OML: Rangka Kerja Pengedaran Model AI Terbuka, Boleh Dikomersialkan dan Setia

1. Pengenalan

Kecerdasan Buatan sedang mengubah pelbagai domain dari robotik dan permainan hingga penaakulan matematik dan penemuan ubat. Kemunculan model generatif berkuasa seperti siri GPT, OpenAI o3, dan DeepSeek R1 mewakili detik penting dalam kemampuan AI. Walau bagaimanapun, paradigma semasa pengedaran model AI mempersembahkan dikotomi asas: model sama ada tertutup dan dikawal API, mengorbankan ketelusan dan pelaksanaan tempatan, atau diedarkan secara terbuka, mengorbankan monetisasi dan kawalan.

2. Masalah Pengedaran Asas

Landskap pengedaran AI kini dikuasai oleh dua pendekatan yang bercanggah, masing-masing dengan batasan signifikan yang menghalang pembangunan AI yang mampan.

2.1 Perkhidmatan API Tertutup

Platform seperti GPT OpenAI dan Claude Anthropic mengekalkan kawalan lengkap ke atas pelaksanaan model melalui API awam. Walaupun membolehkan monetisasi dan tadbir urus penggunaan, pendekatan ini membawa kepada:

• Pemonopolan dan tingkah laku mencari sewa
• Kebimbangan privasi yang signifikan
• Kekurangan kawalan dan ketelusan pengguna
• Ketidakupayaan untuk mengesahkan tingkah laku model atau memastikan privasi data

2.2 Pengedaran Berat Terbuka

Platform seperti Hugging Face membolehkan pengedaran model tanpa sekatan, menyediakan ketelusan dan pelaksanaan tempatan tetapi mengorbankan:

• Keupayaan monetisasi untuk pencipta
• Kawalan dan tadbir urus penggunaan
• Perlindungan terhadap pengekstrakan model
• Insentif pembangunan mampan

3. Reka Bentuk Rangka Kerja OML

OML memperkenalkan primitif yang membolehkan model diedarkan secara bebas untuk pelaksanaan tempatan sambil mengekalkan kebenaran penggunaan yang dikuatkuasakan secara kriptografi.

3.1 Definisi Keselamatan

Rangka kerja ini memperkenalkan dua sifat keselamatan utama:

• Rintangan Pengekstrakan Model: Menghalang pihak tidak berkuasa daripada mengekstrak dan mereplikasi fungsi teras model
• Rintangan Pemalsuan Kebenaran: Memastikan kebenaran penggunaan tidak boleh dipalsukan atau diubah

3.2 Seni Bina Teknikal

OML menggabungkan cap jari model asli-AI dengan mekanisme penguatkuasaan ekonomi-kripto, mencipta pendekatan hibrid yang memanfaatkan kedua-dua primitif kriptografi dan insentif ekonomi.

4. Pelaksanaan Teknikal

4.1 Asas Matematik

Jaminan keselamatan dibina di atas asas matematik yang ketat. Rintangan pengekstrakan model boleh diformalkan sebagai:

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

di mana $\mathcal{A}$ adalah penyerang, $M'$ adalah model yang dilindungi, $M$ adalah model asal, dan $\epsilon(\lambda)$ adalah fungsi yang boleh diabaikan dalam parameter keselamatan $\lambda$.

Sistem kebenaran menggunakan tandatangan kriptografi:

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

di mana $sk$ adalah kunci persendirian, $m$ adalah pengenal pasti model, $t$ adalah cap masa, dan nonce menghalang serangan ulangan.

4.2 Pelaksanaan OML 1.0

Pelaksanaan menggabungkan penanda air model dengan penguatkuasaan berasaskan blockchain:

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("Kebenaran tidak sah atau tamat tempoh")
        
        # Benamkan cap jari dalam output
        output = self.base_model(input_data)
        fingerprinted_output = self.embed_fingerprint(output)
        return fingerprinted_output
    
    def embed_fingerprint(self, output):
        # Pelaksanaan penjarian asli-AI
        fingerprint = generate_fingerprint(output, self.fingerprint_key)
        return output + fingerprint

5. Keputusan Eksperimen

Penilaian meluas menunjukkan kebolehlaksanaan praktikal OML:

• Prestasi Keselamatan: Serangan pengekstrakan model dikurangkan sebanyak 98.7% berbanding model tidak dilindungi
• Overhed Masa Larian: Peningkatan masa inferens kurang daripada 5% disebabkan operasi kriptografi
• Pengekalan Ketepatan: Ketepatan model dikekalkan dalam 0.3% daripada prestasi asal
• Kebolehskalaan: Menyokong model sehingga 70B parameter dengan degradasi prestasi minimum

6. Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan

OML membuka hala tuju penyelidikan baharu dengan implikasi kritikal:

• Penempatan AI Perusahaan: Pengedaran selamat model proprietari kepada pelanggan
• Kerjasama Penyelidikan: Perkongsian terkawal model penyelidikan dengan rakan akademik
• Pematuhan Peraturan: Menguatkuasakan sekatan penggunaan untuk aplikasi AI sensitif
• Pembelajaran Teragih: Pengagregatan selamat kemas kini model dalam latihan teragih

7. Rujukan

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.