Chile i Kolumbia budują własnego ChatGPT. Dla całej Ameryki Łacińskiej

Chile i Kolumbia właśnie uruchomiły Latam-GPT. Pierwszy duży model językowy stworzony w Ameryce Łacińskiej, przez Amerykę Łacińską i dla Ameryki Łacińskiej. To coś znacznie większego.

Bo to nie jest kolejna kopia ChatGPT. To próba odpowiedzi na pytanie, które nurtuje pół świata: czy AI musi być monopolem kilku firm z Kalifornii?

Dlaczego Santiago i Bogota, a nie Dolina Krzemowa

Latam-GPT powstał z prostego powodu. Istniejące modele – ChatGPT, Claude, Gemini – świetnie rozumieją angielski. Nieźle radzą sobie z hiszpańskim. Ale kiedy próbujesz z nimi rozmawiać o realiach chilijskiego rynku pracy albo kolumbijskiej biurokracji, zaczynają się schody.

LLM (Large Language Model – czyli "mózg" stojący za takimi narzędziami jak ChatGPT) uczy się na danych. Jeśli w tych danych dominuje kultura amerykańska, model myśli po amerykańsku. Pyta Cię o ZIP code zamiast o código postal. Sugeruje rozwiązania prawne z Kalifornii, kiedy pytasz o umowę najmu w Limie.

Zespoły z Chile i Kolumbii postanowiły to zmienić. Nie czekać, aż OpenAI czy Google zbudują wersję "dla reszty świata". Wziąć sprawy w swoje ręce.

I tu pojawia się kluczowa decyzja: Latam-GPT jest otwarty. Kod dostępny publicznie. Każdy może go pobrać, zmodyfikować, dostosować do swoich potrzeb. To jak różnica między iPhone'em a Androidem – tylko że w świecie AI.

Co znaczy "otwarty model" i dlaczego to ważne

Kiedy OpenAI wypuszcza nową wersję ChatGPT, dostajemy gotowy produkt. Czarną skrzynkę. Możemy z niej korzystać, ale nie wiemy, co jest w środku. Nie możemy jej przerobić. Płacimy abonament i tyle.

Otwarty model to coś zupełnie innego. Dostajesz przepis, składniki i instrukcję obsługi. Możesz go uruchomić na własnym serwerze. Możesz go nauczyć rozpoznawać specjalistyczną terminologię z Twojej branży. Możesz mieć pewność, że Twoje dane nie wyciekną do zewnętrznej firmy.

Dla małej firmy z Meksyku to oznacza możliwość stworzenia chatbota obsługującego klientów w lokalnym dialekcie. Bez płacenia OpenAI za każde zapytanie. Bez wysyłania danych osobowych klientów na serwery w USA.

Dla rządu w Argentynie to szansa na zbudowanie asystenta pomagającego obywatelom wypełniać formularze urzędowe. Z pełną kontrolą nad bezpieczeństwem i prywatnością.

Latam-GPT daje narzędzia. Nie gotowe rozwiązanie, ale fundament, na którym można budować.

Jak Chile i Kolumbia to zrobiły

Stworzenie dużego modelu językowego to nie jest projekt na weekend. To miesiące pracy, tysiące godzin obliczeń i góra danych treningowych.

Zespoły z Santiago i Bogoty zaczęły od zebrania tekstów w języku hiszpańskim. Nie tylko z Hiszpanii – z całej Ameryki Łacińskiej. Artykuły prasowe, dokumenty rządowe, literatura, posty w mediach społecznościowych. Miliony stron tekstu, które pokazują, jak naprawdę mówią i piszą ludzie w tym regionie.

Potem przyszedł czas na trening. Model uczy się, przewidując kolejne słowo w zdaniu. Czyta miliony przykładów i wychwytuje wzorce. "Po słowie 'buenos' często pojawia się 'días'". "Kiedy ktoś pisze o 'trámite', zwykle chodzi o urzędową papierkową robotę".

To jak dziecko uczące się mowy – tylko że zamiast słuchać rodziców przez trzy lata, model przetwarza równowartość tysięcy ludzkich żyć w kilka tygodni. Na specjalnych komputerach z procesorami graficznymi, które potrafią wykonywać miliardy obliczeń na sekundę.

Efekt? Model, który rozumie nie tylko gramatykę hiszpańskiego, ale też kontekst kulturowy. Wie, że "palta" to to samo co "aguacate". Rozpoznaje chilijskie slangowe określenia i kolumbijskie idiomy.

Co Latam-GPT potrafi w praktyce

Dobra, teoria brzmi ładnie. Ale co ten model naprawdę umie?

Po pierwsze: rozumie pytania w naturalnym języku i odpowiada sensownie. Możesz zapytać go o różnicę między umową o pracę a umową zlecenia w prawie chilijskim – i dostaniesz odpowiedź uwzględniającą lokalne regulacje, nie amerykańskie.

Po drugie: generuje tekst. Potrzebujesz napisać ogłoszenie o pracę dla kolumbijskiej firmy? Latam-GPT zna lokalne konwencje i terminy. Nie zaproponuje Ci "401(k) retirement plan", bo wie, że w Kolumbii to nie ma sensu.

Po trzecie: tłumaczy i podsumowuje. Długi raport rządowy? Model wyciągnie kluczowe informacje. Tekst w portugalskim z Brazylii? Przetłumaczy na hiszpański, zachowując niuanse regionalne.

Ale jest jedna rzecz, której Latam-GPT nie robi – nie udaje, że wie wszystko. Jest otwarty co do swoich ograniczeń. To model pierwszej generacji. Będzie się uczył, rozwijał, poprawiał.

