metaStefano Maffulli è il responsabile dell’Open Source Initiative (OSI). In una recente dichiarazione, ha affermato che i modelli di intelligenza artificiale sviluppati da Meta non possono essere considerati open source. Quando l’azienda lo utilizza, si tratta di un uso improprio che genera confusione. L’OSI, fondata in California nel 1998, è un’organizzazione senza scopo di lucro. È stata quest’ultima a coniare il termine “open source” e ne custodisce il significato.

Maffulli ha dichiarato che definire “open source” i modelli di linguaggio di grandi dimensioni come LLaMA è estremamente dannoso. Ciò perché sono comunque sotto il controllo esclusivo di un’unica azienda. Eppure, Meta promuove l’idea che la sua intelligenza artificiale sia open source, sostenendo che il successo del progetto è legato alla potenza e ai vantaggi di un ecosistema aperto.

Meta criticata per l’uso improprio del termine open-source

Secondo quanto dichiarato da Meta tale approccio potrebbe promuovere anche una maggiore concorrenza. Maffulli ed altri esperti, invece, credono che l’approccio di Meta privilegia il controllo privato dell’AI, limitando il potenziale sviluppo di modelli gestiti e controllati dagli utenti, il vero obiettivo di un sistema open source.

Considerando quanto detto fino ad ora, Meta ha suggerito che la definizione attuale di open source debba essere rivista. Ciò perché è stata concepita per il software tradizionale e non tiene conto della complessità dei moderni modelli di intelligenza artificiale.

Molti critici sottolineano che anche i modelli di Meta non siano completamente trasparenti. Sebbene LLaMA sia scaricabile gratuitamente, le informazioni tecniche condivise sono scarse. Inoltre, la licenza non consente un utilizzo pienamente libero. Dettaglio che non fa che contraddire i principi fondamentali dell’open source. La prossima settimana, l’OSI pubblicherà una nuova definizione di intelligenza artificiale open source. Quest’ultima, probabilmente, includerà requisiti più stringenti, come la disponibilità non solo dei modelli, ma anche degli algoritmi di addestramento e dei software di sviluppo. Non resta dunque che attendere per scoprire quali saranno le nuove linee guida.

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