Заяви Китаю про відкритість ШІ не витримують перевірки

Ключові моменти

• GeoGPT Китаю, система штучного інтелекту для геонаук, була представлена на Світовій конференції з AI у липні 2025 року як приклад відкритого, спільного керованого AI.
• За "структурою відкритості моделей", схвленою в недавному звіті ООН, GeoGPT не мав би кваліфікуватися як відкритий.
• Базові ваги моделі GeoGPT побудовані переважно на основі Qwen від Alibaba, чиї ліцензії не відповідають стандарту Open Systems Interconnection для справжньої відкритості.
• Ні дані навчання GeoGPT, ні його вихідний код програми не були опубліковані публічно.
• Його комітет управління звітує перед самою Zhejiang Lab, а не перед незалежним органом.

Лабораторії AI в Китаї дійсно надали світу вражаючі, вільно доступні інструменти. Qwen, DeepSeek і Kimi — три великі мовні моделі (технологія, що стоїть за чат-ботами на кшталт ChatGPT) — надходять від китайських команд і були випущені способами, які дозволяють розробникам у всьому світі завантажувати та запускати їх. Для дослідників у країнах, що розвиваються, які працюють на скромних комп'ютерах, це має велике значення.

Але "відкрито випущені" та "справді відкриті" — це не одне й те саме. Ця різниця лежить в основі дебатів, що розгортаються на сторінках The Guardian та далі.

Що таке GeoGPT і чому це важливо?

GeoGPT — це система AI, розроблена для досліджень у геонауках компанією Zhejiang Lab, китайським дослідницьким інститутом, підтримуваним державою. Минулого місяця на Світовій конференції з AI вона була представлена як модель відкритої, спільно керованої науки. Уряди країн, що розвиваються, були запрошені розглядати її як спільний ресурс.

Проблема: вона не відповідає стандартному визначенню "відкритого", яке схвалили незалежні експерти та недавний звіт ООН.

Згідно зі структурою відкритості моделей, справді відкрита система AI повинна випустити ваги своєї моделі (внутрішні налаштування, які роблять AI робочою), дані навчання та вихідний код. GeoGPT випускає лише ваги, і навіть вони мають умови: вони базуються на моделі Qwen від Alibaba, яка використовує ліцензії, що не відповідають стандарту Open Systems Interconnection, широко визнаному еталону для відкритого програмного забезпечення. Немає даних навчання. Немає вихідного коду. І комітет, який нібито керує проектом, звітує перед самою Zhejiang Lab.

Це менше "відкритої науки" і більше "відкритої, на наших умовах".

Це лише проблема Китаю?

Зовсім ні, і дослідники, які піднімають тривогу, обережно це підкреслюють. Науковці, які відповідають на статтю посла Китаю у Великій Британії, вказують, що розрив між "відкритим" як маркетинговим словом і "відкритим" як технічним стандартом існує у всій індустрії.

Багато західних лабораторій також випускають ваги моделей, але тримають дані навчання під замком. Аргумент для справжньої відкритості, включаючи спільні стандарти, яким повинен відповідати AI будь-якої країни, щоб претендувати на цей ярлик, застосовується скрізь.

Для звичайних користувачів практичний висновок простий. Коли інструмент AI описується як "відкритий", варто запитати: відкритий як? Чи може будь-хто перевірити дані, з яких він навчався? Чи може хто-небудь проаудити, хто його контролює? Якщо відповіді не зрозумілі, слово "відкритий" робить багато роботи.

Часті питання

Чому важливо, щоб дані навчання AI були публічними?

Якщо ніхто поза лабораторією не може побачити, на яких даних навчався AI, ніхто не може перевірити, чи містить він упередження, помилки або обмежену інформацію. Прозорість даних навчання — один з основних способів, за допомогою яких дослідники та регулятори тримають системи AI під контролем.

Що таке структура відкритості моделей?

Це стандарт для оцінки того, наскільки справді відкрита система AI, що охоплює ваги, дані навчання, вихідний код та управління. Недавний звіт ООН схвалив його як еталон, що означає, більше міжнародних органів починають використовувати його при оцінці інструментів AI, просунутих на глобальне використання.