Open weights protiv zatvorenih modela

Zamisli borilište. Ring je prazan, dim se još nije razišao od prošle borbe — ona se zvala Stallman protiv Microsofta, pa poslije Linux protiv svih, pa iOS protiv Androida — a spiker već viče novi par imena. U jednom kutu, u skupim odijelima, stoje OpenAI, Anthropic i Google: modeli zaključani iza API-ja (adrese na internetu kojoj šalješ pitanje i čekaš odgovor, a što se događa unutra ne vidiš i ne diraš), testirani, filtrirani, umotani u izjave o sigurnosti kao boksač u ručnike. U drugom kutu, u trapericama i s ruksakom punim grafičkih kartica koje su nekako ipak nabavili, stoje Meta, Mistral, jedna kineska ekipa o kojoj svi uskoro pišu i još pokoja garažna momčad koja je skinula 400 gigabajta »težina« i pokrenula ih na računalu koje je jučer služilo za rudarenje kriptovalute. Težine (weights) su, pojednostavljeno, sve ono što je model naučio — milijarde brojeva koji određuju kako reagira na tvoje pitanje, spremljeni u jednu ogromnu datoteku. I tu je razlika koja pokreće cijeli ovaj dvoboj: ako je model zaključan iza API-ja, kompanija uvijek može povući konopac — ugasiti pristup, promijeniti pravila, zabraniti pitanje. Ali ako si skinuo težine na svoj disk, model je tvoj zauvijek, bez obzira što tko poslije odluči.

Godina je 2023., pa 2024., pa 2025. — nije bitno koja točno, jer se ova borba vodi u rundama koje traju mjesecima, a pravila se mijenjaju usred meča. Bitno je da je prvi put u ovoj cijeloj priči — od Stallmanovog manifesta, od PC klonova, od pingvina koji je pojeo Silicijsku dolinu — ulog stvarno egzistencijalan. Ne tko će prodati više licenci. Ne tko će imati bolji desktop. Nego tko smije imati pristup nečemu što, ako je čak i pola onoga što obećavaju, mijenja tko ima moć na planetu.

Zvuči poznato? Trebalo bi. Ovu borbu smo već gledali — samo su rukavice bile manje, a nokaut manje opasan. Sad je isti ples, samo što umjesto pitanja tko kontrolira izvorni kod tvog uređivača teksta, pitanje je tko kontrolira sustav koji možda za nekoliko godina piše taj kod, dizajnira lijek, planira napad ili obranu. Kad ulog naraste ovoliko, gledatelji u publici prestanu navijati i počnu se pitati je li pametno da se ovo uopće odvija u ringu, a ne iza zatvorenih vrata s nadzornim odborom.

Zvono će još malo zazvoniti, borci će se još malo odmjeravati preko ringa — a onda krećemo, rundu po rundu. Sigurnost protiv slobode. Kontrola protiv suverenosti. I, kao i svaki put prije u ovoj enciklopediji, na kraju ćemo vjerojatno otkriti da nokauta nema — samo bodovna odluka koja se mijenja iz mjeseca u mjesec, i treći borac koji je cijelo vrijeme čekao u sjeni ringa, spreman pokupiti ono što ostane.

Gong. Prva runda, i u ovom kutu — u skupim odijelima, s pravnim odjelom većim od cijelog inženjerskog tima neke startup ekipe — stoje zatvoreni modeli. OpenAI, Anthropic, Google. Njihov argument stiže uvijek isti, uglađen, gotovo umirujući: kontrola je sigurnost. Ne možeš zloupotrijebiti nešto čemu nemaš pristup. Nemaš težine modela, nemaš recept, imaš samo API. Taj odgovor je, prije nego stigne do tebe, provučen kroz filtere, monitoring, klasifikatore koji njuškaju hoćeš li pitati za recept za sarin ili za lazanje. Zvuči razumno. Zapravo, zvuči poznato — to je ista logika koju je OpenAI izgovarao 2019. kad je GPT-2 proglasio „too dangerous to release”, pa ga ipak pustio devet mjeseci kasnije kad se ispostavilo da svijet nije propao.

