ИИ можно полностью обучить только на бесплатных материалах, доказали исследователи

Специализирующиеся на разработке ИИ компании утверждают, что их проекты невозможно было бы создать без материалов, защищённых авторским правом. Группа учёных из США и других стран доказала, что разработка ИИ в таких условиях возможна, хотя и затруднительна. Они создали модель, обученную исключительно на общедоступном контенте и материалах с открытой лицензией.

Проект стал результатом сотрудничества 14 учреждений, включая Массачусетский технологический институт, Университет Карнеги — Меллона и Торонтский университет. Исследователи составили массив данных для обучения, собранных только из этичных источников, — его объём достиг 8 Тбайт. В него, в частности, вошли 130 000 книг из Библиотеки Конгресса США. На этих материалах исследователи обучили большую языковую модель с 7 млрд параметров. Она работает примерно на уровне модели Meta✴ Llama 2-7B аналогичного размера, вышедшей в 2023 году. Тестов производительности модели в сравнении с ведущими отраслевыми проектами авторы исследования не привели.

Качество работы системы на уровне модели двухлетней давности было не единственным недостатком — утомительным оказался и процесс перевода обучающего массива в надлежащий формат. Значительная часть данных не читалась машинами, поэтому людям приходилось участвовать в их подготовке. «Мы пользовались средствами автоматизации, но все наши материалы аннотировались вручную в конце дня и проверялись людьми. И это очень непросто», — рассказала одна из участниц проекта. Учёным пришлось определять, какая лицензия действует для каждого подвергшегося сканированию сайта.

В 2024 году OpenAI заявила одному из комитетов британского парламента, что «обучать ведущие современные модели ИИ без использования защищённых авторским правом материалов невозможно». В прошлом году с этим тезисом согласился эксперт из Anthropic: «Больших языковых моделей, скорее всего, не было бы, если бы фирмы [специализирующиеся на] ИИ были обязаны лицензировать работы в своих наборах обучающих данных». Теперь есть доказательство, что оба утверждения не соответствуют действительности. Едва ли исследование что-то изменит в отрасли, но один из приводимых разработчиками ИИ распространённых аргументов оказался несостоятельным.