OpenAI для обучения GPT-4 расшифровала миллионы видео с YouTube — текстов в интернете не хватило. Google тоже так делает

Несколько дней назад сообщалось, что разработчики ИИ столкнулись с нехваткой данных для обучения передовых моделей, в том числе о планах Open AI обучать GPT-5 на видео с YouTube. Согласно материалу The New York Times, в погоне за новыми данными корпорации забывают об этике и морали.

Источник изображения: freepik.com

К концу 2021 года OpenAI столкнулась с нехваткой авторитетных англоязычных текстов в интернете для обучения новейшей модели искусственного интеллекта — ей требовалось гораздо больше данных. Тогда разработчики OpenAI создали расшифровывающую аудиозаписи из видеороликов на YouTube систему распознавания речи Whisper, которая выдаёт текст для обучения ИИ. По словам нескольких сотрудников, в компании понимали, что такой шаг может противоречить правилам использования YouTube, запрещающим использовать видеоролики «независимо» от платформы. Это не остановило OpenAI, расшифровавшую более миллиона часов видеороликов с YouTube. Полученный текст использовался для обучения GPT-4 — одной из мощнейших систем искусственного интеллекта в основе последней версии ChatGPT. В исследовании The New York Times говорится, что в гонку за данными включились все передовые разработчики ИИ, включая OpenAI, Google и Meta✴, причём компании зачастую игнорируют корпоративные политики, а иногда и закон.

Разработчики ИИ всё сильнее упираются в нехватку материала. Передовые чат-боты обучались на массивах цифровых текстов объёмом до трёх триллионов слов, что примерно вдвое больше объёма материалов в Бодлианской библиотеке Оксфордского университета, в том числе датирующихся ещё 1602 годом. Наибольшую ценность для обучения ИИ представляют высококачественные данные из отредактированных профессионалами книг и статей. По данным исследовательского института Epoch, такие тексты могут закончиться уже в 2026 году.

«Единственный практический способ существования таких инструментов — обучение на огромных массивах информации без разрешения её создателей. Объём необходимых данных настолько велик, что не поможет даже коллективное лицензирование», — говорит представляющий интересы венчурной компании Andreessen Horowitz Сай Дамле (Sy Damle).

OpenAI, Google и Meta✴ не скрывают, что их модели ИИ обучаются на открытых данных, однако не все создатели соответствующего контента приветствуют данную инициативу, что уже стало причиной множества судебных разбирательств. В прошлом сама The New York Times подавала в суд на OpenAI и Microsoft за то, что компании обучали чат-ботов на защищённых авторским правом материалах без разрешения владельцев. Тогда Microsoft и OpenAI заявили, что «добросовестно используют» материалы для создания собственных работ, что не запрещено законом об авторском праве.

Джаред Каплан. Источник: physics-astronomy.jhu.edu

В январе 2020 года физик-теоретик из Университета Джонса Хопкинса Джаред Каплан (Jared Kaplan) опубликовал работу об ИИ, которая разожгла аппетиты их разработчиков. Он высказался однозначно: чем больше данных используется для обучения языковой модели, тем лучше она работает, подобно тому, как студенты получают всё больше знаний из прочитанных книг. Языковые модели могут устанавливать закономерности и взаимосвязи, что позволяет точнее обрабатывать новую информацию.

«Все сильно удивились, что эти тенденции, или законы масштабирования, как мы их называем, не менее точны, чем физические и астрономические», — говорит ныне работающий в Anthropic Каплан.

Разработчики ИИ уже давно используют огромные массивы публичных цифровых данных, в том числе статьи из «Википедии» и Common Crawl — базы данных из более чем 250 млрд интернет-страниц, собранных с 2007 года. Прежде чем «скормить» эти данные ИИ, их тщательно фильтровали на предмет «нежелательных» материалов. Объёмы необходимых для обучения ИИ в 2020 году данных сейчас кажутся смешными, ведь тогда массив из 30 тысяч картинок с Flickr казался огромным.

Создание вышедшей в ноябре 2020 года GPT-3 ознаменовало начало эры погони за новыми данными — модель обучали на 300 млрд «токенов», представляющих отдельные слова или их фрагменты. Обучившись на этих данных, система генерировала посты в блогах, стихи и даже писала программы. В 2022 году подразделение Google Deepmind протестировало 400 ИИ-моделей, меняя объём данных для обучения и другие факторы. Оказалось, что Каплан прав, и чем больше входящих данных, тем лучше работает ИИ. Гонка продолжается: в 2023 году китайцы представили обученную ни 3,2 триллионах английских и китайских лексем модель Skywork, а PaLM 2 от Google «поглотила» 3,6 триллиона токенов.