Drugi adut ovog kuta je kvaliteta, i tu argument stoji na čvršćem tlu nego što bi otvorena strana priznala. Najbolji modeli na svijetu su, gotovo bez iznimke, zatvoreni. GPT-4, Claude, Gemini — to su vrhovi brda, a na vrh brda ne dolazi tko hoće, dolazi tko ima novca za struju, čipove i doktorande koji spavaju u kancelariji. Treniranje takozvanih „frontier” modela — onih na samoj granici mogućeg, najnaprednijih koje trenutno tehnologija dopušta — danas je kapitalni projekt veličine izgradnje broda, ne vikend-hobija u garaži. Kad imaš na stolu stotine milijuna dolara za jedan krug treniranja, logično je da ne objaviš recept svima da ga kopiraju za trećinu cijene.

A onda dolazi biznis, koji je zapravo tiho srce cijele priče. Naplata po tokenu — a token je, grubo rečeno, komadić riječi koji model pojede ili ispljune, pa se sve, i pitanje i odgovor, na kraju svodi na račun po komadu — nije samo način da firma napuni račun. To je, kažu, gorivo koje financira sljedeći krug istraživanja. Zatvori model, naplati pristup, uzmi taj novac i uloži ga u sljedeću, još veću, još skuplju verziju. Kapitalizam kao motor napretka, ista pjesma koja se pjevala i za patente na softver, i za takozvane shrinkwrap licence — one uvjete korištenja koje si prihvatio čim si strgao foliju s kutije programa, bez da si ih pročitao, a koji su ipak pravno vezali svaku tvoju sljedeću tipku — i za sve ostalo što je nekog inženjera pretvorilo u vlasnika. Argument ima logiku. Ima i povijest koja mu ne ide u prilog, ali logiku ima.

I tu je kvaka koja se provlači kroz cijelu ovu priču, uporno kao mačka koja se vraća na isti prozor: netko tko kontrolira infrastrukturu tvrdi da to radi za tvoje dobro, dok mu se slučajno i račun debelo puni. Ne mora biti licemjerje — može biti i istina i biznis istovremeno, to nije kontradikcija. Ali kad zatvoreni model kaže „ne možemo pustiti težine, opasno je”, pametno je zapitati se koliko je od te opasnosti stvarna prijetnja civilizaciji, a koliko je opasnost da bi netko drugi mogao pokrenuti isti model za deseti dio cijene.

Runda je gotova, prvi kut je izgovorio svoje. Kontrola, kvaliteta, biznis koji financira budućnost i, tiho, u sjeni, nekoliko firmi koje odlučuju tko uopće dobiva pristup najmoćnijem alatu koji je civilizacija ikad sagradila. Sad je red na drugi kut ringa, i on dolazi s posve drugačijim pogledom na istu riječ — sigurnost.

Runda za protivnički kut. I ovaj kut ima svoju logiku, samo kreće s druge strane iste rečenice. Zatvorena strana kaže: kontrola je sigurnost. Otvorena strana kaže: kontrola je samo lijepa riječ za monopol, a monopol nikad nije bio sigurnost — bio je samo monopol. Ovu svađu si čuo i prije. Stallman je još 1983. rekao da softver koji ne možeš pročitati nije tvoj, nego tuđi, a ti si u njemu samo stanar (K3). Zajednica okupljena oko Linuxa je tridesetak godina kasnije dokazala da kad tisuće ljudi gledaju isti kod, greške se ne mogu dugo skrivati — to je Linusov zakon, i vrijedi za kernel jednako kao i za neuronsku mrežu (K4). Ekipa okupljena oko open weightsa 2024. samo prevodi istu tvrdnju na jezik parametara: ako nitko izvana ne može otvoriti model i pogledati što je unutra, kako znaš da je zaista siguran, a ne samo da to kaže marketinški tekst na naslovnoj stranici?

