Uma equipe da Universidade Stanford reconhece ter se inspirado em um modelo de IA chinês de código aberto para a criação deles, resultando em arrependimento público.
Uma admissão e subsequente pedido de desculpas surgiram de um grupo da Universidade Stanford após acusações surgirem sobre o uso não autorizado de um modelo de inteligência artificial (IA) desenvolvido na China. Uma equipe, que inclui dois estudantes de graduação e um pesquisador independente de Stanford, desenvolveu uma IA chamada L3V, promovendo-a como um sistema de alto desempenho e baixo custo, com apenas cerca de $500 em despesas de treinamento. A IA, que rivalizava de perto com as capacidades de modelos mais avançados, ganhou fama imediata ao classificar-se entre os cinco principais em uma lista de tendências de plataformas de IA populares ao ser anunciada.
No entanto, observadores cuidadosos na comunidade de IA logo levantaram preocupações de que a L3V fosse muito semelhante a um modelo de IA desenvolvido em conjunto pela equipe da Universidade Tsinghua e pela empresa iniciante Mianbi Intelligence. Um fundador da Mianbi Intelligence expressou forte suspeita nas redes sociais, observando erros idênticos na L3V que estavam presentes no modelo MiniCPM-Llama3-V 2.5 deles. Evidências sugeriram uma sobreposição significativa nas estruturas de modelo e códigos carregados no GitHub para ambos os modelos. Os estudantes da Stanford envolvidos reconheceram a extrema semelhança com o MiniCPH-Llama3-V 2.5, emitindo um pedido de desculpas sincero aos criadores originais e anunciando a retirada da L3V.
Christopher Manning, que lidera o instituto de pesquisa de IA da Stanford, condenou práticas enganosas para o sucesso nas redes sociais, destacando o incidente como uma desonra no Vale do Silício. A controvérsia suscitou um debate mais amplo sobre os avanços chineses na IA, com um pesquisador da DeepMind notando a falta de atenção originalmente dada ao modelo superior de IA da equipe chinesa apenas por causa de sua origem não pertencente à Ivy League.
Perguntas e Respostas Importantes:
1. Qual foi a natureza do uso indevido pela equipe da Stanford?
A equipe da Stanford utilizou um modelo de IA desenvolvido por pesquisadores chineses sem autorização, apresentando-o como seu próprio trabalho. Eles admitiram ter se inspirado no modelo de código aberto após serem acusados de uso não autorizado.
2. Como a comunidade de IA ficou ciente do uso indevido?
Observadores na comunidade de IA notaram uma grande semelhança entre a IA da equipe de Stanford (L3V) e a IA da equipe chinesa (MiniCPM-Llama3-V 2.5), incluindo erros idênticos, o que levantou suspeitas e levou à descoberta do uso indevido.
3. Qual foi a reação da comunidade de pesquisa em IA?
A reação da comunidade de pesquisa em IA incluiu a condenação das ações da equipe da Stanford, como exemplificado pelos comentários de Christopher Manning, e uma discussão mais ampla sobre a subvalorização dos avanços em IA de fontes não ocidentais, como o trabalho da equipe chinesa.
Desafios ou Controvérsias Principais:
– Ética no Desenvolvimento de IA: Questões éticas em torno do uso de modelos de IA de código aberto, incluindo atribuição, respeito à propriedade intelectual e transparência.
– Viés de Reconhecimento: Viés em pesquisa de IA e reconhecimento baseado em prestígio geográfico e institucional, conforme destacado pela situação em que o modelo chinês de IA foi inicialmente ignorado pela comunidade.
Vantagens e Desvantagens:
Vantagens de Modelos de IA de Código Aberto:
– Colaboração: Modelos de código aberto promovem colaboração e avanço rápido no campo de IA, já que os pesquisadores podem construir sobre o trabalho um do outro.
– Acesso: Eles fornecem um acesso mais amplo à tecnologia de ponta para pesquisadores globalmente que podem não ter recursos para desenvolver modelos do zero.
Desvantagens de Modelos de IA de Código Aberto:
– Uso Indevido: Modelos de código aberto podem ser utilizados de forma indevida sem o devido crédito, levando a questões de plágio e roubo intelectual.
– Garantia de Qualidade: Pode haver falta de controle de qualidade e garantia em comparação com modelos proprietários, o que pode levar à propagação de erros ou viés.
Links Relacionados:
– Para a Universidade Stanford: Stanford University
– Para a Universidade Tsinghua: Tsinghua University
– Para a DeepMind: DeepMind
É importante notar que esses links direcionarão você para o domínio principal das respectivas instituições, que podem fornecer mais contexto ou informações sobre a pesquisa em IA e os papéis das instituições dentro da comunidade de IA mais ampla.
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