Myšlenka umělé inteligence (AI) není nová, ale nedávný pokrok v souvisejících technologiích ji proměnil v nástroj, který všichni používáme denně. Rostoucí význam a šíření AI je vzrušující i potenciálně alarmující, protože základem mnoha platforem a funkcí AI jsou v podstatě černé skříňky ovládané malým počtem mocných korporací.
Velké organizace, jako je Red Hat, věří, že každý by měl mít možnost přispět k AI . Inovace v oblasti AI by neměly být omezeny na společnosti, které si mohou dovolit obrovské množství výpočetního výkonu a datové vědce potřebné k trénování těchto rozsáhlých jazykových modelů (LLM).
Desítky let zkušeností s vývojem softwaru s otevřeným zdrojovým kódem a spoluprací s komunitou naopak umožňují každému přispívat k umělé inteligenci a těžit z jejích výhod a zároveň pomáhat utvářet budoucnost, která splňuje naše potřeby. Není pochyb o tom, že přístup s otevřeným zdrojovým kódem je jediný způsob, jak dosáhnout plného potenciálu umělé inteligence, učinit ji bezpečnější, dostupnější a demokratičtější.
Co je to open source?
Ačkoli termín „open source“ původně označoval metodologii vývoje softwaru, rozšířil se a zahrnuje obecnější způsob práce, který je otevřený, decentralizovaný a hluboce kolaborativní. Hnutí open source nyní sahá daleko za hranice světa softwaru a open source přístup byl přijat společnými snahami po celém světě, včetně odvětví, jako je věda, vzdělávání, vláda, výroba, zdravotnictví a další.
Kultura open source má některé základní principy a hodnoty , které ji činí efektivní a smysluplnou, například:
- Spolupráce
- Sdílená odpovědnost
- Otevřeno pro obchody
- Meritokracie a inkluze
- Rozvoj zaměřený na komunitu
- Otevřená spolupráce
- Samoorganizace
- Respekt a reciprocita
Když principy open source tvoří základ společného úsilí, historie ukazuje, že jsou možné neuvěřitelné věci. Mezi důležité příklady patří vývoj a šíření Linuxu jako nejvýkonnějšího a nejrozšířenějšího operačního systému na světě, vznik a růst Kubernetes a kontejnerů, a také rozvoj a expanze samotného internetu.
Šest výhod open source ve věku umělé inteligence.
Vývoj technologií prostřednictvím open source má řadu výhod, ale mezi ostatními vyniká šest.
1. Zvýšení rychlosti inovací
Pokud je technologie vyvíjena ve spolupráci a otevřeně, inovace a objevy mohou probíhat mnohem rychleji, na rozdíl od uzavřených organizací a proprietárních řešení.
Když je práce otevřeně sdílena a ostatní na ní mohou stavět, týmy ušetří obrovské množství času a úsilí, protože nemusí začínat od nuly. Nové nápady mohou rozvíjet předchozí projekty. To nejen šetří čas a peníze, ale také posiluje výsledky, protože více lidí spolupracuje na řešení problémů, sdílí poznatky a vzájemně si kontroluje práci.
Širší a spolupracující komunita je jednoduše schopna dosáhnout více: posílit lidi a propojit odborné znalosti s cílem řešit složité problémy a inovovat rychleji a efektivněji než malé, izolované skupiny.
2. Demokratizujte přístup
Open source také demokratizuje přístup k novým technologiím umělé inteligence. Když jsou výzkum, kód a nástroje otevřeně sdíleny, pomáhá to eliminovat některé bariéry, které obvykle omezují přístup k špičkovým inovacím.
InstructLab iniciativa je modelově agnostický, open-source projekt umělé inteligence, který zjednodušuje proces přispívání dovedností a znalostí k LLM. Cílem této snahy je umožnit komukoli podílet se na formování generativní umělé inteligence (gen AI), včetně těch, kteří nemají typicky požadované dovednosti a školení v oblasti datové vědy. To umožňuje více jednotlivcům a organizacím spolehlivě přispívat ke školení a zdokonalování LLM.
3. Zvýšené zabezpečení a soukromí
Protože projekty s otevřeným zdrojovým kódem snižují vstupní bariéry, je větší a rozmanitější skupina přispěvatelů schopna pomoci identifikovat a řešit potenciální bezpečnostní výzvy, které se vyskytují v modelech umělé inteligence během jejich vývoje.
Většina dat a metod používaných k trénování a ladění modelů umělé inteligence je uzavřená a spravovaná proprietární logikou. Lidé mimo tyto organizace jen zřídka získají vhled do toho, jak tyto algoritmy fungují a zda obsahují nějaká potenciálně nebezpečná data nebo inherentní zkreslení.
Pokud jsou však model a data použitá k jeho trénování otevřené, může si je prohlédnout kdokoli, kdo má zájem, což snižuje bezpečnostní rizika a minimalizuje zkreslení platformy. Přispěvatelé k filozofii otevřenosti mohou navíc vytvářet nástroje a procesy pro sledování a audit budoucího vývoje modelů a aplikací, což umožňuje monitorování vývoje různých řešení.