Prvi argument, i najstariji od sve trojice: demokratizacija. Ne moraš biti OpenAI da bi imao pametan model — moraš imati GPU, internetsku vezu i strpljenja za skidanje sedamdeset gigabajta preko noći. To je razlika koju je teško previdjeti ako si igdje blizu ove priče: nekad je značajan softver bio zaključan u laboratorijima velikih korporacija, a onda su se pojavili ljudi koji su rekli — ne, ovo pripada svima, i cijela industrija se preokrenula. Open weights je isti refleks, samo s modelom umjesto s kompajlerom. Ne moliš gatekeepera za dozvolu, ne čekaš da ti API vrati odgovor unutar rate limita — onog ograničenja koliko upita smiješ poslati u minuti ili danu, koje netko drugi postavlja i koje ti u ključnom trenutku može jednostavno reći „dosta za danas”. Skineš težine, pokreneš lokalno, i od tog trenutka nitko ti ne može ugasiti pristup jer si napisao pogrešan prompt ili jer je firma promijenila politiku korištenja preko noći.

Drugi argument je transparentnost, i ovdje se otvorena strana najviše naslanja na iskustvo, ne na teoriju. Sigurnost kroz nejasnost (»security through obscurity« — ideja da je nešto sigurno zato što nitko ne zna kako radi iznutra) zvuči pametno dok ne pogledaš povijest i vidiš da nikad nije funkcionirala. Enigma nije bila probijena jer je bila loše dizajnirana — bila je probijena jer je tajnost dizajna bila jedina zaštita, a jednom kad je ta tajnost pukla, cijeli sustav je pukao s njom (K2). Otvoreni model nema tu iluziju. Kod je vani, težine su vani, svatko ih može testirati, napraviti red-teaming (organizirano „napadanje” sustava u dobroj namjeri, da se pronađu rupe prije nego što ih pronađe netko zlonamjeran), pronaći rupu i objaviti je javno prije nego što je netko zloupotrijebi u tišini. Zatvoreni model se brani time da nitko ne vidi unutra. Otvoreni se brani time da svi vide unutra — pa greška ne preživi dugo neotkrivena. Obje su strategije legitimne. Samo jedna od njih ima za sebe četrdeset godina softverske povijesti koja joj ide u prilog.

A onda je stigao 2025., i cijela debata je dobila dokaz koji nitko na zapadnoj strani nije htio vidjeti — DeepSeek. Kineski laboratorij, sa sankcioniranim pristupom najboljim čipovima (K7 pogl. 2), unatoč tome isporučuje model koji parira najskupljim američkim proizvodima, treniran za mrvicu cijene — i, evo udarca, pušten kao open weights, dostupan svima na skidanje, a ne zaključan iza tuđeg API-ja. Cijela pretpostavka koja je držala zapadnu industriju mirnom — da frontier AI zahtijeva milijarde dolara i najnovije Nvidia čipove, pa je automatski zapadni monopol — pukla je u jednom danu. Pokazalo se da pametna inženjerska rješenja mogu zaobići čip kontrole više nego što je bilo koga ugodno priznati (K7 pogl. 2). Dionice su pale, komentatori su pisali panične analize, a open weights zajednica je imala samo jedan komentar: rekli smo vam.

