?是時(shí)候聊聊AI開(kāi)源的問(wèn)題了。

顯然，這是搞開(kāi)發(fā)的人不得不面對(duì)的問(wèn)題。基本從2006年開(kāi)始，開(kāi)不開(kāi)源就已經(jīng)成為了頭等問(wèn)題之一。

Matt Asay在MongoDB負(fù)責(zé)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)這一塊。在此之前，他曾是亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的負(fù)責(zé)人和Adobe的開(kāi)發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)負(fù)責(zé)人。

而在加入Adobe之前，Asay在開(kāi)源公司擔(dān)任過(guò)一系列職務(wù)。MongoDB的業(yè)務(wù)發(fā)展、營(yíng)銷(xiāo)和社區(qū)副總裁、實(shí)時(shí)分析公司Nodeable（后來(lái)被Appcelerator收購(gòu)）的業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁、移動(dòng)HTML5初創(chuàng)公司Strobe（后來(lái)被Facebook收購(gòu)）的業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁和臨時(shí)CEO，以及Ubuntu Linux公司Canonical的COO和內(nèi)容管理初創(chuàng)公司Alfresco的美洲區(qū)負(fù)責(zé)人。

最終，Asay成為了開(kāi)放源碼倡議（OSI）的榮譽(yù)董事，并獲得了斯坦福大學(xué)的法學(xué)博士學(xué)位。?

之前，Matt Asay曾指責(zé)谷歌和雅虎兩家公司在開(kāi)源代碼上有所保留，然后他被罵了。

現(xiàn)在想來(lái)，是有道理的。

Tim O'Reilly表示，在開(kāi)源的云時(shí)代，開(kāi)發(fā)者分享代碼的動(dòng)機(jī)，是讓別人跑自己的程序，從而提供一份源代碼。而這件事的必要性已經(jīng)慢慢消失了。

Reilly繼續(xù)指出，不僅沒(méi)必要，而且就最大的App來(lái)看，這也不再可能了。

在過(guò)去的十年里，這種分享的不可能推翻了原先開(kāi)源的定義。如今，新的定義正在影響我們思考人工智能的方式。

正像Mike Loukides指出的那樣，在AI方面的合作從未像現(xiàn)在這么重要，也從未像現(xiàn)在這么困難。

就像2006年的云計(jì)算一樣，在人工智能領(lǐng)域做最有趣的工作的公司可能會(huì)努力用傳統(tǒng)的方式開(kāi)源。

但即便他們開(kāi)源的方式是傳統(tǒng)的，也并不意味著他們不能用更有意義的方式開(kāi)放。

開(kāi)放基礎(chǔ)設(shè)施

Loukides認(rèn)為：「雖然現(xiàn)在很多公司都說(shuō)自己在搞AI，但真正推動(dòng)這個(gè)行業(yè)向前發(fā)展的只有三家公司——Meta、OpenAI和谷歌?！?/p>

他們仨有著一個(gè)共同點(diǎn)：都擁有可以大規(guī)模運(yùn)行大型模型的能力。這種能力背后，需要強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)手段，而這往往是很多個(gè)人和企業(yè)不具備的。

的確，你可以從Meta那里下載OPT-175B的源代碼，但你手頭的硬件卻無(wú)法對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。甚至是對(duì)于大學(xué)或其他的研究機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，OPT-175B都過(guò)于龐大了。

另一方面，即便是有足夠計(jì)算資源的谷歌和OpenAI，也無(wú)法輕易復(fù)刻O(píng)PT-175B。

原因也很簡(jiǎn)單：OPT-175B與Meta自己的基礎(chǔ)設(shè)施（包括定制硬件）聯(lián)系過(guò)于緊密，很難被移植到其他地方。

也就是說(shuō)，Meta并沒(méi)有想要隱瞞有關(guān)OPT-175B的什么，而是建造一個(gè)差不多基礎(chǔ)設(shè)施真的很難。即便是對(duì)于那些有資金和技術(shù)的人來(lái)說(shuō)，最終搞出來(lái)的也會(huì)是個(gè)不大一樣的版本。

