Meta wprowadziła w poniedziałek swoją najnowszą rodzinę modeli sztucznej inteligencji — zbiór systemów open-source znanych jako Muse Glimmer, zaprojektowanych do działania na laptopie. Premierze towarzyszył 6500-słowy esej CEO Marka Zuckerberga, w którym przedstawił argumenty na rzecz amerykańskiej sztucznej inteligencji open-source.

W eseju Zuckerberg twierdzi, że potężna sztuczna inteligencja nie powinna być kontrolowana przez niewielką grupę firm — co stanowi pozorną krytykę konkurentów takich jak OpenAI i Anthropic. Uważa on zaangażowanie Mety w open-source za kluczowe w rywalizacji z chińskimi modelami od DeepSeek i Moonshot, które — jak stwierdza — zbliżają się niepokojąco do amerykańskiej granicy możliwości. DeepSeek w szczególności przyciągnął szeroką uwagę na początku tego roku po wydaniu modeli, które osiągnęły wydajność bliską granicy możliwości za ułamek kosztów treningu związanych z wiodącymi zachodnimi systemami, co nasiliło presję konkurencyjną na amerykańskie laboratoria. Zuckerberg wezwał również Waszyngton do wsparcia amerykańskich wysiłków w dziedzinie AI.

W ramach odnowionego nacisku na open-source, Meta ogłosiła, że planuje otworzyć wagi dla Muse Spark 1.2 — swojego najbardziej zaawansowanego modelu AI dostępnego obecnie na rynku. Otwarcie wag oznacza, że Meta publicznie udostępni wyuczone parametry modelu, pozwalając każdemu na ich pobranie, inspekcję i modyfikację, zamiast ograniczać dostęp wyłącznie do własnych produktów lub API Mety. Podejście oparte na otwartych wagach jest przedmiotem trwającej debaty w społeczności AI: zwolennicy argumentują, że przyspiesza innowacje i umożliwia niezależne badania bezpieczeństwa, podczas gdy krytycy ostrzegają, że publiczne udostępnianie wag potężnych modeli mogłoby obniżyć bariery dla nadużyć.

„Nie uważam, że ograniczanie dostępu do zagranicznych modeli open source jest skutecznym rozwiązaniem. Naszym celem powinno być, aby amerykańskie modele open source były najlepsze na świecie. Wymaga to usunięcia przeszkód utrudniających konkurencyjność amerykańskich modeli open source” — napisał Zuckerberg.

Esej jest częścią skoordynowanej ofensywy medialnej Mety, która obejmowała również artykuł opinii autorstwa Zuckerberga na te same tematy, opublikowany w ubiegłym miesiącu w Wall Street Journal, a także wywiady z wybranymi mediow.

Wydanie Muse Glimmer trafia na rynek amerykański coraz bardziej zdominowany przez firmy AI z zamkniętym kodem — podmioty sprzedające kontrolowany dostęp do swoich najpotężniejszych modeli. OpenAI, Anthropic i Google zazwyczaj utrzymują swoje najbardziej zaawansowane modele „granicy możliwości” za zamkniętymi drzwiami, zachowując ścisłą kontrolę zarówno nad wagami, jak i infrastrukturą.

Meta pierwotnie próbowała odróżnić się od konkurencji, obejmując open source, wprowadzając w lutym 2023 roku rodzinę modeli Llama o otwartych wagach. Rodzina Llama rozrastała się przez kilka wersji, udostępniając zewnętrznym programistom modele o wysokiej wydajności do pobrania i modyfikacji. Dało to Marcie wpływ na szerszy ekosystem AI, nawet gdy rywale generowali większe przychody, sprzedając dostęp do modeli własnościowych.

W ciągu ostatniego roku zaangażowanie Mety w wydania oparte na otwartych wagach uległo jednak zaciekaniu, ponieważ firma łączyła wydania open-source z wydami własnościowymi. Meta mocno zainwestowała w swoje nowe laboratoria Superintelligence Labs, w tym sprowadzając byłego CEO Scale AI, Alexandra Wanga. Firma pracuje nad pozycjonowaniem rodziny Muse jako fundamentu dla bardziej zaawansowanego asystenta Meta AI na Facebooku, Instagramie, WhatsAppie oraz w swoich okularach Ray-Ban Meta AI, jednocześnie dążąc do utrzymania konkurencyjności z modelami Anthropic i OpenAI.

Powrót do open-source może odzwierciedlać próbę Mety odzyskania dynamiki po tym, jak niedawne modele ustępowały systemom OpenAI i Anthropic. Meta stara się również uspokoić inwestorów, że pozostaje konkurencyjna wobec laboratoriów pracujących nad modelami granicy możliwości.

Meta poinformowała, że nową serię Glimmer wytrenowała przy użyciu destylacji — procesu, w którym mniejszy model uczy się od Muse Spark, większego systemu własnościowego Mety. Destylacja stała się powszechnie stosowaną techniką wytwarzania wydajnych modeli, które zachowują większość możliwości większych systemów, wymagając jednocześnie znacznie mniejszej mocy obliczeniowej do działania. W swoim eseju Zuckerberg napisał, że amerykańscy programiści AI są w niekorzystnej sytuacji w porównaniu z chińskimi rywalami, w tym w zakresie danych treningowych, i argumentował, że polityka powinna zmniejszać te bariery.

Ze zmianą strategii Meta prawdopodobnie ma nadzieję, że jej zaangażowanie w open-source odróżni ją od rywali, którzy utrzymują swoje najbardziej zaawansowane systemy za zamkniętymi drzwiami, a jednocześnie da firmie argument polityczny na rzecz wsparcia użytkowników i rządu.

Ten artykuł pierwotnie ukazał się na Fortune.com.