| 梁理旋／NII產業發展協進會副執行長 |
國際間逐漸重視AI帶來的問題
以ChatGPT為焦點的人工智慧，成為近期全球政府、企業、公民社會團體與媒體的討論重心，大家關切的不只是科技帶來的創新與商業機會，還有更多的警告與提醒，連推出ChatGPT的OpenAI執行長Sam Altman也主張，政府是監管AI的關鍵角色，並認為應該要建立一個政府或全球的AI機構來監督該技術的發展。微軟在其發布的AI治理藍圖中也提到類似的監管機關論述。
於此同時，越來越多國家政府注意到生成式AI工具產生的爭議與問題，紛紛展開調查或甚至對ChatGPT發出服務禁令。觀察歐洲、美國或中國等不同政治體系的政府對於AI的規管方向，不難發現，其管理模式從過去一兩年模糊的、高層次的道德準則，逐漸轉變為更具體的監管措施。
Kurbalija博士提出「由下而上的人工智慧」倡議
外交基金會（DiploFoundation）創辦人Jovan Kurbalija博士在今年6月提出「由下而上的人工智慧」（bottom-up AI）倡議，期望在政府、企業熱議未來AI應當如何被發展與監管之際，每個人也都應該成為AI未來的決定者之一。而到底Kurbalija口中的bottom-up AI要如何達到此目的？又可以解決哪些問題？
當我們與ChatGPT等類似工具互動時，這些AI工具會蒐集、編碼並貨幣化從我們的思想中擷取出的模式（Pattern）資料，並再轉化形成新的AI經濟；而此運作讓AI左右了人們知識的取得，擁有該AI技術的特定企業或政府，也將壟斷人們的知識取得方式，人類將面臨成為知識奴隸（knowledge slavery）的風險。Kurbalija認為bottom-up AI模型可以確保人類保持控制權，而開源AI （Open Source AI）是bottom-up AI的可行方案。
從技術面來看，bottom-up AI是透過Open Source所建構的AI系統。Kurbalija引用Google一份標題為「我們沒有護城河，OpenAI也沒有」（We Have No Moat, And Neither Does OpenAI）的外洩文件內容提到，包括Vicuna、Alpaca和LLaMA等利用開源所建構之語言模型，與目前科技巨頭所開發的 ChatGPT、Bard等平臺間的品質差距越來越小；不僅如此，這些開源AI模型的開發只需要數百美金和13B（130億）個參數，就達到Google花了1千萬美金和540B（5400億）個參數所達到的目標，且開發時間只要幾週。整體來說，開源方案更快速、更模組化，進行資料處理時也耗費更少的能源。在Google的文件中還提到，許多開源AI計畫是利用小型、高度策劃過的資料集來節省訓練時間，而這樣的訓練方式也已經成為標準做法，且這些高品質的資料集也是開源的，可自由使用。
簡言之，新的開源大型語言模型成為ChatGPT、Bard等平臺的替代品，性能相當但成本更低。大量免費和開放的大型語言模型將AI推向了世界各地數百萬人的手中，也激勵了更多的創新。不過，MIT技術評論的一篇報導也提醒，這樣的開源繁榮景象並不穩定，因為大多數開源AI模型仍站在擁有雄厚財力的科技公司所推出巨型模型的肩膀上。如果OpenAI和Meta決定收手，未來發展榮景恐將不再；例如前段提到的LLaMA，便是Facebook母公司Meta的大型語言模型。
藉由「由下而上的人工智慧」建立具倫理與包容特性的AI系統
曾受邀到聯合國AI for Good全球高峰會演講的AI 研究員及創業家 Rudradeb Mitra也倡議bottom-up AI概念，但不同於Kurbalija的倡議目的是欲打破人類知識取得遭到壟斷，Mitra更強調的是要藉此建立具倫理與包容特性的AI系統。透過聚集AI設計者、執行者（例如：終端使用者、政府、草根組織、國際組織等）、投資者、法律專業人士等多方群體及跨學門人才，以相同目標透過協作流程來實現由下而上。透過協作，可反映出不同面向的想法，也才有機會在發展AI時，使不同角色的參與者可理解彼此想法的相異處，並試著凝聚共同的價值觀。如此一來，像是系統設計者在程式編碼階段的個人價值觀或偏見，設計者可能對公共政策、人權、倫理等相關領域專業知識的缺乏，以及對弱勢群體無意識的排除之缺失，都有機會透過bottom-up AI的實踐予以改善。上述似乎理想化的概念，在實際操作上也已經有像是Omdena協同平臺作為開發AI產品之方案可供選擇。
結語
無論是Kurbalija或Mitra所倡議的bottom-up AI，即使循不同渠道實踐，兩者都試著要移除由上而下（top-down）模式中決策者的權力，免除該模式下可能產生對知識壟斷、發展出隱含偏見價值觀產品的結果；而bottom-up AI因為源於人們的需求，可以減緩權力過度集中的風險，且在當前法律、政策或市場機制都尚未成熟的情況下，bottom-up AI還可平衡大型科技公司與社群之間的權力，對於發展更包容、創新與可實現民主社會價值的人工智慧產品或服務，是更好的機制與方案。
未來的AI，可能是混合著top-down及bottom-up兩種模式的世界，在持續進展的過程中，最後也引用Kurbalija博士的提醒，只要質疑現有科技可能產生負面影響，我們就不應該停止探索並鼓勵更多的替代方案。
參考資料
- Jovan Kurbalija說明為何bottom-up AI重要的影片：https://youtu.be/SkcjzcomMss
- Rudradeb Mitra (2020). Building Ethical and Inclusive AI Through Bottom-up Community Collaboration. Crowd Sourcing Weekhttps://crowdsourcingweek.com/blog/building-ethical-and-inclusive-ai-through-bottom-up-community-collaboration/
- Will Douglas Heaven (2023/05/12). The open-source AI boom is built on Big Tech’s handouts. How long will it last?. MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/2023/05/12/1072950/open-source-ai-google-openai-eleuther-meta/
- 網易科技（2023/05/19）。開源模型才是未來？訓練成本低，還有哪些優勢？為何Google員工怕掉隊。數位時代 https://www.bnext.com.tw/article/75325/open-source-ai-chatgpt-google
- 林妍溱（2024/022/27）。Meta公布ChatGPT競爭AI模型LLaMA 。iThome https://www.ithome.com.tw/news/155692
