Rendere pubblici soltanto i pesi (weights) di un modello di intelligenza artificiale non basta per definirlo open source. Se l’obiettivo è favorire il progresso scientifico, la trasparenza e l’innovazione, è necessario condividere anche tutti gli altri elementi che hanno permesso di costruire il modello. Lo sostiene un’analisi pubblicata dallo Stanford HAI (Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence), sottolineando che solo una vera Ai open source permetterà un’innovazione trasparente e equa nel settore dell’intelligenza artificiale, che non dipenda dai pesi delle aziende private guidate dal profitto e nemmeno da quelli di singole nazioni che vogliono diffondere valori di uno specifico sistema politico. I dati dell’AI devono essere globali e rappresentare la diversità di culture globali.“Negli ultimi anni molti modelli sono stati presentati come open, ma nella maggior parte dei casi sono più correttamente definiti open-weight“, chiarisce l’analisi dello Stanford HAI. “Ciò significa che gli sviluppatori rendono disponibili i pesi del modello, ossia i parametri appresi durante l’addestramento, permettendo ad altri di scaricarlo, eseguirlo localmente e adattarlo a nuovi compiti. Tuttavia, rimangono spesso riservati il codice utilizzato per l’addestramento, i dataset impiegati, le procedure di pulizia dei dati, le configurazioni sperimentali e le varie fasi di ottimizzazione. Di conseguenza, il modello può essere utilizzato, ma non può essere realmente ricostruito o verificato nella sua interezza”.Indice degli argomenti