I na kraju, argument koji zvuči tehnički dosadno ali je zapravo najmoćniji dugoročno: inovacija ne živi samo u laboratoriju koji trenira model od nule. Živi i na vrhu, u onome što ljudi rade s tim modelom kad ga dobiju u ruke. Tu na scenu stupa fine-tuning — postupak u kojem uzmeš već gotov, istreniran model i dodatno ga „doučiš” na svojim, specifičnim podacima, da bude bolji baš za ono što tebi treba, umjesto da treniraš vlastiti model od nule (što bi koštalo milijune i trajalo mjesecima). Fine-tuning eksplozija koja je pratila svaki veliki open weights izlazak — isti obrazac kao aplikacije koje su preplavile App Store čim je Apple otvorio vrata programerima izvana (K6 pogl. 14) — dokazuje da tisuće malih timova, hobista i startupova mogu iz istog temelja izvući stotinu specijaliziranih alata brže nego što bi ih ijedna centralizirana firma stigla sama napraviti. Zatvoreni model ti daje jedan alat, uglađen i testiran. Otvoreni model ti daje sirovinu, i onda čitav svijet krene raditi stotinu različitih stvari s njom istovremeno. Pitanje koje ostaje za sljedeću rundu nije koja je strana u pravu — pitanje je koja se cijena plaća za koju vrstu slobode.

Gong. Runda o sigurnosti — i ovo je runda gdje obje strane stvarno vjeruju u ono što govore, što ovaj dvoboj čini težim od Kilbyja i Noycea. Tamo su se borili patentni odvjetnici. Ovdje se bore dva iskreno uplašena tabora, samo se plaše različitih stvari.

U kutu zatvorenih modela argument je jednostavan i, budimo pošteni, nije glup: ako pustiš težine modela u svijet, pustio si i sve što je taj model znao raditi. Sigurnosni filteri OpenAI-ja i Anthropica djeluju na razini API-ja — model odbija objasniti kako se sintetizira nešto opasno, jer netko na drugom kraju provjerava odgovore u stvarnom vremenu. Skini taj model s te cijevi, pusti ga da radi lokalno bez ičije kontrole, i filter postaje... prijedlog. Fine-tuning na dovoljno podataka skine ga za popodne. Zatvorena strana ne govori u apstrakcijama — govori o receptima za biološko oružje i kodu za cyber-napade koji, teoretski, mogu izaći iz modela kojem nitko ne stoji nad ramenom. To nije marketinška strašilica. To je stvaran strah i zaslužuje da ga se tretira kao takvog, ne kao paravan za monopol — čak i ako je, usput, i to.

Sad se okreni prema drugom kutu, gdje tabor otvorenih težina čeka s odgovorom koji je, iskreno, već jednom pobijedio u ovoj seriji poglavlja. Zoveš se otvorena strana, pa kažeš: sigurnost kroz nedostupnost nikad nije radila, ni jednom, ni kad je pokušao netko puno ozbiljniji od korporativnog PR odjela. Uzmi Enigmu — nije je spasilo to što je tajna, spasilo bi je upravo ono što je nedostajalo, da netko izvana pregleda kod i nađe rupu prije neprijatelja. Turing i cijeli Bletchley Park su živi dokaz da tajnost sama za sebe nije sigurnost, samo je odgoda. Otvoreni model, kaže ovaj tabor, ima tu istu prednost — tisuće očiju vide kod, tisuće ljudi mogu naći i zakrpati rupu, umjesto da svi čekaju hoće li je jedna firma primijetiti prije nego je netko iskoristi.

Sudac bi ovdje volio reći da je jedna strana pobjednik, ali runda se nastavlja neriješeno, jer obje tvrdnje su — provjereno, mjerljivo — istinite, samo u različitim vremenskim okvirima. Otvoreni modeli sustižu zatvorene. To je činjenica, ne osjećaj: Llama i Mistral i DeepSeek, iz mjeseca u mjesec, hvataju frontier modele na benchmarku za benchmarkom — a benchmark je jednostavno standardizirani test, isti zadaci za sve modele, kako bi se moglo mjeriti tko je trenutno bolji, otprilike kao da svi trkači trče istu stazu pa se vrijeme može pošteno usporediti. Zakašnjenje se danas mjeri u mjesecima, ne godinama kao 2023. Ali jaz se drži, samo se stisne — kao trkač koji nikad ne pobjeđuje, ali svake godine finišira bliže. Znači: opasno znanje iz vrha industrije ne curi u otvorene modele godinu dana nakon što postane opasno. Curi za tjedne. A jednom kad curi, curi zauvijek — težine se, kao Stable Diffusion prije njih, ne mogu vratiti u bocu. Netko je već skinuo Llamu na tisuće hard diskova prije nego je Meta stigla službeno objaviti njezine težine, i ništa što Meta danas napravi to ne poništava.

