هوش مصنوعی متن‌باز

بر اساس تعریف پیشگامان متن‌باز، **هوش مصنوعی متن‌باز**، به سامانه‌ای از هوش مصنوعی گفته می‌شود که استفاده، مطالعه، تغییر و بازتوزیع آن به صورت آزاد امکان‌پذیر است. این تعریف شامل مجموعه‌داده‌هایی که برای آموزش مدل استفاده می‌شوند، کد منبع، و پارامترهای مدل است و رویکردی مشارکتی و شفاف به توسعه هوش مصنوعی را ترویج می‌کند، به‌گونه‌ای که دیگران بتوانند به نتیجه‌ای تا حد زیادی مشابه دست یابند.

همیشه بحث درباره این که با توجه به طیف‌های مختلف میزان گشودگی در پروژه‌های هوش مصنوعی، چه چیزی باید «متن‌باز» محسوب شود، بسیار گسترده بوده است. برخی از توسعه دهندگان مدل‌های زبانی بزرگ که به عنوان متن‌باز معرفی شده‌اند، تنها وزن‌های مدل را منتشر می‌کنند ( نه داده‌های آموزشی و کد منبع را) و به دلیل همین موضوع به عنوان نمونه‌هایی از «متن‌بازنمایی»***' مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. این واژه یعنی سامانه‌هایی که در اصل عمدتاً بسته هستند ولی در ظاهر مدعی متن‌باز بودن هستند. مجوزهای [[نرم‌افزار آزاد و متن‌باز]] ، مانند [[مجوز آپاچی]]، [[پروانه ام‌آی‌تی|ام‌آی‌تی]] و [[پروانه جامع همگانی گنو]]، شرایط دسترسی، تغییر و بازتوزیع هوش مصنوعی متن‌باز را مشخص می‌کنند.

دسته‌بندی رایج پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز شامل [[مدل زبانی بزرگ|مدل‌های زبانی بزرگ]]، ابزارهای [[ترجمه ماشینی]] و [[چت‌بات|چت‌بات‌ها]] است. بحث‌ها پیرامون مزایا و خطرات هوش مصنوعی متن‌باز عوامل گوناگونی مانند امنیت، حریم خصوصی و پیشرفت فناورانه را دربر می‌گیرد.

== تاریخچه ==
تاریخچه هوش مصنوعی متن‌باز به طور تنگاتنگی با هر دو توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی و همچنین رشد جنبش نرم‌افزار متن‌باز درهم‌تنیده است. هوش مصنوعی متن‌باز طی چند دهه گذشته با مشارکت نهادهای دانشگاهی، آزمایشگاه‌های پژوهشی، شرکت‌های فناوری و توسعه‌دهندگان مستقل به طور چشمگیری تکامل یافته است. این بخش به بررسی نقاط عطف اصلی در توسعه هوش مصنوعی متن‌باز، از روزهای آغازین تا وضعیت کنونی آن می‌پردازد.

=== دهه ۱۹۹۰: توسعه ابتدایی هوش مصنوعی و نرم‌افزار متن‌باز ===
مفهوم هوش مصنوعی به اواسط قرن بیستم بازمی‌گردد، زمانی که دانشمندانی چون [[آلن تورینگ]] و [[جان مک‌کارتی (دانشمند علوم رایانه)|جان مک‌کارتی]] بنیان‌های نظریه‌ها و الگوریتم‌های مدرن هوش مصنوعی را پایه‌گذاری کردند. یکی از شکل‌های اولیه هوش مصنوعی، «پزشک» [[پردازش زبان‌های طبیعی|پردازش زبان طبیعی]] به نام [[الیزا (بات مکالمه)|الیزا]] بود که در سال ۱۹۷۷ توسط جف شریگر به صورت برنامه‌ای در زبان BASIC بازپیاده‌سازی و منتشر شد و به سرعت به زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر ترجمه گردید. پژوهش‌های اولیه هوش مصنوعی بر توسعه [[هوش مصنوعی نمادین|سامانه‌های استدلال نمادین]] و [[سیستم قانون محور (علوم رایانه)|سامانه‌های خبره مبتنی بر قواعد]] تمرکز داشتند.

