Açık kaynak AI, büyük oyuncular arasında ivme kazanıyor. Deepseek kısa süre önce model mimarisinin ve kodunun bir kısmını toplulukla paylaşmayı planladığını duyurdu. Alibaba, uygun maliyetli AI ajanlarını etkinleştirmeyi amaçlayan yeni bir açık kaynaklı multimodal modelin piyasaya sürülmesiyle davayı izledi. Meta’nın “yarı açık” olarak tanımlanan Llama 4 modelleri, halka açık en güçlü AI sistemleri arasındadır.
AI modellerinin artan açıklığı, AI topluluğunda şeffaflık, işbirliği ve daha hızlı yinelemeyi teşvik eder. Ancak bu faydalar tanıdık risklerle gelir. AI modelleri hala yazılımdır – genellikle kapsamlı kod tabanları, bağımlılıklar ve veri boru hatları ile birlikte toplanır. Herhangi bir açık kaynaklı proje gibi, güvenlik açıkları, modası geçmiş bileşenler ve hatta evlat edinme ile ölçeklenen gizli arka kapılar barındırabilirler.
AI modelleri, özünde hala koddur – sadece ek karmaşıklık katmanlarıyla. Geleneksel bileşenleri doğrulamak bir planı gözden geçirmek gibidir: karmaşık, ancak bilebilir. AI modelleri, büyük, opak veri kümelerinden ve izlenmesi zor eğitim süreçlerinden yapılmış kara kutulardır. Veri kümeleri veya ayar parametreleri mevcut olsa bile, genellikle denetlenemeyecek kadar büyüktür. Kötü niyetli davranışlar kasıtlı olarak ya da kasıtlı olarak eğitilebilir ve AI’nın belirleyici olmayan doğası kapsamlı testi imkansız hale getirir. Yapay zekayı güçlü kılan şey onu öngörülemez ve riskli kılar.
Önyargı en ince ve tehlikeli risklerden biridir. Çarpık veya eksik eğitim verileri sistemik kusurlarda pişirilir. Opak modeller önyargıyı tespit etmeyi zorlaştırır ve düzeltilmesi neredeyse imkansızdır. İşe alma, borç verme veya sağlık hizmetlerinde önyargılı bir model kullanılırsa, zararlı kalıpları tarafsızlık kisvesi altında sessizce güçlendirebilir. AI’nın kara kutu doğası bir sorumluluk haline gelir. İşletmeler, nasıl çalıştıklarını veya çıktılarının gerçek insanları nasıl etkileyebileceğini tam olarak anlamadan güçlü modeller kullanıyorlar.
Bunlar sadece teorik riskler değil. Her eğitim verisini inceleyemez veya mümkün olan her çıktıyı test edemezsiniz. Geleneksel yazılımlardan farklı olarak, bir AI modelinin güvenli, güvenilir veya istenmeyen sonuçlardan arınmış olduğunu kanıtlamanın kesin bir yolu yoktur.
AI modellerini tam olarak test edemediğiniz veya davranışlarının aşağı akış etkilerini kolayca hafifletemediğiniz için, geriye kalan tek şey güvendir. Ancak güven umuttan gelmez; Yönetişimden geliyor. Kuruluşlar, modellerin denetlenmesini, provenans izlenmesini ve zaman içinde izlenmesini sağlamak için net bir gözetim uygular. Bu sadece teknik değil; Stratejik. İşletmeler, açık kaynak AI’ya yazılım tedarik zincirinin diğer herhangi bir bölümüyle aynı inceleme ve disiplinle davranıncaya kadar, kontrol edemedikleri sonuçlarla göremedikleri risklere maruz kalacaklar.
- Açık Kaynak AI’nın güvenliği: Eylem Çağrısı
İşletmeler açık kaynak AI’ya yazılım tedarik zinciri güvenliği ile aynı titizlikle ve daha fazlasını ele almalıdır. Bu modeller tam olarak test edilemeyen veya incelenemeyen yeni riskler getirir, bu nedenle proaktif gözetim esastır.
- AI kullanımına görünürlük oluşturun:
Birçok kuruluşta, yapay zeka modellerinin yazılımlarında nerede kullanıldığını tespit etmek için henüz araçlara veya süreçlere sahip değildir. Uygulamalara, boru hatlarına veya API’lere gömülü olsun, modelin benimsenmesine ilişkin görünürlük olmadan – yönetişim imkansızdır. Göremediğinizi yönetemezsiniz.
- Yazılım tedarik zinciri en iyi uygulamaları benimseyin:
AI modellerini diğer kritik yazılım bileşenleri gibi tedavi edin. Bu, bilinen güvenlik açıklarını taramak, eğitim veri kaynaklarını doğrulamak ve regresyonları veya yeni riskleri önlemek için güncellemeleri dikkatlice yönetmek anlamına gelir.
- Yönetişim ve gözetim uygulayın:
Birçok kuruluşun geleneksel açık kaynak kullanımı için olgun politikaları vardır ve AI modelleri aynı incelemeyi hak etmektedir. Güvenli ve uyumlu AI kullanımı için model onay süreçleri, bağımlılık izleme ve iç standartları içeren yönetişim çerçeveleri oluşturun.
- Şeffaflık için itin:
AI’nın kara bir kutu olması gerekmez. İşletmeler, model soy çevresinde şeffaflık talep etmelidir: kim inşa etti, hangi veriler üzerinde eğitildiğini, nasıl değiştirildiğini ve nereden geldiğini. Belgeler istisna değil, norm olmalıdır.
- Sürekli İzlemeye Yatırım:
AI riski konuşlandırmada bitmez. Tehdit aktörleri zaten hızlı enjeksiyon, model manipülasyonu ve düşmanca istismarları deniyorlar. Gerçek zamanlı izleme ve anomali tespiti, daha geniş arızalara dönüşmeden önce yüzey sorunlarına yardımcı olabilir.
Deepseek’in model kodunun unsurlarını paylaşma kararı daha geniş bir eğilimi yansıtıyor: büyük oyuncular, tam şeffaflık zor kalsa bile, açık kaynak AI topluluğuyla daha fazla etkileşime girmeye başlıyor. Bu modelleri tüketen işletmeler için, bu artan erişilebilirlik bir fırsat ve bir sorumluluktur. Bir modelin mevcut olması, varsayılan olarak güvenilir olduğu anlamına gelmez. Bu araçların güvenli, uyumlu ve iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak için güvenlik, gözetim ve yönetişim aşağı yönde uygulanmalıdır.
AI’yi dağıtma yarışında güven temeldir. Ve güven, her adımda görünürlük, hesap verebilirlik ve yönetişim gerektirir.
Brian Fox, bir yazılım tedarik zinciri güvenlik şirketi olan Sonatype’de kurucu ve baş teknoloji görevlisidir.