論文の概要: Reclaiming "Open AI" -- AI Model Serving Can Be Open Access, Yet Monetizable and Loyal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03887v3
• Date: Tue, 03 Jun 2025 04:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:08.929893
• Title: Reclaiming "Open AI" -- AI Model Serving Can Be Open Access, Yet Monetizable and Loyal
• Title（参考訳）: オープンAI」を再生する - AIモデルの実行はオープンアクセスが可能だが、収益化可能でロイヤリティが高い
• Authors: Zerui Cheng, Edoardo Contente, Ben Finch, Oleg Golev, Jonathan Hayase, Andrew Miller, Niusha Moshrefi, Anshul Nasery, Sandeep Nailwal, Sewoong Oh, Himanshu Tyagi, Pramod Viswanath,
• Abstract要約: AIの急速な台頭は、オープンウェイトディストリビューションと不透明なAPIベースのアプローチの間で機能する分割モデルとなっている。 このポジションペーパーでは、AIモデルサービスのためのオープンアクセス、マネタイザブル、ロヤル(OML)パラダイムを導入し、厳格に定式化し、推進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.63122342758896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid rise of AI has split model serving between open-weight distribution, which often lacks owner control and monetization, and opaque API-based approaches that risk user privacy and model transparency, forming a dichotomy that hinders an equitable AI ecosystem. This position paper introduces, rigorously formulates, and champions the Open-access, Monetizable, and Loyal (OML) paradigm for AI model serving: a foundational shift to securely distribute and serve AI models by synthesizing transparency with granular monetization and critical safety controls. We survey diverse OML constructions from theory and practice, analyze their security, performance, and practical trade-offs, outline a conceptual OML deployment protocol, and discuss market and policy implications. We assert that OML can foster a democratized, self-sustaining, and innovative AI landscape, mitigating centralized power risks. Finally, we call on the research community to further explore the broad design space of OML, spanning cryptographic, AI-native, and socio-economic mechanisms, to realize its full potential for a collaborative, accountable, and resilient AI future.
• Abstract（参考訳）: AIの急速な普及は、所有者のコントロールと収益化を欠くことが多いオープンウェイトディストリビューションと、ユーザのプライバシとモデルの透明性を危険にさらす不透明なAPIベースのアプローチを分離して、公平なAIエコシステムを妨げる二分法を形成している。 このポジションペーパーでは、AIモデル提供のためのオープンアクセス、マネタイザブル、ロヤル(OML)パラダイムを導入し、厳格に定式化し、推進する。 我々は、理論と実践から多様なOML構築を調査し、それらのセキュリティ、パフォーマンス、実践的なトレードオフを分析し、概念的なOML展開プロトコルの概要を説明し、市場と政策への影響について議論する。 OMLは民主化され、自己維持され、革新的なAIの展望を育み、中央集権的なパワーリスクを軽減できる、と私たちは主張する。 最後に、私たちは研究コミュニティに対して、暗号、AIネイティブ、社会経済的メカニズムにまたがるOMLの幅広い設計領域を探求し、協力的で説明責任があり、レジリエントなAIの未来に対するその潜在能力を実現するよう呼びかけています。

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