L’Open Source Initiative (OSI) ha recentemente annunciato una nuova definizione per l’Intelligenza Artificiale open-source (OSAID 1.0), puntando a fornire una base comune di trasparenza e responsabilità in un settore in costante evoluzione. Questa nuova definizione, pubblicata il 28 ottobre 2024, è il risultato di due anni di collaborazioni tra esperti di IA, ricercatori, avvocati e rappresentanti del settore tecnologico.
Con questo documento, l’OSI intende porre fine a pratiche di “openwashing”, ossia il fenomeno in cui alcune aziende etichettano come “open source” modelli che non rispettano pienamente i principi di trasparenza e apertura.
La definizione OSAID si articola su quattro libertà fondamentali:
- Libertà di utilizzo: chiunque può usare il sistema AI senza restrizioni.
- Libertà di studio: il sistema deve permettere a ricercatori e sviluppatori di comprendere come funziona.
- Libertà di modifica: il sistema può essere adattato per qualsiasi scopo.
- Libertà di condivisione: il sistema può essere ridistribuito, con o senza modifiche.
Requisiti tecnici e di trasparenza di OSAID 1.0
OSAID 1.0 introduce specifici requisiti che un sistema di IA deve soddisfare per essere considerato open-source. La definizione richiede che:
- Informazioni sui Dati: vengano fornite descrizioni dettagliate delle fonti di dati utilizzate per l’addestramento, i metodi di elaborazione e l’accessibilità dei dati. Sebbene non obblighi a una divulgazione completa dei set di dati, mira a stabilire una norma di trasparenza che consenta una riproducibilità tecnica e operativa.
- Codice Completo: tutto il codice sorgente necessario per l’addestramento e l’esecuzione del sistema deve essere reso disponibile sotto licenze approvate dall’OSI, assicurando che il sistema sia completamente aperto e modificabile.
- Parametri del Modello: i parametri e le configurazioni del modello, inclusi pesi e impostazioni, devono essere accessibili, permettendo a una persona qualificata di ricreare il sistema utilizzando le informazioni fornite.
Sfide e opportunità nell’implementazione della definizione OSI per l’AI
L’approccio di OSI nell’IA cerca di bilanciare praticità e apertura, affrontando il problema delle risorse necessarie per lo sviluppo dei modelli. L’elevata intensità di calcolo e l’ingente investimento finanziario richiesti limitano l’accessibilità per molte organizzazioni. Inoltre, il fenomeno del “openwashing”, ossia l’uso improprio del termine “open” da parte di alcune aziende che rilasciano solo componenti parziali dei loro modelli (come i pesi dei modelli senza i dati di addestramento), mina i principi di trasparenza e riproducibilità.
La nuova definizione dell’OSI mira a fungere da punto di riferimento per regolatori e sviluppatori, distinguendo tra i modelli realmente open-source e quelli che sfruttano il termine per ragioni di marketing. Tra le grandi aziende, alcune hanno utilizzato il concetto di “open-source” per evitare piena divulgazione, limitando la trasparenza e impedendo il progresso scientifico aperto. Il crescente interesse regolamentare nell’IA open-source, come dimostrato dall’AI Act dell’Unione Europea, evidenzia la necessità di definizioni chiare. L’AI Act dell’UE ha infatti previsto esenzioni parziali per i sistemi open-source, stimolando il dibattito sull’equilibrio tra innovazione e sicurezza.
Implicazioni regolamentari e il ruolo dell’OSI nel futuro dell’Intelligenza Artificiale
La definizione di OSI non è solo una guida tecnica, ma una spinta verso una regolamentazione che riconosca e supporti le soluzioni open-source, proteggendo però il settore da abusi e garantendo che i modelli possano essere utilizzati in maniera etica e trasparente. Le regolamentazioni in via di sviluppo, come quelle in California e nell’UE, potrebbero ora fare riferimento alla definizione OSI per stabilire standard di responsabilità e trasparenza, riconoscendo l’open-source come un elemento fondamentale per la crescita equilibrata e sicura del settore IA.
Con questa nuova definizione, OSI non solo chiarisce cosa significhi realmente “open-source” nell’ambito dell’IA, ma crea anche una struttura di riferimento che influenzerà non solo gli sviluppatori, ma anche i responsabili politici, i regolatori e i consumatori, stabilendo una visione più chiara e rigorosa per l’Intelligenza Artificiale del futuro.
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