Kapalı laboratuvarların onlarca ve yüzlerce milyar dolar değerinde olduğu bir dünyada iki araştırmacı tam tersini yapmaya karar veriyor: verileri, kodu ve post-training ara adımlarını yayımlamak. Kurucular Nathan Lambert ve Tom Zick, bir zamanlar tüm sektörü yaratan bilimsel açıklığı AI araştırmalarına geri kazandırmak için kâr amacı gütmeyen Trillium Labs'ı kuruyor.
Modern AI, üniversitelerin ve şirketlerin paylaştığı makaleler, kıyaslama testleri ve koddan oluşan ortak bilimsel mirastan doğdu. Ancak ticari değer arttıkça post-training ve reinforcement learning kapalı hale geldi: artık tam tarifleri yayımlamak pahalı, çünkü bunlar doğrudan ürünün ve halka arzın değerini etkiliyor. Anthropic 100 milyar dolara kadar kaynak toplamayı planlıyor ve güvenilir bir ajanın her gizli yöntemi bir rekabet avantajı demek.
Trillium Labs önümüzdeki 18 ay içinde eğitimlere 30 milyon dolara kadar harcamayı, toplam bağış toplama hedefini ise 40–100 milyon olarak belirlemeyi amaçlıyor. Para Schmidt Sciences ve Halcyon Futures'tan çoktan geldi. Ticari laboratuvarların aksine kâr amacı gütmeyen bir yapı, başarısız denemeleri belgelemeye, deneylerin tüm aşamalarını yayımlamaya ve fikri mülkiyeti korumamaya olanak tanıyor. Bu da bağımsız araştırmacılara şirketlerin asla yayımlamayacağı hipotezleri sınama imkânı veriyor.
Odak noktası post-training, reinforcement learning, ajanlar ve recursive self-improvement. Modellerin davranışı tam da burada en öngörülemez biçimde şekilleniyor ve kapalılık ortak çözüm arayışını engelliyor. Daha önce Allen Institute for AI ve Hugging Face'te çalışan Lambert ve Zick, bunda bir zamanlar topluluğun ilerlemeyi kat kat hızlandırmasını sağlayan modele bir dönüş görüyor.
Ekonomik paradoks açık: bilgi değerlendikçe onu saklama cazibesi artıyor, ama tarihsel olarak tüm sektör için en büyük değeri tam da açıklık yarattı. Trillium Labs, kolektif zekâdan elde edilecek uzun vadeli kazancın kapalı devlerin kısa vadeli değerlemelerini aşacağına oynuyor.
Sonuçta mesele yalnızca teknolojide değil, çağın en güçlü aracına erişimi nasıl dağıttığımızda da. Açık tarifler, yalnızca birkaç uzun ağaca değil tüm ormana büyüme sağlayacak o «tohumlar» haline gelebilir.
