थिंकिंग मशीन्स लैब ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की जिसमें तर्क दिया गया है कि वर्तमान AI सिस्टम, जिन्हें आमतौर पर केंद्रीकृत स्थानों पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर फ्रोज़न कर दिया जाता है, उन लोगों को बाहर रखते हैं जिनकी सेवा वे करते हैं। लैब मानव इच्छा और निर्णय को बढ़ाने वाले वितरित, कस्टमाइज करने योग्य AI की ओर बदलाव का प्रस्ताव देता है।
रिपोर्ट में इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए चार तकनीकी दिशाओं का उल्लेख किया गया है: मल्टीमोडल इंटरैक्शन और कस्टमाइजेशन के साथ मजबूत मॉडल का प्रशिक्षण; उपकरण बनाना जो उपयोगकर्ताओं को स्वयं मॉडल वजन को फाइन-ट्यून और प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है; इंटरफेस विकसित करना जो मानव-से-मशीन संचार चैनल को चौड़ा करता है; और शोध प्रकाशित करना ताकि अधिक इंजीनियर समझ सकें कि मॉडल कैसे बनाए जाते हैं।
ये दिशाएं ज्ञान और एलाइनमेंट दोनों को उपयोगकर्ताओं के करीब ले जाने का लक्ष्य रखती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि AI सिस्टम अपने समुदायों द्वारा आकार दिए जाएं, न कि स्थिर कलाकृतियों के रूप में रहें।