در همین دوره، ایده نرم‌افزار متن‌باز در حال شکل‌گیری بود و پیشگامانی مانند [[ریچارد استالمن]] از نرم‌افزار آزاد به عنوان ابزاری برای ترویج همکاری و نوآوری در برنامه‌نویسی دفاع می‌کردند. [[بنیاد نرم‌افزار آزاد]] که در سال ۱۹۸۵ توسط استالمن بنیان‌گذاری شد، از نخستین سازمان‌های مهمی بود که از ایده نرم‌افزاری با قابلیت استفاده، تغییر و توزیع آزاد حمایت کرد. اندیشه‌های این جنبش در نهایت بر توسعه هوش مصنوعی متن‌باز اثر گذاشت، زیرا توسعه‌دهندگان بیشتری به مزایای همکاری باز در ایجاد نرم‌افزار، از جمله مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پی بردند.

در دهه ۱۹۹۰، نرم‌افزار متن‌باز به‌تدریج با استقبال بیشتری روبه‌رو شد، و هم‌زمان، رشد [[یادگیری ماشین]] و روش‌های آماری به توسعه ابزارهای عملی‌تر هوش مصنوعی انجامید. در سال ۱۹۹۳، «مخزن هوش مصنوعی دانشگاه کارنگی ملون» راه‌اندازی شد که طیفی از نرم‌افزارهای به صورت آزاد به‌اشتراک گذاشته‌شده را در بر می‌گرفت.

=== دهه ۲۰۰۰: ظهور هوش مصنوعی متن‌باز ===
در اوایل دهه ۲۰۰۰، هوش مصنوعی متن‌باز شتاب بیشتری گرفت و کتابخانه‌ها و چارچوب‌های زیربنایی کاربرپسندتری منتشر شدند که استفاده و مشارکت در آن‌ها برای همگان امکان‌پذیر بود.

[[اوپن‌سی‌وی]] در سال ۲۰۰۰ منتشر شد و مجموعه‌ای از الگوریتم‌های سنتی هوش مصنوعی مانند [[یادگیری درخت تصمیم|درخت‌های تصمیم]]، [[الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه|کی-نزدیک‌ترین همسایه]] ، [[دسته‌بندی‌کننده بیز ساده|بیز ساده]] و [[ماشین بردار پشتیبانی]]  را در بر داشت.

=== دهه ۲۰۱۰: رشد جرقه‌های هوش مصنوعی متن‌باز ===
چارچوب یادگیری عمیق متن‌بازی مانند [[تورچ (یادگیری ماشین)|تورچ]] در سال ۲۰۰۲ منتشر شد و با معرفی Torch7 در سال ۲۰۱۱ به صورت متن‌باز در دسترس قرار گرفت و بعدها با چارچوب‌هایی مانند [[پای‌تورچ]] و [[تنسورفلو]] گسترش یافت.

[[الکس نت]] در سال ۲۰۱۲ منتشر شد. [[جی‌پی‌تی ۱]] در سال ۲۰۱۸ منتشر گردید.

=== دهه ۲۰۲۰: هوش مصنوعی متن‌باز و وزن‌باز ===
با معرفی [[جی‌پی‌تی ۲]] در سال ۲۰۱۹، شرکت [[اوپن‌ای‌آی]] در ابتدا قصد داشت کد منبع مدل‌های خود را به‌دلیل نگرانی از کاربردهای مخرب به صورت محرمانه نگه دارد. با این حال، پس از واکنش منفی گسترده عمومی، اوپن‌ای‌آی سه ماه پس از انتشار جی‌پی‌تی ۲، کد منبع آن را در گیت‌هاب منتشر کرد. اوپن‌ای‌آی کد منبع یا وزن‌های ازپیش‌آموزش‌دیده مدل جی‌پی‌تی ۳ را به صورت عمومی منتشر نکرد. در زمان انتشار جی‌پی‌تی ۳، مدل جی‌پی‌تی ۲ همچنان قدرتمندترین مدل زبانی متن‌باز جهان به شمار می‌رفت. رقابت برای ساخت مدل‌های بازتر عمدتاً شامل تلاش‌های کوچک‌تری مانند [[EleutherAI]] بود. سال ۲۰۲۲ همچنین شاهد ظهور مدل‌های بزرگ‌تر و قدرتمندتری با مجوزهایی با درجات مختلف گشودگی بود، از جمله مدل OPT متعلق به شرکت متا.

