI támogatója volt.
Khan körülbelül 200 vállalkozó előtt beszélt, és azt mondta, hogy nem túlzás azt állítani, hogy szinte az összes Y Combinator legnagyobb sikercége nem létezne a nyílt forráskódú szoftverek és az azt támogató közösség nélkül. Az FTC az „open-weights” AI modellek meghatározására és feltárására összpontosított, amelyek kissé kevésbé „nyitottak” mint a teljesen nyílt forráskódú AI modellek. Az open-weights modellek elérhetőségével „a kisebb szereplők is piacra vihetik ötleteiket,” javasolta Khan.
Khan világosan megfogalmazta az ezen közönség számára fontos tétet is. „A feltételek lehetővé tették a legnagyobb technológiai cégek számára, hogy előnyhöz jussanak az AI versenyben,” mondta. „Ha te irányítod a nyersanyagokat, te irányítod a piacot, és kizárhatod a kisebb cégeket, amelyeknek nincs infrastruktúrájuk versenyezni.”
Khan megjegyzései szélesebb értelemben a tisztességes és nyitott verseny érdekében szóltak a tech iparban, valamint az FTC és az Egyesült Államok Igazságügyi Minisztériuma által az elmúlt négy évben a Nagy Tech cégek ellen hozott szabályozási intézkedések védelmében. Jonathan Kanter, az amerikai helyettes államügyész is beszélt csütörtökön a YC-nél, hangsúlyozva, hogy az ügynökségek a „kis tech”-re figyelnek—a kifejezés, amely rezonált a YC közönségével.
A két szabályozási nehézsúlyú megjelenése ebben a „gyorsan lépni és dolgokat törni” közösségben talán még egy évvel ezelőtt is valószínűtlennek tűnt volna. A 2005-ben az alapítók Paul Graham és Jessica Livingston, többek között, által alapított YC inkább az intenzív mentorálásról és a bootcamp-szerű légköréről ismert, amelyet a kezdő vállalatoknak biztosít, mint a DC intézményével való kapcsolatairól.
A változás szándékos. Tavaly októberben a Y Combinator vezérigazgatója, Garry Tan felvette a politikai szakértőt, Luther Lowe-t, hogy elősegítse a beszélgetéseket a YC és DC között. Lowe érkezése, aki több mint 15 évet töltött a Yelp közpolitikai osztályán és a Google egyik legkiemelkedőbb kritikusa volt, nyilvánvalóan bizonyos csiszoltságot és magas szintű politikai beszélgetéseket hozott a YC eseményeire. Csütörtökön másodszor beszélt az FTC elnöke, Khan a YC alapítókhoz Lowe csatlakozása óta.
Sok tegnapi beszélgetés tele volt azokkal a rövidítésekkel, amelyeket egy ilyen magas szintű panelistákból álló gyülekezet esetében várhatnánk: YC, FTC, AI, LLMs. De a beszélgetések fonalán—alapvetően mondhatni—az optimizmus volt a nyílt forráskódú AI iránt.
Ez egy éles balfordulat volt (vagy visszatérés, ha Linux rajongó vagy) az app-mániás 2010-es évektől, amikor a fejlesztők úgy tűntek, szívesen konténerizálták technológiáikat és átadták azokat nagyobb platformoknak a terjesztés érdekében.
Az eseményre két nappal azután került sor, hogy a Meta vezérigazgatója, Mark Zuckerberg kijelentette, hogy „a nyílt forráskódú AI a jövő útja,” és kiadta a Llama 3.1-et, a Meta saját nyílt forráskódú AI algoritmusának legújabb verzióját. Ahogy Zuckerberg fogalmazott a bejelentésében, néhány technológus már nem akarja, hogy „az Apple által engedélyezett dolgok korlátozzák,” vagy találkozzanak önkényes szabályokkal és app-díjakkal.
A nyílt forráskódú AI ugyanakkor éppen az a megközelítés, amelyet az OpenAI nem használ a legnagyobb GPT-jeihez, annak ellenére, amit a több milliárd dolláros startup neve sugallhat. Ez azt jelenti, hogy legalább a kód egy része titkos marad, és az OpenAI nem osztja meg a legnagyobb AI rendszereinek „súlyait” vagy paramétereit. Ezenkívül vállalati szintű hozzáférést is díjaz az AI technológiájához.
