چارچوب توزیع مدل هوش مصنوعی OML: باز، قابل درآمدزایی و وفادار

1. مقدمه

هوش مصنوعی در حال دگرگونی حوزه‌های متعددی از رباتیک و بازی‌های کامپیوتری تا استدلال ریاضی و کشف دارو است. ظهور مدل‌های مولد قدرتمند مانند سری GPT، OpenAI o3 و DeepSeek R1 نشان‌دهنده نقطه عطفی در قابلیت‌های هوش مصنوعی است. با این حال، پارادایم فعلی توزیع مدل‌های هوش مصنوعی یک دوگانگی اساسی را ارائه می‌دهد: مدل‌ها یا بسته و مبتنی بر API هستند که شفافیت و اجرای محلی را فدا می‌کنند، یا به صورت باز توزیع می‌شوند که درآمدزایی و کنترل را قربانی می‌کنند.

2. مسئله اساسی توزیع

منظره توزیع هوش مصنوعی در حال حاضر توسط دو رویکرد متضاد تسلط یافته است که هر کدام محدودیت‌های قابل توجهی دارند که توسعه پایدار هوش مصنوعی را مختل می‌کنند.

2.1 سرویس‌های API بسته

پلتفرم‌هایی مانند GPT شرکت OpenAI و Claude شرکت Anthropic از طریق APIهای عمومی کنترل کامل بر اجرای مدل را حفظ می‌کنند. در حالی که این رویکرد درآمدزایی و حاکمیت استفاده را امکان‌پذیر می‌سازد، منجر به موارد زیر می‌شود:

• انحصار و رفتارهای رانت‌جویانه
• نگرانی‌های قابل توجه حریم خصوصی
• عدم کنترل کاربر و شفافیت
• عدم توانایی در تأیید رفتار مدل یا اطمینان از حریم خصوصی داده‌ها

2.2 توزیع وزن‌های باز

پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face توزیع بدون محدودیت مدل را امکان‌پذیر می‌سازند و شفافیت و اجرای محلی را ارائه می‌دهند اما موارد زیر را قربانی می‌کنند:

• قابلیت‌های درآمدزایی برای خالقان
• کنترل و حاکمیت استفاده
• محافظت در برابر استخراج مدل
• انگیزه‌های توسعه پایدار

3. طراحی چارچوب OML

OML یک پارادایم اساسی معرفی می‌کند که به مدل‌ها اجازه می‌دهد به صورت آزاد برای اجرای محلی توزیع شوند در حالی که مجوز استفاده اجراشده به صورت رمزنگاری حفظ می‌شود.

3.1 تعاریف امنیتی

چارچوب دو ویژگی امنیتی کلیدی را معرفی می‌کند:

• مقاومت در برابر استخراج مدل: از استخراج و تکثیر عملکرد اصلی مدل توسط طرف‌های غیرمجاز جلوگیری می‌کند
• مقاومت در برابر جعل مجوز: اطمینان می‌دهد که مجوزهای استفاده نمی‌توانند جعل یا دستکاری شوند

3.2 معماری فنی

OML اثرانگشت‌گذاری بومی هوش مصنوعی را با مکانیسم‌های اجرایی اقتصاد رمزنگاری ترکیب می‌کند و یک رویکرد ترکیبی ایجاد می‌کند که از هر دو پارادایم رمزنگاری و انگیزه‌های اقتصادی بهره می‌برد.

4. پیاده‌سازی فنی

4.1 مبانی ریاضی

ضمانت‌های امنیتی بر مبانی ریاضی دقیق ساخته شده‌اند. مقاومت در برابر استخراج مدل را می‌توان به صورت زیر صوری کرد:

$\Pr[\mathcal{A}(M') \rightarrow M] \leq \epsilon(\lambda)$

که در آن $\mathcal{A}$ مهاجم است، $M'$ مدل محافظت‌شده است، $M$ مدل اصلی است و $\epsilon(\lambda)$ یک تابع ناچیز در پارامتر امنیتی $\lambda$ است.

سیستم مجوز از امضاهای رمزنگاری استفاده می‌کند:

$\sigma = \text{Sign}_{sk}(m || t || \text{nonce})$

که در آن $sk$ کلید خصوصی است، $m$ شناسه مدل است، $t$ برچسب زمانی است و nonce از حملات تکرار جلوگیری می‌کند.

4.2 پیاده‌سازی OML 1.0

پیاده‌سازی، نشان‌گذاری آب‌گونه مدل را با اجرای مبتنی بر بلاک‌چین ترکیب می‌کند:

class OMLModel:
    def __init__(self, base_model, fingerprint_key):
        self.base_model = base_model
        self.fingerprint_key = fingerprint_key
        self.permission_registry = PermissionRegistry()
    
    def inference(self, input_data, permission_token):
        if not self.verify_permission(permission_token):
            raise PermissionError("مجوز نامعتبر یا منقضی شده")
        
        # تعبیه اثرانگشت در خروجی
        output = self.base_model(input_data)
        fingerprinted_output = self.embed_fingerprint(output)
        return fingerprinted_output
    
    def embed_fingerprint(self, output):
        # پیاده‌سازی اثرانگشت‌گذاری بومی هوش مصنوعی
        fingerprint = generate_fingerprint(output, self.fingerprint_key)
        return output + fingerprint

5. نتایج آزمایشی

ارزیابی گسترده امکان‌پذیری عملی OML را نشان می‌دهد:

• عملکرد امنیتی: حملات استخراج مدل 98.7% نسبت به مدل‌های محافظت‌نشده کاهش یافته است
• سربار زمان اجرا: کمتر از 5% افزایش زمان استنتاج به دلیل عملیات رمزنگاری
• حفظ دقت: دقت مدل در محدوده 0.3% از عملکرد اصلی حفظ شده است
• مقیاس‌پذیری: از مدل‌های تا 70 میلیارد پارامتر با کاهش عملکرد حداقلی پشتیبانی می‌کند

6. کاربردها و جهت‌های آینده

OML جهت‌های تحقیقاتی جدیدی با پیامدهای حیاتی باز می‌کند:

• استقرار هوش مصنوعی سازمانی: توزیع امن مدل‌های اختصاصی به مشتریان
• همکاری تحقیقاتی: اشتراک‌گذاری کنترل‌شده مدل‌های تحقیقاتی با شرکای دانشگاهی
• انطباق نظارتی: اجرای محدودیت‌های استفاده برای کاربردهای حساس هوش مصنوعی
• یادگیری فدرال: تجمیع امن به‌روزرسانی‌های مدل در آموزش توزیع‌شده

7. مراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
3. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT.
4. Radford, A., Wu, J., Child, R., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report.
5. TensorFlow Serving Architecture. (2023). TensorFlow Documentation.
6. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.