Сэм Альтман. Источник изображения: wikipedia.org

Позднее Сэм Альтман (Sam Altman) из OpenAI заявил, что данные рано или поздно кончатся — он знает, о чём говорит, ведь компания годами собирала данные, обрабатывала и обучали на них ИИ. Среди использованных данных был программный код с GitHub, базы данных шахматных ходов, школьные тесты и домашние задания старшеклассников. К концу 2021 года они закончились. Помимо расшифровки аудио- и видеоматериалов, рассматривалась покупка компаний, имеющих доступ к огромным объёмам цифровых данных.

Некоторые сотрудники Google знали, что OpenAI расшифровывает видео с YouTube, но бездействовали, потому что этим же занималась сама Google, а это потенциально нарушало авторские права создателей видеороликов. Подняв шумиху вокруг OpenAI, Google рискует привлечь общественное внимание и к своим разработкам. Впрочем, представители Google говорят, что правила использования сервиса позволяют использовать данные YouTube для разработки новых функций видеоплатформы. Специализирующийся на интеллектуальной собственности юрист Berger Singerman Джеффри Лоттенберг (Geoffrey Lottenberg) отмечает, что в своих правилах Google использует крайне расплывчатые формулировки. И это сделано намеренно.

Google хотела обучать свои модели на открытых данных Google Docs, Google Sheets и других продуктов. В политике конфиденциальности Google говорилось, что компания может использовать публичные данные для обучения языковых моделей Google и других продуктов вроде Google Translate. Теперь же перечень продуктов помимо Google Translate содержит упоминания Bard и «облачных ИИ». Сотрудников компании специально проинструктировали выпустить новую редакцию политики конфиденциальности перед Днём независимости США, когда мысли людей заняты предстоящими праздниками.

Марк Цукерберг. Источник изображения: профиль в Facebook✴

Глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) годами развивал ИИ-направление, но выход ChatGPT в конце 2022 года оставил его компанию далеко позади. Трое бывших и нынешних сотрудников Meta✴ рассказали, что стремясь догнать OpenAI, он день и ночь донимал менеджеров и ведущих инженеров, чтобы те как можно скорее выпустили конкурирующий продукт. Но как и все остальные, Meta✴ упёрлась лбом в стену нехватки данных.

По словам вице-президента по генеративным ИИ Ахмада Аль-Дахле (Ahmad Al-Dahle), его команда использовала почти все доступные англоязычные книги, эссе, поэмы и новостные статьи в интернете для обучения собственной ИИ-модели. В конце концов, Аль-Дахле заявил, что Meta✴ не превзойти ChatGPT без большего количества данных. К марту-апрелю 2023 года руководство Meta✴ обсуждало эту проблему почти ежедневно. В частности, высказывалось предложение платить по $10 за полное лицензирование каждой книги или приобрести издательство Simon & Schuster, сотрудничающее со множеством авторов, среди которых, например, Стивен Кинг. Обсуждалась и возможность использования интернет-материалов без разрешения авторов, несмотря на возможные нарушения законов об авторском праве. Цукерберг требовал решить проблему немедленно, но инженеры компании заявили, что это невозможно.

Ахмад Аль-Дахле. Источник изображения: профиль на LinkedIn

На одном из записанных совещаний руководства Meta✴ говорилось, что компания наняла субподрядчиков из Африки для сбора защищённых авторским правом материалов. «Мы не можем не собирать их», — сказали на одном из таких совещаний. Кроме того, подчёркивалось, что OpenAI тоже не стесняется использовать защищённые авторским правом материалы без разрешения их владельцев, и получать эти разрешения «слишком долго».

Сэм Альтман предложил решить проблему с помощью «синтетических данных», то есть обучать языковые модели на материалах других языковых моделей. По его словам, раз уж ИИ научились писать человекоподобные тексты, последние можно использовать для дальнейшего развития LLM, что к тому же позволит снизить зависимость от защищённых законом авторских произведений. «Пока ваши модели достаточно продвинуты, чтобы создавать качественные синтетические данные, всё нормально», — сказал Альтман. Однако обучение на данных других ИИ тоже не панацея — большие языковые модели могут попасть в цикл обработки ошибочных данных и недостатков технологии, которые будут нарастать на каждом его витке.

«Обучать ИИ — всё равно что пробираться через джунгли. Если обучать ИИ на одних лишь синтетических данных, они заблудятся», — сказал по этому поводу бывший исследователь в OpenAI, а ныне преподаватель компьютерных наук в Университете Британской Колумбии Джефф Клун (Jeff Clune).