Francuski start-up również zaniepokoił się brakiem różnorodności modeli szkoleń językowych.
W Europie brakuje centrów danych, które mogłyby szkolić modele sztucznej inteligencji odpowiadające aktualnemu zapotrzebowaniu, ostrzegł w piątek urzędnik francuskiej firmy Mistral AI zajmującej się sztuczną inteligencją.
„Osiągamy pojemność; musimy budować centra danych i zapewnić wystarczającą ilość energii elektrycznej na dzisiejszą skalę rozwoju sztucznej inteligencji. Jest mnóstwo pracy do wykonania” – powiedziała Audrey Herblin-Stoop, dyrektor ds. spraw publicznych w Mistral AI na konferencji zorganizowanej przez Europejski Trybunał Obrachunkowy (ETO).
Założona rok temu firma Mistral AI do szkolenia swoich modeli korzystała z obiektów superkomputerowych udostępnionych przez Komisję Europejską.
„Dostęp do infrastruktury jest ważny, bez niego nie można budować dużych modeli językowych. Pierwsze moglibyśmy wyszkolić na (superkomputerze UE) Leonardo. Mieliśmy szczęście, że nie zablokowano nam dostępu do komputerów, ale to będzie przyjdź do innych firm. Ilości potrzebne do sztucznej inteligencji są niesamowite” – dodała.
W lutym ubiegłego roku firma ogłosiła nowy, duży model językowy, który będzie konkurował z ChatGPT OpenAI.
Modelka o nazwie Mistral Large biegle włada językiem francuskim, angielskim, niemieckim, hiszpańskim i włoskim. Jednak strategiczne partnerstwo firmy z Microsoftem, które planuje zainwestować 15 milionów euro w Mistral AI, zostanie poddane kontroli Komisji Europejskiej.
Różne skale
Uwagi Mistrala wynikają z ostrzeżenia Europejskiego Trybunału Obrachunkowego w opublikowanym w zeszłym miesiącu raporcie, że Komisja Europejska musi więcej inwestować w sztuczną inteligencję, jeśli chce osiągnąć swoje ambicje i dorównać USA i Chinom.
W reakcji na raport Killian Gross, odpowiedzialny w Komisji za rozwój i koordynację polityki w zakresie sztucznej inteligencji, stwierdził, że unijnym firmom brakuje „finansowej siły ognia”, jaką dysponują amerykańscy giganci, tacy jak Microsoft.
„Jesteśmy w innym rzędzie wielkości. Tak szybko nie nadrobimy zaległości, ale to nie powód do frustracji – to powód, aby wzmocnić nasze wysiłki” – powiedział Gross przemawiając na tej samej konferencji.
Eurodeputowany Dragoș Tudorache, poseł do Parlamentu Europejskiego, który przygotował stanowisko Parlamentu Europejskiego w sprawie ustawy o sztucznej inteligencji, przestrzegł, że pomimo potencjału harmonizacyjnego, jaki oferują nadchodzące ramy prawne, podejścia państw członkowskich w kwestiach takich jak umiejętności znacznie się różnią.
„Umożliwienie wykorzystania sztucznej inteligencji to coś, co państwa członkowskie muszą wdrożyć. Jednak strategie krajowe charakteryzują się bardzo rozproszonym krajobrazem. Treść strategii nie jest taka sama” – powiedział Tudorache na konferencji.
Potrzebny dostęp do dużych zbiorów danych
Dostęp do danych to kolejny ważny czynnik zapewniający firmom zajmującym się sztuczną inteligencją w Europie możliwość rozwoju i dalszego szkolenia swoich modeli, powiedział Herblin-Stoop z Mistral AI.
Mistral AI szkoli swoje modele w języku włoskim, francuskim i hiszpańskim, ale potrzebuje dostępu do dużych ilości danych w tych językach, aby mieć pewność, że jego systemy są odpowiednie.
„Musimy znaleźć sposób na lepszy dostęp do danych, aby reprezentować inne kultury. W przyszłości treści będą pochodzić z USA i Chin. Jednak jako firma globalna zależy nam na budowaniu modeli, które będą mocne w językach innych niż angielski” – dodała.
Ustawa o sztucznej inteligencji, rygorystyczne przepisy UE regulujące systemy sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka, została podpisana w tym tygodniu i za 20 dni ukaże się w Dzienniku Urzędowym UE.
Przepisy dotyczące sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia zaczną obowiązywać rok po wejściu w życie, w maju 2025 r., a obowiązki dotyczące systemów wysokiego ryzyka – za trzy lata.
