W opublikowanym w niedzielę wpisie na blogu Satya Nadella twierdzi, że firmy korzystające z modeli takich jak te od OpenAI czy Anthropic płacą za sztuczną inteligencję dwukrotnie: raz w formie opłat za tokeny, a drugi raz nieświadomie, oddając dostawcom cenną wiedzę biznesową. Jego zdaniem im lepszych wyników oczekuje firma od modelu, tym więcej wewnętrznej wiedzy musi mu ujawnić, by go „nakarmić” odpowiednim kontekstem. Modele uczą się bowiem nie tylko na etapie treningu, ale i na bieżąco na podstawie promptów, sposobu korzystania z narzędzi przez agentów, a przede wszystkim poprawek wprowadzanych przez użytkowników, gdy model się myli. Satya Nadella nazywa to zjawisko „exhaustem” (śladem użytkowania) i ostrzega, że każda taka korekta staje się częścią wiedzy instytucjonalnej modelu wiedzy, której konkurencja nigdy nie mogłaby po prostu kupić.

Argumentacja Nadelli idzie dalej: skoro laboratoria AI swobodnie trenują swoje modele na danych zeskrobanych z internetu, to firmy powinny mieć analogiczne prawo do „destylowania” wiedzy z tych modeli, czyli uczenia własnych, tańszych modeli na podstawie ich odpowiedzi. Satya Nadella wprost nazywa hipokryzją sytuację, w której dostawcy modeli domagają się wolności w trenowaniu na publicznych danych, a jednocześnie zastrzegają sobie prawo do nauki na danych z interakcji swoich klientów, ograniczając przy tym możliwość destylacji w drugą stronę.

Warto przypomnieć, że w lutym Anthropic oskarżył chińskie modele open source o wysyłanie milionów zapytań do Claude’a w celu doskonalenia własnych rozwiązań, apelując jednocześnie do amerykańskiego rządu o zaostrzenie kontroli eksportowych.

Rozwiązanie proponowane przez Nadellę jest dość przewidywalne jak na szefa dużego dostawcy chmury: firmy powinny zachować pełną własność swoich danych: promptów, informacji zwrotnych i innych, budując własne „środowiska uczenia” w chmurze. Postuluje też budowę tzw. warstw orkiestracji, czyli narzędzi ułatwiających swobodne przełączanie się między modelami różnych dostawców, zamiast uzależniania się od jednego z nich, koncepcja realizowana już przez coraz popularniejsze „bramki” AI.

Choć Satya Nadella nigdy wprost nie używa terminu „open source” jako sposobu na odzyskanie kontroli nad danymi, to właśnie ten wątek przebija się między wierszami. Duże firmy, wiele z nich wciąż utrzymuje własne centra danych obok chmury, coraz częściej przechodzą na modele open source instalowane w środowisku lokalnym.