Tato otevřenost a transparentnost také vytvářejí důvěru , protože uživatelé mají možnost přímo prozkoumat, jak jsou jejich data používána a zpracovávána, a ověřit si tak, zda je respektováno jejich soukromí a datová suverenita. Firmy mohou navíc chránit své soukromé, důvěrné nebo vlastnické informace pomocí open-source projektů, jako je InstructLab, k vytváření vlastních modelů na míru, nad nimiž si udržují přísnou kontrolu.
4. Poskytuje flexibilitu a svobodu volby.
Ačkoli většina lidí v souvislosti s generativní umělou inteligencí vidí a přemýšlí o monolitických, proprietárních a black-box LLM, začínáme pozorovat rostoucí tlak na menší, nezávislé modely umělé inteligence vyvinuté pro specifický účel.
Tyto malé jazykové modely (SLM) jsou obvykle trénovány na mnohem menších datových sadách, aby jim byla poskytnuta jejich základní funkcionalita, a poté jsou dále přizpůsobovány pro specifické případy použití s daty a znalostmi specifickými pro danou doménu.
Tyto SLM jsou výrazně efektivnější než jejich větší protějšky a prokázaly výkon stejně dobrý (ne-li lepší) než jejich zamýšlený účel. Jsou rychlejší a efektivnější při výcviku a nasazení a lze je podle potřeby přizpůsobit a adaptovat.
A to je z velké části důvod, proč byl vytvořen projekt InstructLab. S jeho pomocí můžete vzít menší model umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem a rozšířit ho o další data a školení, které chcete.
Například můžete použít InstructLab k vytvoření vysoce přizpůsobeného, účelového chatbota pro zákaznický servis, který bude využívat osvědčené postupy napříč celou vaší organizací. Tento postup vám umožní poskytovat nejlepší možný zákaznický servis všem, kdekoli a v reálném čase.
A co je nejdůležitější, umožňuje vám vyhnout se omezení na jediného dodavatele a poskytuje flexibilitu, pokud jde o to, kde a jak implementujete svůj model umělé inteligence a jakékoli aplikace na něm postavené.
5. Umožňuje pulzující ekosystém.
V otevřené komunitě „ nikdo neinovuje sám “ a toto přesvědčení se udržuje od založení komunity v jejích prvních měsících.
Tato myšlenka zůstane platná i v éře umělé inteligence v rámci společnosti Red Hat, lídra v oblasti otevřených řešení, která bude poskytovat různé open-source nástroje a frameworky v podobě Red Hat AI , řešení, s nímž partneři vygenerují větší hodnotu pro koncové zákazníky.
Jeden dodavatel nemůže nabídnout vše, co organizace potřebuje, ani držet krok se současným tempem technologického vývoje. Principy a postupy open source urychlují inovace a umožňují dynamický ekosystém tím, že podporují partnerství a možnosti spolupráce napříč projekty a odvětvími.
6. Snižte náklady
Odhaduje se , že do začátku roku 2025 průměrný základní plat datového vědce ve Spojených státech
Je zřejmé, že poptávka po datových vědcích s dovednostmi v oblasti umělé inteligence je obrovská a rostoucí, ale jen málo společností má velkou naději, že přilákají a udrží si specializované talenty, které potřebují.
A opravdu velké LLM jsou přemrštěně drahé na výstavbu, školení, údržbu a nasazení, což vyžaduje celé sklady naplněné vysoce optimalizovaným (a velmi drahým) výpočetním vybavením a obrovské množství úložného prostoru.
Otevřené, menší modely vytvořené pro specifické účely a aplikace umělé inteligence se výrazně efektivněji vytvářejí, trénují a nasazují. Nejenže vyžadují zlomek výpočetního výkonu LLM, ale projekty jako InstructLab umožňují lidem bez specializovaných dovedností a zkušeností aktivně a efektivně přispívat k trénování a doladění modelů umělé inteligence.
Je zřejmé, že úspory nákladů a flexibilita, které open source přináší do vývoje umělé inteligence, jsou výhodné pro malé a střední podniky, které doufají, že získají konkurenční výhodu z aplikací umělé inteligence, které mohou nabídnout.
Stručně řečeno
Pro vybudování demokratické a otevřené umělé inteligence je klíčové využívat principy open source, které umožnily vznik cloud computingu, internetu, Linuxu a mnoha dalších otevřených, výkonných a hluboce inovativních technologií.
Toto je cesta, kterou se Red Hat ubírá, aby umožnil rozvoj umělé inteligence a dalších souvisejících nástrojů. Z vývoje umělé inteligence by měl mít prospěch každý; proto by měl být každý schopen podílet se na určování a utváření její trajektorie a přispívat k jejímu rozvoji. Spolupráce na inovacích a open source nejsou pro budoucnost oboru nezbytné, ale nevyhnutelné.