[[پیشگامان متن‌باز]] طی دو سال با کارشناسان مختلف مشورت کرد تا تعریفی از «متن‌باز» ارائه دهد که با نیازهای نرم‌افزارها و مدل‌های هوش مصنوعی سازگار باشد. بحث‌برانگیزترین بخش این تعریف به دسترسی به داده‌ها مربوط می‌شود، زیرا برخی مدل‌ها با داده‌های حساس آموزش داده می‌شوند که امکان انتشار آن‌ها وجود ندارد. در سال ۲۰۲۴، این نهاد «تعریف هوش مصنوعی متن‌باز ۱٫۰»***' را منتشر کرد. این تعریف مستلزم انتشار کامل نرم‌افزار مورد استفاده برای پردازش داده‌ها، آموزش مدل و انجام استنتاج از مدل است. در مورد داده‌ها، تنها دسترسی به جزئیات مربوط به داده‌های مورد استفاده برای آموزش هوش مصنوعی را الزامی می‌داند تا دیگران بتوانند آن را درک کرده و بازتولید کنند. در سال ۲۰۲۳، مدل‌های وزن‌باز لاما ۱ و ۲ و همچنین مدل‌های میسترال و میکسترال از شرکت میسترال ای‌آی برای نخستین بار منتشر شدند، و هم‌زمان مدل متن‌باز MPT از شرکت MosaicML نیز عرضه شد. در سال ۲۰۲۴، شرکت متا مجموعه‌ای از مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی، از جمله لاما ۳٫۱ با ۴۰۵ میلیارد پارامتر، را منتشر کرد که از نظر عملکرد با مدل‌های کم‌گشودگی رقابت می‌کرد. این شرکت ادعا کرد که رویکرد آن به هوش مصنوعی متن‌باز است و با رویکرد سایر شرکت‌های بزرگ فناوری تفاوت دارد. با این حال، پیشگامان متن‌باز و دیگر نهادها اعلام کردند که لاما متن‌باز محسوب نمی‌شود، زیرا مجوز نرم‌افزاری آن استفاده از مدل را برای برخی مقاصد ممنوع می‌کند. دیپ‌سیک در دسامبر ۲۰۲۴ مدل زبانی بزرگ V3 خود و در ۲۰ ژانویه ۲۰۲۵ مدل استدلال مبتنی بر مدل R1 را منتشر کرد که هر دو به صورت مدل‌های وزن‌باز تحت مجوز ام‌آی‌تی عرضه شدند. این انتشار به طور گسترده نشان داد که چین چگونه استفاده و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی بازتر را به‌عنوان راهی برای کاهش وابستگی به نرم‌افزارهای غربی و محدودیت‌های دسترسی، و نیز فراهم‌سازی دسترسی سریع‌تر صنایع خود به هوش مصنوعی قدرتمندتر، در پیش گرفته است. پروژه‌های مستقر در چین از آن پس در سطح جهانی کاربرد گسترده‌تری یافته‌اند و همچنین توانسته‌اند دست‌کم بخشی از فاصله خود با مدل‌های مالکیتی پیشرو آمریکایی را کاهش دهند. از زمان انتشار مدل مالکیتی جی‌پی‌تی از شرکت اوپن‌ای‌آی در اواخر سال ۲۰۲۲، تنها تعداد اندکی مدل زبانی بزرگ کاملاً باز (از نظر وزن‌ها، داده‌ها، کد و غیره) منتشر شده‌اند. در سپتامبر ۲۰۲۵، یک کنسرسیوم سوئیسی با انتشار مدلی کاملاً باز به نام Apertus به این فهرست کوتاه افزود. مدل Latam-GPT، که مدلی باز با تمرکز بر آمریکای لاتین است، در سال ۲۰۲۵ به‌عنوان تلاشی منطقه‌ای راه‌اندازی شد و عمدتاً با محتوای اسپانیایی و پرتغالی آموزش دیده است.

## اهمیت
برچسب «متن‌باز» می‌تواند مزایای واقعی برای شرکت‌هایی داشته باشد که به‌دنبال جذب نیروی انسانی برتر یا جلب مشتریان هستند. بحث پیرامون «متن‌بازنمایی» (یا نامیدن یک پروژه به‌عنوان متن‌باز در حالی که عمدتاً بسته است) پیامدهای مهمی برای موفقیت پروژه‌های مختلف در این صنعت دارد.

هوش مصنوعی متن‌باز معمولاً در کشورها و شرکت‌هایی با استقبال و پذیرش بیشتری روبه‌رو می‌شود که خودشان مدل پیشروی هوش مصنوعی ندارند. این پروژه‌های متن‌باز می‌توانند به تضعیف موقعیت رقبای تجاری و ژئوپولیتیکی‌ای کمک کنند که قدرتمندترین مدل‌های مالکیتی را در اختیار دارند.

