Латиноамериканские исследователи разрабатывают новую модель искусственного интеллекта, которая направлена на то, чтобы говорить на языках региона и отражать ее культуры.
Модель, известная как Latam-GPTнаходится в стадии строительства в Чили и во главе с Национальным центром искусственного интеллекта страны (Cenia) в Сантьяго. Он обучается местным данным – от академических архивов и новостей до устных историй, документированных на бумаге – с вкладами более 30 организаций по всему региону.
Эта инициатива является частью более широкого движения на глобальном юге, чтобы уменьшить зависимость от иностранных систем ИИ, большинство из которых разрабатываются в Соединенных Штатах, Китае или Европе.
Адвокаты рассматривают LATAM-GPT как шаг к цифровому суверенитету: предоставление латиноамериканским странам больше контроля над тем, как создан, управляемый и применяемый ИИ.
Для Александры Гарсии, специалиста по проектам в Cenia, потребность в культурно обоснованной модели стала ясна благодаря повседневному взаимодействию с коммерческими инструментами искусственного интеллекта.
Несколько лет назад она спросила чат -бот: «Как ты ешь Sopaipillas в Чили? »
В Чили сапаипильи являются жареными дисками из тесто на тыквен, обычно подаваемой с горчицей, соусом чили или сиропом. Но ИИ ответил другим рецептом – жареный хлеб с медом.
«Это может звучать как маленькая вещь, но модель поняла это неправильно – и это многое говорит о том, для чего она была построена», – сказал Гарсия.
Она также заметила фактические ошибки или галлюцинации, когда спрашивала о латиноамериканских женщин -авторах. По ее словам, даже когда инструменты искусственного интеллекта улучшаются, они часто терпят неудачу, когда данные обучения не отражают региональный опыт.
В отличие от большинства коммерческих моделей, LATAM-GPT строится с использованием инструментов с открытым исходным кодом и данных обучения местных учреждений, включая университеты, библиотеки, редакции и сообщества коренных народов. По словам Гарсия, все данные используются с явным разрешением.
«Мы хотели модель, откуда вы знаете, откуда поступают данные», – сказал Гарсия. «Этот уровень прозрачности не существует в большинстве коммерческих систем».
Гарсия говорит, что цель команды состоит не в том, чтобы конкурировать с крупными глобальными моделями, а создавать инструмент «из Латинской Америки и для Латинской Америки».
Повторяя глобальные закономерности
Некоторые исследователи предупреждают, что простой локализации модели ИИ недостаточно для предотвращения более глубоких структурных проблем.
«Недостаточно воспроизвести большие языковые модели с местными данными», – сказал Улисс Мехиас, исследователь Государственного университета Нью -Йорка, который изучает цифровое неравенство и колониализм данных. «Если вы воспроизводите те же экономические и политические структуры, результат будет таким же».
Mejías подчеркивает, как коммерческие модели ИИ централизуют власть, определяя приоритеты доминирующих повествований и упускают из виду маргинализированные голоса. По его словам, даже в региональных проектах существует риск, даже непреднамеренный, стирание сообществ, недопредставленных в средствах массовой информации или научных кругах.
Он также выразил обеспокоенность по поводу воздействия крупномасштабного искусственного интеллекта на окружающую среду.
Исследование 2023 года оцененный что обучение GPT-3 потребляло более 700 000 литров воды, большая часть его для охлаждения сервера.
Cenia планирует временно разместить Latam-GPT на Amazon Cloud, прежде чем перейти в центр обработки данных на солнечной энергии в пустыне Атакама Чили-в одном из самых сухих и солнечных мест на земле.
Но в регионе также наблюдалась напряженность между общинами коренных народов и горнодобывающими компаниями из -за экстракции лития и водопользования.
«Мы очень хорошо знаем об этих проблемах», – сказал Гарсия. «Вот почему прозрачность и публичный диалог важны для проекта».
Труд, язык и включение
Глобальный юг уже давно внесла труд в индустрии ИИ, часто невидимо. Латиноамериканские работники часто нанимаются для маркировки данных или умеренного контента, часто в ролях низкой заработной платы с небольшой безопасности работы.
Себастьян Лехуду, чилийский исследователь в Королевском колледже Лондон, сказал, что эти работники-и общины, из которых они приходят-редко являются частью принятия решений.
«Латинская Америка уже поставляет сырье, минералы, энергию и труд», – сказал он. «Теперь нам нужно спросить, как могут воспользоваться эти же группы».
Для Lehuedé реальный тест заключается в том, решают ли региональные модели ИИ, такие как LATAM-GPT, решать структурные проблемы Латинской Америки.
«Мы должны спросить, как эти инструменты помогают нам справиться с неравенством, правами человека, изменением климата и демократическим снижением», – сказал он.
Несмотря на опасения, исследователи видят надежду на то, как сообщества по всей Латинской Америке уже используют ИИ для своих собственных потребностей.
В Бразилии, один инициатива Помогает подключить бездомных людей с услугами и укрытиями через AI-управляемые платформы. Кроме того, активисты окружающей среды используют Алгоритмы для обнаружения незаконной регистрацииПолем
В Мексике развились феминистские коллективы Автономная цифровая инфраструктураизвестный как Феминистские серверыДля размещения веб -сайтов координируйте активизм и защиту данных за пределами крупных корпоративных платформ. Эти серверы направлены на то, чтобы нарушить зависимость от больших технологий, одновременно продвигая цифровое самоопределение для маргинальных групп.
И массовое агентство КрестьянинСеть мелких фермеров в Колумбии активно обсуждает технологический суверенитет, работая над адаптацией цифровых инструментов, используемых в сельском хозяйстве, поэтому они поддерживают локальную автономию, а не укрепляют зависимость от многонациональных технических фирм.
«Это низовые примеры того, как ИИ может служить общественному блага», – сказал Лехуде. «Вопрос в том, поддержит ли такие проекты, как Latam-GPT».
Команда Latam-GPT ожидает выпустить первоначальную версию модели в конце 2025 года, в первую очередь для использования разработчиками и учреждениями по всей Латинской Америке. Второй этап – нацеленный на то, чтобы сделать инструмент доступным для широкой общественности – запланирован на потом, как только инфраструктура и структура управления будут полностью на месте.
Читайте также
