Kai daugiau nei dvi dešimtys technologijų bendrovių pasirašė vieną laišką JAV įstatymų leidėjams, žinutė buvo tiesi: neskubėkite taikyti griežtų taisyklių atvirojo kodo dirbtinio intelekto modeliams. Pasirašiusiųjų sąrašas atrodo kaip pramonės lyderių vardynas: Nvidia, Microsoft, Meta, IBM ir kitos bendrovės įspėja, kad per anksti įvesti ribojimai gali slopinti konkurenciją ir paprasčiausiai išstumti inovacijas į užsienį.

Nvidia vadovas Jensenas Huangas net panaudojo savo pirmąjį įrašą platformoje X, kad atkreiptų dėmesį į šį laišką ir pabrėžtų paprastą mintį: per anksti taikomi suvaržymai bus palankūs įsitvirtinusiems rinkos žaidėjams ir paspartins talentų bei infrastruktūros perkėlimą į užsienį. Tai ne vien viešųjų ryšių gestas. Už šio argumento slypi reali sąnaudų logika. Didelių uždarų modelių vykdymas viešuosiuose debesyse greitai tampa labai brangus. Tokios bendrovės kaip Microsoft ir Palantir teigia, kad galimybė diegti modelius vietinėje infrastruktūroje arba klientų duomenų centruose yra vienas iš nedaugelio praktiškų būdų suvaldyti sparčiai augančias išlaidas.

Koks tuomet yra saugumo kontrargumentas? Kritikai sako, kad atviruosius modelius sunkiau prižiūrėti ir lengviau panaudoti žalingiems tikslams. Laišką pasirašiusios bendrovės to neatmeta. Jos pripažįsta, kad intelektinės nuosavybės vagystės ir netinkamas naudojimas yra tikros problemos, tačiau tvirtina, jog šias rizikas geriau valdyti tikslinėmis teisinėmis ir komercinėmis kontrolės priemonėmis, o ne visuotiniais draudimais, kurie panaikintų ir teisėtus naudojimo atvejus. Pagrindinis jų teiginys: nuosavybinis modelis nereiškia saugaus modelio. Uždaros sistemos gali sutrikti ir sutrinka, kartais tokiais būdais, kurių nenumato net vidinės saugumo komandos.

Atvirojo kodo modelių ekosistemos pasaulinei tyrėjų ir inžinierių bendruomenei suteikia matomumą, kurio reikia klaidoms rasti, apsaugoms kurti ir sistemoms laikui bėgant stiprinti. Tai praktinis saugumo argumentas. Kai kodą ir modelio elgseną stebi daug specialistų, subtilios pažeidžiamybės dažniau aptinkamos ir pataisomos greitai, o gynybos praktikos gali plisti sparčiau nei uždarose ekosistemose.

Kūrėjai ir platformų operatoriai šią trintį jau jaučia. Pavyzdžiui, Hugging Face teigia, kad piktybinis DI agentas, susijęs su kito tiekėjo įrankiais, privertė bendrovę analizuoti tikrus atakų žurnalus. Pranešama, kad uždari amerikietiški modeliai atsisakė apdoroti šiuos žurnalus, nes apsaugos taisyklės blokavo bet kokią užklausą, panašią į praktines įsilaužimo instrukcijas. Sprendimas? Jie pasitelkė Kinijos kūrėjo atvirojo kodo modelį, kad galėtų atlikti skaitmeninės kriminalistikos darbą. Tai nepatogi istorija, tačiau ji aiškiai parodo įtampą: griežti uždarų modelių saugos filtrai gali sutrukdyti atlikti teisėtą gynybinį darbą.

Šis epizodas paskatino įstatymų leidėjų reakciją. Jie svarstė teisės aktus, kurie DI modeliuose reikalautų įmontuotų „išjungimo jungiklių“, tai yra mechanizmų, galinčių nedelsiant deaktyvuoti sistemą, jei ji ima elgtis nenuspėjamai. Ši idėja patraukli reguliuotojams, norintiems krizės metu turėti aiškų svertą. Pramonės bendrovės atsako, kad iš anksto įtvirtinti išjungimo mygtukai gali būti ne tas universalus sprendimas, kurio tikimasi, o kai kuriuose realiuose diegimuose jie gali būti neįgyvendinami arba net pavojingi.

Reguliavimas neišvengiamas. Dabar ginčas vyksta dėl jo formos ir laiko. Ar politika pristabdys eksperimentavimą ir išstums DI pajėgumų kūrimą į užsienį? O gal įstatymų leidėjams pavyks parengti taisykles, kurios apsaugotų žmones, bet nenustumtų į šalį atvirųjų ekosistemų, kuriomis daugelis kūrėjų remiasi inovacijoms ir greitam reagavimui į grėsmes? Tolesni Vašingtono veiksmai nulems, kur bus kuriama dirbtinio intelekto ateitis ir kas galės ją kurti.