Thinking Machines Labは、通常集中した場所でトレーニングされ、その後凍結される現在のAIシステムが、そのサービスを受ける人々を排除していると主張するレポートを発表しました。同ラボは、人間の意志と判断を拡張する分散型でカスタマイズ可能なAIへの移行を提案しています。

レポートはこの目標を達成するための4つの技術的方向性を示しています：マルチモーダルな相互作用とカスタマイズ性を持つ強力なモデルのトレーニング；ユーザーがモデルの重みを自分でファインチューニングおよびトレーニングできるようにするツールの構築；人間から機械への通信チャネルを広げるインターフェースの開発；モデルの作成方法をより多くのエンジニアが理解できるよう支援する研究の公開。

これらの方向性は、知識とアライメントの両方をユーザーに近づけることを目指し、AIシステムが静的な成果物にとどまることなく、コミュニティによって形成され続けることを保証します。