Szef Mistral ostrzega przed zamkniętymi modelami AI: Firmy tracą kontrolę nad danymi

Arthur Mensch, założyciel firmy Mistral, w swoim poście na LinkedInie, wyraził stanowcze stanowisko w kwestii otwartych modeli sztucznej inteligencji, ostrzegając przedsiębiorstwa przed nadmiernym poleganiem na zamkniętych systemach AI. Według Menscha, firmy oferujące zamknięte modele gromadzą coraz więcej danych, co daje im wgląd w procesy biznesowe swoich klientów. Twierdzi on, że niektóre laboratoria AI mają historię wykorzystywania tych informacji przeciwko swoim najbardziej udanym klientom.

Ryzyka związane z zamkniętymi modelami AI

Mensch podkreśla, że dostawcy zamkniętych modeli AI zyskują „miejsce w pierwszym rzędzie” do wewnętrznych operacji firm, które korzystają z ich usług. To, jego zdaniem, stwarza poważne ryzyko utraty kontroli nad kluczowymi danymi i procesami. W związku z tym, doradza przedsiębiorstwom, aby przechowywały swoje dane w otwartych systemach, samodzielnie ustalały zasady dostępu do AI oraz budowały własne modele szkoleniowe. Przyznaje, że takie działania mogą wydawać się zniechęcające, jednak zaznacza, że „przełomowa AI może przyspieszyć rozwój Twojej firmy, ale jeśli nie jest w Twoich rękach, nie będzie to Twój rozwój”.

Podobne uwagi poczynił wcześniej Alex Karp, dyrektor generalny Palantir, który również zachęcał firmy do tworzenia własnych modeli AI zamiast polegania na zastrzeżonych rozwiązaniach zewnętrznych. Palantir opublikował nawet manifest dotyczący bezpiecznej AI w biznesie, w którym czytamy: „Kontrolowanie swoich wag to kontrolowanie swojego losu. Wagi są skondensowaną formą ciężko zdobytej, zgromadzonej wiedzy instytucjonalnej. Jeśli pozwolisz innym kontrolować swoje wagi, pozwalasz im przenieść alfa Twojego biznesu do ich własnego”.

Kontekst i eksperymenty potwierdzające tezę

Argumenty Menscha są trafne, choć wymagają kontekstu. Mistral jest jedyną firmą w Unii Europejskiej posiadającą istotne modele AI, jednak nie jest w stanie konkurować z czołowymi modelami, takimi jak GPT-5.6 Sol czy Fable 5, pod względem surowej wydajności. Model biznesowy Mistral w dużej mierze opiera się na suwerenności UE, gdzie firma ma największe szanse na zyski, pomimo że około 30 procent jej udziałów posiadają inwestorzy z USA. Duże, ogólnego przeznaczenia modele AI wielokrotnie przewyższały modele specjalistyczne w dedykowanych benchmarkach, pod warunkiem, że odpowiednia wiedza dziedzinowa była częścią danych treningowych. W tym kontekście, Mensch argumentuje na korzyść własnej firmy.

Niedawno opublikowany eksperyment dotyczący analizy dokumentów finansowych częściowo potwierdza jego stanowisko. Wewnętrzna wiedza ekspercka, która nie została uwzględniona w danych treningowych dużych modeli, może zapewnić przewagę. Fundusz hedgingowy Bridgewater oraz Thinking Machines Lab (startup założony przez byłą CTO OpenAI, Mirę Murati) dostroiły otwarty model Qwen3-235B przy użyciu własnych ocen inwestorów. Według ich własnej oceny, dostrojony model osiągnął 84,7 procent dokładności w analizie dokumentów finansowych, podczas gdy najlepszy model graniczny (frontier model) osiągnął 78,2 procent. Co więcej, koszty operacyjne były prawie 14 razy niższe.

Warto jednak zaznaczyć, że nie było to niezależne porównanie, a obie firmy mają interes w sprzedaży swoich produktów. Jest to również tylko migawka obecnej sytuacji. Firmy takie jak Anthropic czy OpenAI mogłyby po prostu kupić tego rodzaju dane do przyszłego szkolenia lub wygenerować je samodzielnie, co prawdopodobnie przywróciłoby im pozycję lidera.

Dyskusja zainicjowana przez Arthura Menscha i Alexa Karpa podkreśla rosnące znaczenie suwerenności danych i kontroli nad technologiami AI w kontekście biznesowym. Firmy stają przed strategiczną decyzją, czy polegać na zewnętrznych dostawcach, ryzykując utratę przewagi konkurencyjnej i wglądu w swoje procesy, czy też inwestować w rozwój własnych, otwartych rozwiązań, które zapewnią im pełną kontrolę nad ich cyfrową przyszłością. To wyzwanie, które będzie kształtować krajobraz innowacji w nadchodzących latach.

Źródło: the-decoder.com