Pa je pravo pitanje ove runde — može li se granica uopće držati, ne treba li se držati. Odgovor, koliko god neugodan objema stranama, glasi: vjerojatno ne. Ne zato što nitko ne pokušava, nego zato što je težina modela u osnovi datoteka, a datoteke ne poštuju izvozne dozvole, moralne apele niti tvoje mišljenje o tome ko zaslužuje moćnu tehnologiju. Jednom pušteno, ostaje pušteno — pitanje nije hoće li open weights postojati, nego što radiš u svijetu gdje već postoje.

Dvoboj se do sad vodio oko filozofije i biznisa. Sad u ring ulazi treći borac, i njega ne zanimaju argumenti o sigurnosti ili demokratizaciji — njega zanimaju granice na karti. Amerika je još 2022. uvela izvozne kontrole na najnaprednije čipove prema Kini (spomenuli smo to već u ovoj knjizi, pa ne moram ponavljati cijelu dramu s litografijom i ASML-om), s jasnom porukom: nećete dobiti alat za treniranje frontier modela. Logika je čista, gotovo lijepa u svojoj jednostavnosti — ograniči hardver, ograničio si sposobnost. Samo što je ta logika pisana za svijet u kojem AI moć živi u čipovima. A onda se pojavio DeepSeek i pokazao da živi i u kodu koji je već slobodan na internetu.

Jer evo runde koju izvozne kontrole nisu predvidjele: kod ne poštuje carinu. Isti mehanizam koji je Stuxnet iskoristio da preskoči zračni zid oko iranskih centrifuga (rimu smo već odradili negdje prije u ovoj knjizi — crv koji ne treba internet da bi napravio štetu) vrijedi i ovdje, samo obrnuto: informacija koja jednom postane otvorena ne treba brod, avion ni carinika da putuje. Težine modela su datoteke, ništa mističnije od toga. Datoteke se kopiraju za sekundu, s bilo kojeg servera na bilo koji drugi, i nijedna izvozna kontrola u povijesti nije uspjela zaustaviti nešto što stane na USB stick.

Kina je iz te nemogućnosti napravila strategiju, ne slabost. Ako ti ne daju najbolje čipove, ne tučeš se za najbolje čipove — tučeš se za najbolju efikasnost po čipu koji imaš, i onda taj rezultat daš svima, besplatno, otvorenih težina. DeepSeek je 2025. to izveo s modelom koji je, po vlastitim navodima, koštao mrvicu onoga što su zapadni frontier laboratoriji trošili na trening, a rezultati su bili sasvim ozbiljna konkurencija. Nije važno je li brojka bila potpuno precizna (uvijek postoji sumnja oko toga koliko je čipova stvarno bilo u pozadini) — važno je da je pretpostavka pukla. Pretpostavka da frontier AI zahtijeva milijarde dolara i najbolje čipove na svijetu, i da je zato to klub s ograničenim članstvom. DeepSeek je otvorio vrata i pustio unutra svakoga tko ima solidan GPU i volju da skine težine.

Dok se Amerika i Kina tako mjere u čipovima i modelima, ostatak svijeta gleda i računa. Europa gradi vlastite modele (Mistral iz Francuske, otvorenih težina — nije slučajno) jer nitko u Bruxellesu ne želi da cijela digitalna budućnost ovisi o pozivu prema tuđem API-ju u San Franciscu. Indija najavljuje nacionalne inicijative za suvereni AI. Zaljevske države, s novcem koji im ne nedostaje, ulažu u vlastite laboratorije i vlastitu infrastrukturu, ne zato što žele nužno biti prvi, nego zato što ne žele biti ovisni — ovisnost o tuđem modelu je, u geopolitici, isto što i ovisnost o tuđem naftovodu, samo malo teže za oko.