„Az összetett AI rendszerek és ügynök architektúrák növekedésével a kis, de finomhangolt nyílt forráskódú modellek jelentősen jobb eredményeket adnak, mint egy [OpenAI] GPT4, vagy [Google] Gemini. Ez különösen igaz vállalati feladatokra,” mondja Ali Golshan, a Gretel.ai, egy szintetikus adatcég társalapítója és vezérigazgatója. (Golshan nem volt jelen a YC eseményen).
„Nem hiszem, hogy ez az OpenAI a világ ellen vagy ilyesmi,” mondja Dave Yen, aki egy fundot vezet, az Orange Collective-t, amely sikeres YC alumni számára biztosít tőkét a feltörekvő YC alapítók támogatására. „Úgy gondolom, hogy a tisztességes verseny megteremtéséről és egy olyan környezetről van szó, ahol a startupok nem kockáztatják, hogy másnap meghalnak, ha az OpenAI megváltoztatja az árazási modelljeit vagy politikáit.”
„Ez nem jelenti azt, hogy ne legyenek biztosítékaink,” tette hozzá Yen, „de nem akarjuk szükségtelenül korlátozni sem.”
A nyílt forráskódú AI modelleknek vannak bizonyos inherens kockázatai, amelyeket az óvatosabb technológusok figyelmeztettek—a legnyilvánvalóbb az, hogy a technológia nyílt és ingyenes. Azok, akik rossz szándékkal rendelkeznek, valószínűbb, hogy használják ezeket az eszközöket károkozásra, mint egy költséges privát AI modellt. A kutatók rámutattak, hogy olcsó és egyszerű a rossz szereplők számára, hogy kiképezzenek bármilyen biztonsági paramétert ezekben az AI modellekben.
„A nyílt forráskód” egyes AI modellek esetében is mítosz, ahogy a WIRED Will Knight beszámolt. Az adatok, amelyeket a modellek kiképzéséhez használnak, még mindig titkosak lehetnek, a licencek korlátozhatják a fejlesztőket bizonyos dolgok építésében, és végül a modell készítője több hasznot húzhat belőlük, mint bárki más.
És néhány politikus visszafogta a nagyszabású AI rendszerek korlátlan fejlesztését, beleértve a Kaliforniai állam szenátorát, Scott Wienert is. Wiener AI Biztonsági és Innovációs törvényjavaslata, az SB 1047, technológiai körökben vitatott. A törvényjavaslat célja, hogy szabványokat állítson fel az AI modellek fejlesztői számára, amelyek kiképzése több mint 100 millió dollárba kerül, bizonyos szintű előzetes telepítési biztonsági teszteket és piros csapatokat igényel, védi az AI laboratóriumokban dolgozó bejelentőket, és jogi lehetőséget biztosít az államügyész számára, ha egy AI modell szélsőséges kárt okoz.
Wiener maga is beszélt a YC eseményen csütörtökön, egy Bloomberg újságíró, Shirin Ghaffary által moderált beszélgetésben. Elmondta, hogy „mélyen hálás” a nyílt forráskódú közösség tagjainak, akik felszólaltak a törvényjavaslat ellen, és hogy az állam „sorozatos módosításokat tett közvetlen válaszként néhány kritikai visszajelzésre.” Az egyik változtatás az, hogy a törvényjavaslat most világosabban meghatározza a reális utat egy félresiklott nyílt forráskódú AI modell leállítására.
A csütörtöki esemény sztárvendége, egy utolsó pillanatban hozzáadott program, Andrew Ng volt, a Coursera társalapítója, a Google Brain alapítója és a Baidu volt vezető tudósa. Ng, mint sok más jelenlévő, a nyílt forráskódú modellek védelmében beszélt.
„Ez egyike azoknak a pillanatoknak, amikor eldönthetjük, hogy a vállalkozók továbbra is innoválhatnak-e,” mondta Ng, „vagy a szoftver építésére szánt pénzt ügyvédek felvételére kell költenünk.”
Érdekesség: A Stanford Egyetem kutatása szerint a nyílt forráskódú AI modellek akár 30%-kal olcsóbbak is lehetnek, mint zárt forráskódú társaik.
Forrás: Y Combinator, FTC, Bloomberg
