Аналітик Бен Ліллі у свіжому випуску розсилки Chain of Thought (Brownstone Research) стверджує, що боротьба навколо відкритих моделей штучного інтелекту повторює шлях, який біткоїн пройшов десять років тому. Матеріал має характер авторської думки.
Аргумент: відкритий код оголошують небезпечним
Відправна точка нотатки — свідчення гендиректора Anthropic Даріо Амодеї в Конгресі у липні 2023 року. Амодеї визнав, що в більшості наукових галузей відкритий код — «хороша річ», а ризики вже випущених відкритих моделей «відносно обмежені», але попередив, що масштабування відкритих моделей веде «дуже небезпечним шляхом». Ліллі читає підтекст прямо: якщо відкриті моделі небезпечні, то безпечним вибором оголошують закриті.
Паралель із криптовалютами він вибудовує через ранніх скептиків біткоїна: конгресмен Джаред Поліс, який купив перший біткоїн на Капітолійському пагорбі 2014 року; сенатор Джо Манчін із закликом заборонити «небезпечну валюту»; звинувачення 2023 року у спробі відключити галузь від банківської системи, які критики назвали «Операцією Choke Point 2.0». Галузь вистояла, зазначає автор, а Вашингтон рухається до зрозуміліших правил: закон GENIUS ухвалено, закон CLARITY перебуває на розгляді.
Децентралізований ШІ та розрив із закритими моделями
Ознаками «зведення стін» Ліллі називає заборону США на експорт останньої моделі Anthropic і рішення OpenAI обмежити викочування GPT-5.6 довіреними партнерами; він очікує, що вимоги перевірки особи поширюватимуться. Страх, що стоїть за цими кроками, автор ілюструє посиланням на голову АНБ Джошуа Радда (зі слів сенатора Марка Ворнера): модель Anthropic «Mythos» зламала «майже всі наші секретні системи, не за тижні, а за години».
Водночас відкритий код наздоганяє, пише Ліллі: GLM-5.2 показала результат на рівні лютневої Sonnet 4.6 від Anthropic, тобто відставання відкритих моделей від фронтиру — приблизно три-чотири місяці; відкритого конкурента Mythos і GPT-5.6 він чекає до осені. Головним проривом автор вважає децентралізоване навчання в p2p-мережах за зразком біткоїна та Ethereum: за два роки розподілене навчання зросло з моделей менш ніж 1 млрд параметрів до 100 млрд. Він називає три ранні проєкти — Dark Bloom (дешевий приватний інференс на Mac, які простоюють), c0mpute (децентралізована мережа інференсу) та Pluralis (навчання на розподілених споживчих GPU). Висновок Ліллі: спроби заборонити відкриті моделі проваляться, а вкладення в цей сегмент будуть «як купівля біткоїна у 2014 році, коли він ще був „небезпечним“».
Джерело: BitcoinMagazine