## کاربردها

### مراقبت پزشکی

در صنعت مراقبت سلامت، از هوش مصنوعی متن‌باز در حوزه‌هایی مانند تشخیص، مراقبت از بیمار و گزینه‌های درمان شخصی‌سازی‌شده استفاده شده است. کتابخانه‌های متن‌باز در تصویربرداری پزشکی برای وظایفی مانند تشخیص تومور به‌کار رفته‌اند و موجب افزایش سرعت و دقت فرایندهای تشخیصی شده‌اند. افزون بر این، OpenChem، یک کتابخانه متن‌باز که به طور خاص برای کاربردهای شیمی و زیست‌شناسی طراحی شده است، امکان توسعه مدل‌های پیش‌بینی برای کشف دارو را فراهم می‌کند و به پژوهشگران در شناسایی ترکیبات بالقوه درمانی کمک می‌کند.

### صنایع نظامی

پس از آن که مشخص شد پژوهشگران چینی وابسته به ارتش آزادی‌بخش خلق  در مدل‌های لاما از شرکت متا، که از سوی این شرکت به‌عنوان متن‌باز توصیف شده‌اند، تغییرات غیرمجاز ایجاد کرده‌اند، توسط پیمانکاران دفاعی ایالات متحده مانند لاکهید مارتین و اورکل به‌کار گرفته شدند. پیشگامان متن‌باز و دیگران استفاده متا از اصطلاح «متن‌باز» برای توصیف لاما را مورد مناقشه قرار داده‌اند، زیرا مجوز لاما شامل یک سیاست استفاده مجاز***' است که برخی کاربردها، از جمله استفاده نظامی غیرآمریکایی، را ممنوع می‌کند. پژوهشگران چینی از نسخه‌ای قدیمی‌تر از لاما برای توسعه ابزارهایی مانند ChatBIT استفاده کردند که برای اطلاعات نظامی و تصمیم‌گیری بهینه‌سازی شده بود. این امر متا را بر آن داشت تا همکاری‌های خود با پیمانکاران آمریکایی را گسترش دهد تا اطمینان حاصل شود که این فناوری به طور راهبردی برای امنیت ملی استفاده می‌شود. این کاربردها اکنون شامل بهبودهای لجستیکی، نگهداشت و امنیت سایبری نیز می‌شود.

== مزایا ==

==== حریم شخصی و استقلال فردی ====
یک سرمقاله در مجله ''[[نیچر]]'' هشدار می‌دهد که مراقبت‌های پزشکی ممکن است به مدل‌های هوش مصنوعی‌ای وابسته شوند که هر لحظه امکان ازکارافتادن آن‌ها وجود دارد، ارزیابی‌شان دشوار است و می‌توانند حریم خصوصی بیماران را تهدید کنند. نویسندگان این سرمقاله پیشنهاد می‌کنند که نهادهای مراقبت سلامت، پژوهشگران دانشگاهی، پزشکان، بیماران و شرکت‌های فناوری در سراسر جهان برای ساخت مدل‌های متن‌باز حوزه سلامت همکاری کنند؛ مدل‌هایی که کد زیربنایی و مدل‌های پایه آن‌ها به سادگی در دسترس بوده و بتوان آن‌ها را با مجموعه‌داده‌های اختصاصی به طور آزاد [[تنظیم دقیق (یادگیری ماشین)|تنظیم دقیق]] کرد.

=== همکاری و پیشرفت‌های چشمگیر ===
همکاری‌های گسترده، مانند آنچه در توسعه چارچوب‌های متن‌بازی چون تنسورفلو و پای‌تورچ مشاهده می‌شود، موجب تسریع پیشرفت‌ها در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شده‌اند. ماهیت متن‌باز این پلتفرم‌ها همچنین امکان تکرار سریع و بهبود مستمر را فراهم می‌کند، زیرا مشارکت‌کنندگان از سراسر جهان می‌توانند اصلاحات و ارتقاهای خود را برای ابزارهای موجود پیشنهاد دهند.

=== همگانی‌سازی دسترسی***' ===
متن‌باز بودن به کشورها و سازمان‌هایی که به مدل‌های مالکیتی دسترسی ندارند، این امکان را می‌دهد که با هزینه کمتر بتوانند از هوش مصنوعی استفاده کرده و در آن زمینه سرمایه‌گذاری کنند.