而這正是雅虎的Jeremy Zawodny和谷歌的Chris DiBona在2006年的OSCON上提出的觀點(diǎn)。

但話又說(shuō)回來(lái)，如果你不了解機(jī)器內(nèi)部的科學(xué)原理，就很難去相信一個(gè)AI。

所以，我們需要去尋找某種方法，從而讓基礎(chǔ)設(shè)施能被開(kāi)放使用。

Loukides認(rèn)為，應(yīng)該向外部研究人員和早期使用者提供免費(fèi)訪問(wèn)。不過(guò)，并不是說(shuō)給他們一個(gè)可以訪問(wèn)Meta，谷歌或OpenAI的數(shù)據(jù)中心的萬(wàn)能鑰匙，而是通過(guò)一個(gè)公共API。

這可能并不是大多數(shù)人所期待的「開(kāi)源」，但其實(shí)還是可以接受的。

換一種方式看待開(kāi)源

現(xiàn)在，Matt Asay曾經(jīng)對(duì)谷歌和雅虎指責(zé)如今沒(méi)什么意義了。

自從2006年以來(lái)，谷歌在滿(mǎn)足戰(zhàn)略需要的前提下，打包并開(kāi)源了關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

在Matt Asay看來(lái)，TensorFlow 是開(kāi)源的入口，Kubernetes是開(kāi)源的出口。這些開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)有望提升Google Cloud的工作負(fù)載，或者確保谷歌云之間的可移植性，從而為Google Cloud贏得更多的工作負(fù)載。

想出這些的人很聰明，但是在Pollyanna 的意義上，它并不是開(kāi)源的。

不是只有谷歌這樣。它只是在開(kāi)源上做得比其他公司好。開(kāi)源本質(zhì)上是自私的，公司和個(gè)人總是會(huì)開(kāi)放有利于自己或客戶(hù)的代碼。

一直如此，而且永遠(yuǎn)如此。

Loukides認(rèn)為應(yīng)該有意義地開(kāi)放AI（盡管三大AI巨頭與其他公司之間存在差異），但他指的開(kāi)源并不是我們一般意義上理解的開(kāi)源。為什么呢？

原因在于，雖然傳統(tǒng)的開(kāi)源很不錯(cuò)，但無(wú)論是對(duì)于軟件的創(chuàng)建者和消費(fèi)者，它都從未成功解決DiBona和Zawodny于2006年在OSCON上提出的云開(kāi)源難題。

現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)去了十幾年了，我們依然沒(méi)有離答案更近一步。

話又說(shuō)回來(lái)，我們確實(shí)近了一點(diǎn)。

Matt Asay認(rèn)為，我們需要以一種新的方式來(lái)看待開(kāi)源。

他與Loukides的想法很接近：關(guān)鍵在于為研究人員提供足夠的訪問(wèn)權(quán)限，使他們能夠重現(xiàn)一個(gè)特定的AI模型是如何成功或失敗的。

「他們并不需要完全訪問(wèn)所有的代碼和基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)運(yùn)行這些模型」。正如他所言，只有在開(kāi)發(fā)人員可以在筆記本電腦上運(yùn)行開(kāi)源程序、進(jìn)行衍生創(chuàng)作的前提下，完全訪問(wèn)該代碼才是有意義的。

鑒于如今谷歌或微軟運(yùn)行代碼的規(guī)模和獨(dú)特的復(fù)雜性，這已經(jīng)毫無(wú)意義了——我們不可能完全訪問(wèn)大規(guī)模的云代碼。

我們需要明白：開(kāi)源并不是用于觀察開(kāi)源世界的一個(gè)鏡頭。而且考慮到我們?nèi)缃袼幍脑茣r(shí)代，開(kāi)源也用得越來(lái)越少。

無(wú)論是作為公司還是作為個(gè)人，我們的目標(biāo)應(yīng)該是以有利于客戶(hù)和第三方開(kāi)發(fā)人員的方式開(kāi)放對(duì)軟件的訪問(wèn)，讓軟件更易理解，而不是試圖將幾十年前的開(kāi)源概念改造成云。它不適用于開(kāi)源，就像它不適用于AI一樣。

是時(shí)候換個(gè)思路了。?