I tu jest sedno otwartości. Każdy może pomóc go ulepszyć. Uniwersytet w Buenos Aires może dodać dane medyczne. Startup z Montevideo może nauczyć go terminologii finansowej. To żywy projekt, nie zamknięty produkt.

Dlaczego świat potrzebuje więcej takich projektów

Latam-GPT to nie tylko narzędzie. To statement. Odpowiedź na rosnący niepokój związany z koncentracją AI w rękach kilku gigantów technologicznych.

świat, w którym cała sztuczna inteligencja pochodzi z trzech firm w Kalifornii. Wszystkie decyzje o tym, co AI może, a czego nie może robić, podejmują ludzie z jednej kultury, jednego systemu prawnego, jednego sposobu myślenia.

Technicznie możliwe, ale wykluczające większość ludzkości.

Chile i Kolumbia pokazują inną drogę. Możesz zbudować własną AI. Dostosowaną do Twojego języka, Twojej kultury, Twoich potrzeb. Nie musisz czekać, aż ktoś z Doliny Krzemowej zauważy, że istniejesz.

To ma znaczenie nie tylko dla Ameryki Łacińskiej. Podobne projekty powstają w Afryce, w Azji Południowo-Wschodniej, w Europie Wschodniej. Każdy region buduje swoje narzędzia AI, które rozumieją lokalne realia.

Bo AI nie jest neutralna. Jest odbiciem danych, na których została wytrenowana. Jeśli te dane pochodzą tylko z jednego zakątka świata, AI będzie miała ograniczoną perspektywę.

Wyzwania i przeszkody

Nie wszystko jest usłane różami. Latam-GPT to dopiero początek, a przed projektem stoi kilka poważnych wyzwań.

Pierwsze: zasoby obliczeniowe. Trening dużego modelu kosztuje. Nie miliony dolarów jak GPT-4, ale wciąż sporo. Potrzebujesz dostępu do mocnych serwerów, a te nie rosną na drzewach w Santiago czy Bogotcie.

Drugie: konkurencja z gigantami. OpenAI ma budżet liczony w miliardach. Może sobie pozwolić na eksperymenty, które spalą milion dolarów i nic nie dadzą. Latam-GPT musi działać bardziej oszczędnie.

Trzecie: adopcja. Ludzie przyzwyczaili się do ChatGPT. Przekonanie ich, żeby spróbowali czegoś nowego, to wyzwanie. Zwłaszcza jeśli nowe narzędzie jest – przynajmniej na początku – mniej dopracowane niż produkt z wielomiliardowym budżetem.

Ale są też przewagi. Latam-GPT nie musi być lepszy od GPT-4 we wszystkim. Musi być lepszy w jednej, konkretnej rzeczy: rozumieniu Ameryki Łacińskiej. I tu ma naturalną przewagę.

Poza tym otwartość to broń obosieczna dla gigantów. OpenAI może mieć większy budżet, ale ma też jedną firmę pracującą nad modelem. Latam-GPT może mieć tysiące kontrybutorów z całego regionu, każdy dodający swoją specjalizację.

Co to oznacza dla reszty świata

Jeśli mieszkasz w Polsce, możesz pomyśleć: fajnie dla nich, ale co ja mam z tego.

Sporo. Bo Latam-GPT to dowód koncepcji. Pokazuje, że można zbudować lokalny model językowy bez budżetu Google'a. To otwiera drzwi dla podobnych projektów w innych regionach.

Polski-GPT. Model trenowany na polskiej literaturze, polskim prawie, polskich realiach biznesowych. Który wie, czym jest ZUS, NFZ i PIT. Który rozumie różnicę między umową o pracę a B2B w polskim kontekście.

Latam-GPT pokazuje, że to możliwe. Potrzeba tylko woli, współpracy i dostępu do otwartych narzędzi.

Poza tym otwarte modele jak Latam-GPT tworzą ekosystem. Możesz wziąć ich kod, nauczyć go polskiego i mieć przewagę startową. Nie musisz zaczynać od zera.

Linux nie zabił Windowsa, ale dał alternatywę. Stworzył przestrzeń dla innowacji, której zamknięte systemy nie mogły zapewnić.

Przyszłość: więcej osi, więcej modeli

Santiago-Bogota to dopiero początek. Inne miasta, inne kraje już patrzą i myślą: "A może my też?"

Może za rok będzie oś Warszawa-Praga budująca model dla Europy Środkowej. Może Nairobi-Lagos stworzy coś dla Afryki. Może Bangkok-Jakarta dla Azji Południowo-Wschodniej.

Świat AI nie musi być jednobiegunowy. Może być konstelacją lokalnych modeli, każdy doskonały w swojej niszy, wszystkie współpracujące tam, gdzie to ma sens.

Latam-GPT nie zmieni świata z dnia na dzień. Ale zmienia coś ważniejszego: zmienia narrację. Pokazuje, że AI nie musi być importowana z Doliny Krzemowej. Może być domowej roboty. Może być nasza.

I to jest ten moment, kiedy historia zaczyna się pisać na nowo. Nie przez gigantów, ale przez zespoły ludzi, którzy postanowili, że ich region zasługuje na własne narzędzia. Własny głos w rozmowie o przyszłości technologii.

Chile i Kolumbia właśnie ten głos podniosły. Teraz kolej na resztę świata, żeby odpowiedzieć.

Źródła

FayerWayer - Latam-GPT: El eje Santiago-Bogotá que está reescribiendo el código de la región