Stanford Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, AB AI Yasası kapsamında hangi temel AI dil modellerinin kullanılabileceğini incelediler. Sonuçlar, bakış açınıza bağlı olarak AB AI Yasası lehinde veya aleyhinde konuşur.
İncelenen on dil modelinden hiçbiri, 48 puana eşdeğer olan AB AI Yasası ile tam uyum sağlayamadı. Araştırmacılar, dil modellerini her biri en fazla dört puan değerinde olan toplam on iki kategoride değerlendirdi.
Kategoriler, veri kaynaklarının şeffaflığını, özel verilerin işlenmesini, risk azaltmayı ve hesaplama ve enerji gereksinimlerini içerir. İki lider yazar, önceden belirlenmiş bir metodolojiye göre ilk puanlamayı gerçekleştirdi. Puanları daha sonra tartışıldı ve tüm yazarlar tarafından oylandı.
Listenin başında Açık Kaynak
AB ile en uyumlu iki model, Big Science’tan Bloom (36 puan) ve EleutherAI’den GPT-NeoX (29 puan). Her iki model de açık kaynaklıdır ve bu nedenle rekabeti dikkate alan ticari sağlayıcılarınkinden daha şeffaf bir şekilde belgelenmiştir. Ancak OpenAI CEO’su Sam Altman’a göre, açık kaynaklı modeller genel olarak daha iyi hale gelse de, performansları hala eksik ve büyük olasılıkla bunu yapmaya devam edecekler.
reklam
Çoğu model sağlayıcının düşük performans gösterdiği kalıcı zorluklar arasında, eğitim verilerinde telif hakkıyla korunan verilerin kullanılması, hesaplama ve enerji gereksinimleri hakkında net olmayan bilgiler, risk azaltma önlemleri hakkında net olmayan bilgiler ve özellikle olumsuz etkilerle ilgili olmak üzere model performansını değerlendirmek için standartların olmaması yer alır.
Brüksel etkisinden dolayı, Stanford araştırmacıları AB yapay zeka yasasının şu anda en önemli düzenleyici yapay zeka girişimi olduğuna inanıyor, çünkü dünyanın dört bir yanındaki yasa koyucular rehberlik için bu yasaya başvuracak ve çok uluslu şirketler tutarlı yapay zeka geliştirme süreçleri arayacak. Araştırmacılar, bunun da dijital tedarik zincirini ve AI’nın toplumsal etkisini şekillendireceğini söyledi.
AI Yasası uyumluluğu “erişilebilir”
Pek çok sağlayıcının düşük uyumluluğuna rağmen, çalışmanın yazarları, 30 ila 40 aralığındaki bir genel puanın birçok kişi için “anlamlı ancak makul değişiklikler” yoluyla elde edilebileceğine inanıyor. Uyumsuzluk için para cezaları gibi teşvikler, çok fazla düzenleyici baskı olmaksızın burada yeterli olabilir.
Temel model sağlayıcılarının endüstri standartları veya düzenlemelerin bir sonucu olarak topluca harekete geçmesi durumunda, Kanun’un veri, bilgi işlem ve diğer faktörlerle ilgili gerekliliklerini karşılamak için yeterli şeffaflığın ticari olarak mümkün olacağına inanıyoruz.
Çalışmadan
Yasanın 12 şartının uygulanması, “temel model ekosisteminde önemli olumlu değişikliğe” yol açacaktır ve ilk bakışta kötü sonuçlara rağmen çoğu sağlayıcı için erişilebilir durumdadır. Bununla birlikte, mevcut eğilim daha az şeffaflığa doğru.
“Genel olarak, analizimiz daha geniş bir azalan şeffaflık eğilimine işaret ediyor: sağlayıcılar, şeffaflığı artıran endüstri standartlarını toplu olarak belirlemek için harekete geçmeli ve politika yapıcılar, bu genel amaçlı teknolojinin altında yeterli şeffaflığın olmasını sağlamak için harekete geçmelidir.”
Öneri
