Yapay zeka araştırmalarını güvenli hale getirmek amacıyla yürütülen projeler, açık kaynak modellerin sektördeki tartışmaları körüklemesine neden oldu.
Açık kaynak ve açık ağırlık farkı
Geçtiğimiz hafta Las Vegas'taki Ai4 konferansında, Nobel ödüllü Geoffrey Hinton, World Labs CEO'su Fei-Fei Li ve Coursera'nın kurucu ortağı Andrew Ng, yapay zeka alanındaki açıklık konusunda önemli görüşler paylaştı. Üçü de bu alandaki gelişmelerin kontrolünün birkaç büyük şirkete verilmesinin tehlikelerine dikkat çekti. Ng, “Kapı bekçileri istemiyorum” diyerek, bu durumun yapay zekaya erişimi sınırlayacağını vurguladı.
Regülasyonun önemi
Hinton, açık ağırlık modellerin mevcut risklerini kabul etse de, bu tür uygulamaların artık yapay zekanın kalıcı bir parçası haline geldiğini belirtti. Yapay zekanın üretkenliği artıracağını ve eğitim ile sağlık hizmetlerini iyileştireceğini savundu. Li ise açık ve kapalı sistemler arasında bir denge kurulması gerektiğini ifade etti. “Tamamen açık veya tamamen kapalı olmak zorunda değiliz; farklı katmanlar farklı açılıklarda çalışabilir” dedi. Herkes, yapay zekanın doğru bir şekilde gelişmesini sağlamak için bazı düzeyde regülasyonun gerekli olduğu konusunda hemfikir oldu.
