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Hugging Face, die führende Internet-Plattform für Open-Source-KI-Modelle, hat in einer Antwort auf eine Anfrage des Büros für Wissenschafts- und Technologiepolitik des Weißen Hauses nach Informationen zum KI-Aktionsplan des Weißen Hauses die Rolle von Open Source betont und eine Gegenposition zum Kurs der Trump-Regierung eingenommen.
Offene Ansätze für die KI-Entwicklung seien nicht nur (in der Regel) transparenter, anpassungsfähiger und wissenschaftlich fundierter, sie hätten auch bei vielen Aufgaben die Leistung weit verbreiteter kommerzieller Angebote, die nur auf APIs basieren, reproduziert oder übertroffen und tun dies in zunehmend kürzerer Zeit und mit größerer Ressourceneffizienz, heißt es in der Antwort. Die Erfolge zeigten, dass eine robuste KI-Strategie die offene und kollaborative Entwicklung nutzen müsse, um Performance, Anpassungsfähigkeit und Sicherheit bestmöglich zu unterstützen.
Hugging Face gibt dazu drei Empfehlungen. Erstens: Open Source und Open Science als Grundvoraussetzung für den Erfolg von KI anerkennen. Zweitens: Vorrang für Effizienz und Zuverlässigkeit zur Erschließung umfassender Innovationen. Drittens: Sichere KI durch offene, nachvollziehbare und transparente Systeme.
Die bisher fortschrittlichsten KI-Systeme beruhten alle auf einem soliden Fundament aus offener Forschung (Aufmerksamkeitsmechanismen, Transformer-Architekturen, billigere Post-Training-Algorithmen) und Open-Source-Software (PyTorch, Hugging-Face-Bibliotheken, Supercomputer-Betriebssysteme) – was zeigt, wie wichtig die kontinuierliche Unterstützung von Offenheit für weitere Fortschritte ist.
Die Überwindung der Ressourcenbeschränkungen von Organisationen, die KI-Technologie einführen und anpassen, ist entscheidend, um deren Verbreitung zu unterstützen. Kleinere Modelle (die sogar auf Edge-Geräten eingesetzt werden können), Techniken zur Reduzierung des Rechenaufwands bei der Inferenz und Bemühungen, das Training auch für Organisationen mit bescheidenen bis mäßigen Rechenressourcen zu erleichtern, unterstützen die Entwicklung von Modellen, insbesondere in Hochrisikobereichen wie dem Gesundheitswesen, wo sich vollständig generalistische Modelle als unzuverlässig erwiesen haben.
Uns schließlich seien jahrzehntelange Erfahrung mit Informationssicherheit und Cybersecurity bei Open-Source-Software ein Hinweis darauf, dass offene und transparente KI-Systeme eine grundlegende Rolle bei der Sicherung der KI-Entwicklung und des KI-Einsatzes spielen werden, insbesondere in den kritischsten Bereichen.
