El Allen Institute for Artificial Intelligence, comúnmente conocido como AI2, es un instituto de investigación sin fines de lucro en el campo de la inteligencia artificial con sede en Seattle, Washington. Fue fundado en 2014 por el cofundador de Microsoft, Paul Allen, quien previamente había financiado el Allen Institute for Brain Science y buscaba aplicar una ambición filantrópica similar a la investigación en IA. Oren Etzioni se desempeñó como primer director ejecutivo del instituto desde su fundación hasta 2022.
Historia
AI2 se posicionó desde el principio como un contrapeso centrado en la investigación frente a los laboratorios comerciales de IA que emergían en Silicon Valley. Los primeros proyectos incluyeron Semantic Scholar, un motor de búsqueda académico gratuito que aplica aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural a la literatura científica, y AllenNLP, una biblioteca de código abierto construida sobre PyTorch para la investigación en PLN. El instituto también incubó PRIOR, un grupo de visión por computadora, y apoyó empresas derivadas que surgieron de grupos de investigación internos. La muerte de Paul Allen en 2018 no puso fin al instituto; continuó bajo la dotación de su patrimonio y con liderazgos posteriores, incluido Ali Farhadi.
OLMo e investigación abierta
La contribución más visible de AI2 al panorama más amplio de los grandes modelos de lenguaje llegó con OLMo (Open Language Model), lanzado a partir de 2024. A diferencia de la mayoría de los modelos frontera de laboratorios como OpenAI, Anthropic y Google DeepMind, OLMo se publicó con todos sus datos de entrenamiento (el corpus Dolma), el código de entrenamiento y evaluación, y puntos de control intermedios, no solo los pesos finales. Esto lo convirtió en uno de los pocos modelos genuinamente de pesos abiertos donde los investigadores podían estudiar todo el proceso de entrenamiento en lugar de solo el artefacto final, una distinción que AI2 argumentó que era importante para la ciencia reproducible y para estudiar capacidades emergentes y efectos de los datos de entrenamiento. Los lanzamientos posteriores de OLMo mejoraron el rendimiento en puntos de referencia mientras mantenían la filosofía de publicación totalmente abierta, y AI2 publicó investigaciones complementarias sobre curación de datos, ajuste fino y ajuste de instrucciones.
Recepción e impacto
El enfoque totalmente abierto de AI2 ha sido citado por investigadores y responsables políticos como un punto de referencia en los debates sobre gobernanza de la IA y la transparencia de los datos de entrenamiento utilizados por laboratorios comerciales, varios de los cuales enfrentan demandas por derechos de autor por corpus de entrenamiento no divulgados. Dado que los modelos OLMo generalmente quedan por detrás de los modelos propietarios líderes e incluso de los mejores modelos de pesos abiertos como Llama o Qwen en muchos puntos de referencia, la contribución de AI2 a menudo se enmarca menos como una afirmación competitiva de capacidad de vanguardia y más como un proyecto de infraestructura y transparencia para la comunidad investigadora en general. El instituto continúa operando como una organización sin fines de lucro junto a laboratorios de IA con fines de lucro, financiando herramientas, conjuntos de datos y modelos abiertos que investigadores posteriores y empresas más pequeñas pueden aprovechar sin restricciones de licencia.