OpenAI lanza una API para comercializar su investigación


OpenAI anunció hoy la introducción de una API para acceder a nuevos modelos de procesamiento de lenguaje natural desarrollados por sus investigadores, incluido el recientemente lanzado GPT-3. La compañía afirma que, a diferencia de la mayoría de los sistemas de IA desarrollados para un caso de uso, la API proporciona una interfaz universal de "entrada y salida de texto" que permite a los usuarios probar prácticamente cualquier tarea en inglés.

La API es de acuerdo con OpenAI, solo los clientes calificados tienen acceso: hay un proceso de registro. (Compañías como Algolia, Quizlet y Reddit, así como investigadores de instituciones como el Instituto Middlebury lo probaron antes del lanzamiento). Sin embargo, la compañía dice que ofrecerá una fuente de ingresos para cubrir sus costos y una estrecha colaboración con los socios para ver Qué desafíos surgen cuando los sistemas de IA se usan en el mundo real.

“Debido al progreso del campo, a menudo hay nuevos usos sorprendentes de IA, tanto positivos como negativos. Terminaremos el acceso a la API para casos de uso aparentemente maliciosos, como acoso, spam, radicalización o astroturfing ”, escribió la compañía en una publicación de blog. “Con el modelo [This] podemos reaccionar más fácilmente al mal uso de la tecnología. Debido a que es difícil predecir los casos de uso posteriores de nuestros modelos, es inherentemente más seguro compartirlos a través de una API y ampliar el acceso a lo largo del tiempo que lanzar un modelo de código abierto en el que el acceso no está ajustado puede, si resulta que hay aplicaciones maliciosas. "

En cualquier solicitud, la API OpenAI devuelve la finalización del texto e intenta hacer coincidir el patrón especificado. Un desarrollador puede "programarlo" mostrando solo algunos ejemplos de lo que quiere hacer. El éxito generalmente depende de cuán compleja es la tarea. La API también puede mejorar su rendimiento en ciertas tareas al entrenar en un conjunto de ejemplos o aprender de los comentarios humanos de usuarios o etiquetadoras.

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“Diseñamos la API para que sea fácil de usar para todos y lo suficientemente flexible como para que los equipos de aprendizaje automático sean más productivos. De hecho, muchos de nuestros equipos ahora están utilizando la API para poder enfocarse en el aprendizaje automático en lugar de los problemas con los sistemas distribuidos ", continuó OpenAI.

OpenAI publica estudios sobre subáreas de IA desde visión artificial hasta procesamiento de lenguaje natural (PNL). con la misión declarada de crear de forma segura un software superinteligente. La startup comenzó en 2015 como una organización sin fines de lucro, pero luego fue reestructurada como una compañía de ganancias limitadas bajo OpenAI LP, un vehículo de inversión.

OpenAI puede esperar una reacción violenta de la comunidad de investigación de IA, diciendo que la API apoyará sus esfuerzos continuos de investigación y política de IA. Además, valdrá la pena continuar desarrollando y desarrollando los grandes modelos subyacentes a la API, ya que las investigaciones sobre el posible abuso de los modelos proporcionados por la API también están en curso, incluso con investigadores de terceros a través de nuestro programa de acceso académico. El objetivo con el tiempo es desarrollar una "comprensión profunda" del daño potencial a la API y mejorar continuamente las herramientas y los procesos para minimizarlos.

Por supuesto, los avances de OpenAI no son baratos. La compañía había recibido previamente $ 1 mil millones de sus miembros fundadores e inversores, y $ 1 mil millones de Microsoft. Por su parte, OpenAI LP ha recibido fondos de la fundación caritativa de Hoffman y Khosla Ventures.

“La mitigación de los impactos negativos, como los prejuicios perjudiciales, es un problema difícil en toda la industria que es extremadamente importante. Finalmente, nuestros modelos API muestran distorsiones que ocasionalmente ocurren en el texto generado ”, escribió OpenAI. "[That’s why] Trabajamos con los usuarios para desarrollar pautas de uso para ayudarlos a aprender unos de otros y mitigar estos problemas en la práctica. [We’re also] trabajando en estrecha colaboración con los usuarios para comprender plenamente sus casos de uso y desarrollar herramientas para identificar e intervenir manifestaciones de prejuicios perjudiciales, [and we’re] llevar a cabo nuestra propia investigación sobre prejuicios perjudiciales y cuestiones más generales de equidad y representación, para obtener información contribuir a nuestro trabajo con nuestros usuarios. "

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