Predavanje: Otvorenost umjetne inteligencije

Predavanje istražuje kompleksnost i kontroverze oko pojma otvorene umjetne inteligencije s naglaskom na velike jezične modele (Large Language Models – LLMs) te ima namjeru potaknuti raspravu o etičkim, tehničkim i pravnim aspektima ove teme.

Nakon definicije pojma otvorene umjetne inteligencije kroz smjernice OSI-ja (Open Source Initiative) i njihovog dokumenta The Open Source AI Definition – 1.0, predavanje će obuhvatiti aspekte otvorenosti i dostupnosti izvornog koda, autorskih prava i licenciranja podataka, pojmova koji se susreću u opisima modela te transparentnosti procesa njihovog učenja.

Kroz usporedbu različitih popularnih LLM-ova uključujući i kineski DeepSeek, predavanje će dati analizu razina njihove otvorenosti, uz referencu na istraživanje Stanfordovog CRFM-a (Center for Research on Foundation Models) i njihovog indeksa transparentnosti.

Poseban naglasak stavit će se i na The Model Openness Framework (MOF), koji pruža strukturirani način vrednovanja otvorenosti modela.

Radi kompleksnosti samih LLM-ova, pokušaj definicije otvorenosti i preporuka za korištenje LLM-ova izaziva nesuglasice unutar zajednice otvorenog koda i potrebe za teškim kompromisima, gdje se filozofija potpune otvorenosti „čistunaca“ sukobljava sa stvarnošću pragmatičara i potrebama za tim alatima u primjerice medicini, pri čemu osobni i klinički podaci u takvim bolničkim informacijskim sustavima iz mnogih razloga ne mogu biti ni otvoreni ni javni.

Kroz ovo predavanje sudionici će dobiti temelje za razumijevanje složenosti ovog područja te perspektivu o tome kako se otvorenost i u kojem obliku može integrirati u svakodnevnu primjenu umjetne inteligencije.

Predavač: Kristijan Zimmer, IT stručnjak, Sektor za umjetnu inteligenciju, CARNET

Vrijeme i mjesto održavanja: 7. 3. 2025. u 10 sati, u Srcu, Dvorana E