### شفافیت
بندانگشتی|ویدئویی درباره اهمیت شفافیت هوش مصنوعی در پزشکی
یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی متن‌باز، شفافیت بیشتر آن در مقایسه با جایگزین‌های متن‌بسته است. جنبه‌ی متن‌باز مدل‌ها امکان بازرسی الگوریتم‌ها و کد را فراهم می‌کند که همین امر به نوبه خود باعث بالا بردن سطح پاسخ‌گویی شده و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند درک بهتری از نحوه به نتیجه رسیدن یک مدل داشته باشند. افزون بر این، مدل‌های وزن‌باز، مانند لاما و استیبل دیفیوژن، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که مستقیماً به پارامترهای مدل دسترسی داشته باشند و این امر می‌تواند به کاهش سوگیری و ارتقای انصاف در کاربردها منجر شود. این سطح از شفافیت می‌تواند به ایجاد سامانه‌هایی با خروجی‌های قابل‌فهم برای انسان، یا «هوش مصنوعی توضیح‌پذیر»، کمک کند. به طور خاص، موضوع «هوش مصنوعی توضیح‌پذیر» در کاربردهای پرمخاطره مانند مراقبت سلامت، عدالت کیفری و امور مالی اهمیت فزاینده‌ای یافته است، زیرا پیامدهای تصمیم‌های اتخاذشده توسط سامانه‌های هوش مصنوعی می‌تواند بسیار گسترده باشد.

## نگرانی ها

### کیفیت و امنیت
هوش مصنوعی متن‌باز ممکن است به گروه‌های بیوتروریستی اجازه دهد تنظیم دقیق و سایر سازوکارهای حفاظتی مدل‌های هوش مصنوعی را حذف یا بی اثر کنند. گزارشی از کاخ سفید در ژوئیه ۲۰۲۴ اعلام کرد که هنوز شواهد کافی برای محدود کردن انتشار وزن‌های مدل وجود ندارد.

پس از عمومی‌شدن یک مدل متن‌باز، در صورت شناسایی مشکلات جدی امنیتی، امکان بازگرداندن یا به‌روزرسانی کامل آن وجود ندارد. مانع اصلی در توسعه طرح‌های تروریستی واقعی، محدودیت‌های سخت‌گیرانه در دسترسی به مواد اولیه و تجهیزات لازم است. باید در نظر داشت که سرعت بالای پیشرفت هوش مصنوعی باعث می‌شود استفاده از مدل‌های قدیمی‌تر، که هم آسیب‌پذیرتر و هم کم‌توان‌تر هستند، جذابیت کمتری داشته باشد.

به علاوه، پژوهشگران، هوش مصنوعی متن‌باز را به‌دلیل نگرانی‌های امنیتی و اخلاقی موجود در آنها مورد انتقاد قرار داده‌اند. یک تحلیل با استفاده از اسکنرهای آسیب‌پذیری کد مانند Bandit، FlawFinder و Semgrep بر روی بیش از ۱۰۰٬۰۰۰ مدل متن‌باز در هاگینگ فیس و گیت‌هاب نشان داد که بیش از ۳۰٪ این مدل‌ها دارای آسیب‌پذیری‌های با شدت بالا هستند. افزون بر این، مدل‌های بسته معمولاً خطرات ایمنی کمتری نسبت به مدل‌های متن‌باز دارند. آزادی در توسعه و تغییر مدل‌های متن‌باز موجب شده است برخی توسعه‌دهندگان مدل‌هایی بدون دستورالعمل‌های اخلاقی منتشر کنند، مانند GPT4-Chan.

### عملگرایی
برخلاف بسیاری از پروژه‌های متن‌باز دیگر که تنها به دانلود کد نیاز دارند، حتی با وجود متن‌باز بودن کامل هوش مصنوعی، هزینه آموزش یک مدل به صورت مستقل همچنان می‌تواند برای بسیاری از کاربران بسیار بالا و غیرقابل تامین باشد.

کدهای نیمه‌متن‌بازی که با محدودیت‌های حقوقی فراوان منتشر می‌شوند، برخی شرکت‌ها را به‌دلیل نگرانی از دعاوی حقوقی احتمالی در آینده، از استفاده از این پروژه‌ها منصرف کرده‌اند.

## جستارهای وابسته

* فهرست نرم‌افزارهای هوش مصنوعی متن‌باز

## یادداشت‌ها

## مراجع

## پیوندهای بیرونی

* آیا بسته نگه‌داشتن هوش مصنوعی برای جامعه ایمن‌تر و بهتر از متن‌باز کردن آن است؟، یک نقشه استدلال تعاملی در Kialo

رده:هوش مصنوعی متن‌باز