أعلنت شركة Meta الشركة الأم لـ Facebook و Instgram و Whatsapp مؤخرًا عن إطلاق نموذجها الجديد للغة AI المسمى LLaMA ولم يكن هذا النموذج مخصصًا للاستخدام العام مثل Microsoft Bing أو ChatGPT من OpenAI ولكنه بدلاً من ذلك حزمة مفتوحة المصدر متاحة لباحثي الذكاء الاصطناعي الذين يطلبون الوصول.
وتعتقد Meta أنه من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي يمكنها تشجيع المزيد من البحث في نماذج لغة الذكاء الاصطناعي وكذلك التخفيف من مشكلات التحيز والسمية وإمكانية توليد معلومات مضللة ومع ذلك وبعد أسبوع فقط من إصدار LLaMA تم تسريبه عبر الإنترنت على 4chan مما أثار مناقشات حول المخاطر المحتملة لمثل هذه التكنولوجيا التي يمكن الوصول إليها مجانًا.
ويشعر البعض بالقلق من أن يؤدي التسرب إلى مزيد من محاولات البريد العشوائي والتصيد الشخصية حيث يمكن استخدام النموذج لأغراض ضارة ومع ذلك يعتقد آخرون أن الوصول المفتوح ضروري لتطوير ضمانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي وأن نماذج اللغة المعقدة المماثلة قد تم الإعلان عنها بالفعل دون التسبب في ضرر كبير والـ LLaMA ليس مخصصًا لمستخدم الإنترنت العادي لأنه نظام ذكاء اصطناعي خام يتطلب قدرًا كبيرًا من الخبرة الفنية للتشغيل.
وعلاوة على ذلك لم يتم ضبط النموذج للمحادثة مثل ChatGPT أو Bing ويعد الضبط الدقيق خطوة ضرورية في إنشاء منتج سهل الاستخدام حيث يركز على مهمة أكثر تحديدًا ولا يزال LLaMA أداة قوية للغاية مع وجود أربعة نماذج بأحجام مختلفة ومتطلبات حسابية ويتفوق الإصدار البالغ 13 مليار على نموذج OpenAI الذي يبلغ 175 مليار متغير GPT-3 في العديد من المعايير لنماذج لغات الذكاء الاصطناعي.
ويثير تسريب LLaMA أسئلة حول الصراع الأيديولوجي المستمر في العالم الأوسع للذكاء الاصطناعي: المعركة بين الأنظمة المغلقة والمفتوحة وتدعو الافتتاحية إلى زيادة الوصول إلى أبحاث ونماذج الذكاء الاصطناعي بينما يعتقد المغلقون أن هذه المعلومات والتكنولوجيا بحاجة إلى مزيد من الحذر وبالنسبة لأولئك الذين يريدون المزيد من الانفتاح فإن تسرب LLaMA هو نعمة ومع ذلك يمكن أن يؤدي التسرب أيضًا إلى تقليل الثقة بين الشركات والأكاديميين مما يجعل من الصعب على الأشخاص الإفراج عن الأشياء.
وبشكل عام يمثل تسرب LLaMA مشكلة معقدة تتطلب دراسة متأنية في حين أن التسرب قد يؤدي إلى سوء استخدام محتمل فإن الوصول المفتوح إلى نماذج لغة الذكاء الاصطناعي ضروري لتطوير إجراءات وقائية وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي ويعتمد مستقبل أبحاث الذكاء الاصطناعي على تحقيق التوازن بين الأنظمة المفتوحة والمغلقة وضمان تطوير نماذج لغة الذكاء الاصطناعي وإصدارها بطريقة مسؤولة.