Towards a Framework for Openness in Foundation Models: Proceedings from the Columbia Convening on Openness in Artificial Intelligence

📄 arXiv: 2405.15802v1 📥 PDF

作者: Adrien Basdevant, Camille François, Victor Storchan, Kevin Bankston, Ayah Bdeir, Brian Behlendorf, Merouane Debbah, Sayash Kapoor, Yann LeCun, Mark Surman, Helen King-Turvey, Nathan Lambert, Stefano Maffulli, Nik Marda, Govind Shivkumar, Justine Tunney

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-05-17

💡 一句话要点

构建开放基础模型框架：哥伦比亚大学人工智能开放性会议论文集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 开源 人工智能开放性 AI安全 AI治理

📋 核心要点

  1. 当前关于基础模型开源的讨论缺乏细致的技术分析，难以指导实际决策。
  2. 论文提出了一个框架，用于分析人工智能堆栈不同层面的开放性，涵盖模型和系统层面。
  3. 该框架旨在促进对人工智能开放性的更深入理解，并推动相关定义和安全研究。

📝 摘要（中文）

过去一年，关于开源基础模型的益处和风险的争论十分激烈。然而，这些讨论通常停留在高度概括的层面，或者狭隘地关注特定的技术属性。部分原因是，鉴于基础模型与传统软件开发的显著差异，为基础模型定义开源已被证明是棘手的。为了为开放人工智能系统（包括基础模型）做出更实用和细致的决策，本文提出了一个框架，用于应对人工智能堆栈中的开放性问题。它总结了先前关于该主题的工作，分析了追求开放性的各种潜在原因，并概述了开放性在人工智能堆栈不同部分（包括模型层面和系统层面）的变化。作者希望通过这样做，提供一个通用的描述框架，以加深对人工智能开放性的细致和严谨的理解，并促进围绕人工智能开放性和安全性的定义的进一步工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基础模型开源定义模糊、讨论泛化的问题。现有方法难以应对基础模型与传统软件开发的差异，无法指导实际的开源决策，并且缺乏对AI堆栈不同层面开放性的细致分析。

核心思路：论文的核心思路是构建一个框架，用于分析人工智能堆栈中不同层面的开放性。该框架旨在提供一个通用的描述性语言，从而促进对AI开放性的更深入理解，并推动相关定义和安全研究。通过分析开放性的潜在原因和在AI堆栈不同部分的变化，该框架旨在为开放AI系统做出更实用和细致的决策。

技术框架：该框架涵盖了人工智能堆栈的多个层面，包括模型层面和系统层面。它首先总结了先前关于AI开放性的工作，然后分析了追求开放性的各种潜在原因。接着，它详细描述了开放性在AI堆栈不同部分的变化，并提供了一个通用的描述框架。该框架旨在促进对AI开放性的细致和严谨的理解，并为进一步的研究奠定基础。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的框架，用于分析AI堆栈中不同层面的开放性。与以往泛化的讨论不同，该框架能够细致地分析开放性在模型层面和系统层面的变化，并提供一个通用的描述性语言。这有助于更深入地理解AI开放性的复杂性，并为实际的开源决策提供指导。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其重点在于构建一个概念框架，用于分析和理解AI开放性。该框架的关键设计在于其系统性和全面性，能够涵盖AI堆栈的多个层面，并提供一个通用的描述性语言。

📊 实验亮点

论文的主要贡献在于提出了一个用于分析AI开放性的框架，而非具体的实验结果。该框架总结了先前的工作，分析了开放性的潜在原因，并描述了开放性在AI堆栈不同部分的变化，为未来的研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导基础模型的开源策略制定，帮助开发者和决策者更好地理解开放AI系统的风险和收益。该框架能够促进更安全、负责任的AI发展，并推动AI技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Over the past year, there has been a robust debate about the benefits and risks of open sourcing foundation models. However, this discussion has often taken place at a high level of generality or with a narrow focus on specific technical attributes. In part, this is because defining open source for foundation models has proven tricky, given its significant differences from traditional software development. In order to inform more practical and nuanced decisions about opening AI systems, including foundation models, this paper presents a framework for grappling with openness across the AI stack. It summarizes previous work on this topic, analyzes the various potential reasons to pursue openness, and outlines how openness varies in different parts of the AI stack, both at the model and at the system level. In doing so, its authors hope to provide a common descriptive framework to deepen a nuanced and rigorous understanding of openness in AI and enable further work around definitions of openness and safety in AI.