I tu open weights odigraju ulogu koju ni Meta ni Mistral vjerojatno nisu do kraja planirali: postaju geopolitički izjednačivač. Zemlja koja nema budžet OpenAI-a i nema pristup najnovijim NVIDIA čipovima svejedno može uzeti otvoreni model, fine-tunirati ga na svom jeziku i svojim podacima, i imati nešto uporabljivo bez da moli za dozvolu nikoga. Granica se, dakle, ne drži na razini pristupa — drži se, ako drži, samo na razini toga tko je najbolji. A to je runda u kojoj se pravila mijenjaju svaki mjesec.

Dobro, zvono za zadnju rundu. Tko je pobijedio? Nitko. I to nije neodlučna presuda zbog manjka dokaza — to je presuda koja kaže da su obje strane branile pogrešnu tezu. Zatvoreni modeli nisu pobijedili open weights, i open weights nisu zbrisali zatvorene. Umjesto toga se dogodilo ono što se uvijek dogodi kad dvoboj potraje dovoljno dugo da obje strane shvate da protivnik ne umire: stabilizacija. Zatvoreni modeli su zauzeli frontier i enterprise (velike tvrtke koje trebaju ugovor, podršku i broj na koji mogu nazvati ako nešto krene po zlu) — mjesta gdje netko plaća za jamstvo i osjećaj sigurnosti. Open weights su zauzeli suverenost, istraživanje i »edge« (uređaji i sustavi na rubu mreže, daleko od tuđih servera) — mjesta gdje ti nije bitno tko odgovara na telefon, bitno je da ti model radi na tvom hardveru, pod tvojom kontrolom, bez tuđeg logiranja.

Vidio si ovo već. Windows i Linux (poglavlje o tome iz K4) — jedan vlada desktopom i enterpriseom, drugi vlada serverima i embedded uređajima, i pola interneta radi na oba istovremeno bez da se pobiju. iOS i Android — jedan naplaćuje ekosustav, drugi osvaja tržišni udio brojem uređaja, i oba su, gle čuda, i dalje tu. Dvoboji u ovoj industriji se rijetko rješavaju pobjedom. Rješavaju se podjelom teritorija koju nitko nije nacrtao, ali koja se sama iscrta jer tržište, na kraju, ima više potreba nego što jedna filozofija može pokriti.

I to je, zapravo, poanta cijele serije, ne samo ovog poglavlja. Svaka era ima ovaj dvoboj. Stallman protiv vlasničkog softvera u osamdesetima. Open source protiv enterprisea u devedesetima i dvijetisućitima. Sad open weights protiv zatvorenih modela. Isti sukob, nov kostim. I odgovor je, svaki put, dosadno isti: oboje, ovisno o kontekstu. Nitko normalan ne tvrdi da je Linux uništio Windows ili da bi svijet bio bolji da Android nikad nije postojao. Pitanje nikad nije bilo tko pobjeđuje — pitanje je gdje se koja filozofija najbolje snalazi.

Ono što je ovdje ipak novo, i zbog čega ovaj dvoboj boli drugačije od prijašnjih, jest ulog. Kad se prepirao Linux protiv Windowsa, gubitnik je bio nečiji poslovni model — netko je ostao bez tržišnog udjela, možda i bez posla, ali svijet se ujutro budio isti. Kad se sad prepire zatvoreno protiv otvorenog u AI-ju, gubitnik — ili dobitnik, ovisno kako gledaš — je pitanje tko smije imati moć da generira, uvjerava, kodira, planira, na razini koja je do prije nekoliko godina bila ljudski monopol. To više nije pitanje tržišnog udjela. To je pitanje tko sjedi za volanom civilizacijskog alata.