A ideia de Künstliche Intelligenz (IA) ist nicht neu, aber die jüngsten Fortschritte bei verwandten Technologien sind von uns allen täglich zu einem Werkzeug geworden. Die wachsende Bedeutung und Verbreitung der KI ist sowohl aufregend als auch potenziell alarmierend, da die Grundlagen vieler KI-Plattformen und -ressourcen im Wesentlichen Blackboxen sind, die von einer kleinen Anzahl mächtiger Unternehmen kontrolliert werden.
Große Organisationen wie Red Hat glauben das todos devem ter a capacidade de contribuir para a IA. drohen KI-Innovationen sollten nicht auf Unternehmen beschränkt werden, die sich große Mengen an Verarbeitungskapazität leisten können, und Data Scientists, die für die Ausbildung erforderlich sind grandes modelos de linguagem (LLMs)
Stattdessen ermöglichen jahrzehntelange Open-Source-Erfahrung für die Softwareentwicklung und Zusammenarbeit mit Communities den Beitrag und Nutzen von KI und formt gleichzeitig eine Zukunft, die unseren Bedürfnissen entspricht. Es besteht kein Zweifel, dass der Open-Source-Ansatz der einzige Weg ist, um das volle Potenzial der KI zu erreichen, um es sicherer, zugänglicher und demokratisierter zu machen.
Was ist Open Source?
Während sich der Begriff “Open Source” ursprünglich auf eine Softwareentwicklungsmethode bezieht, wurde eine allgemeinere Form der Arbeit erweitert, die offen, dezentral und zutiefst kollaborativ ist. Die Open-Source-Bewegung geht jetzt weit über die Softwarewelt hinaus und o jeito de ser open source Es wurde von weltweiten Bemühungen um die Zusammenarbeit aufgenommen, darunter Sektoren wie Wissenschaft, Bildung, Regierung, Produktion, Gesundheit und mehr.
A cultura open source tem alguns Grundprinzipien que a tornam efetiva e significativa, por exemplo:
- Kooperationsbeteiligung
- Responsabilidade compartilhada
- Trocas abertas
- Meritokratie und Inklusion
- Community-orientierte Entwicklung
- Offene Zusammenarbeit
- Selbstorganisation
- Respeito e reciprocidade
Wenn Open Source-Prinzipien die Grundlage der kollaborativen Bemühungen bilden, zeigt die Geschichte, dass erstaunliche Dinge möglich sind. Einige wichtige Beispiele reichen von der Entwicklung und Verbreitung der Linux als das mächtigste und allgegenwärtigste Betriebssystem der Welt bis zur Entstehung und dem Wachstum von Kubernetes und Container, zusätzlich zur Entwicklung und Erweiterung des Internets selbst.
Seis vantagens do open source na era da IA
Es gibt zahlreiche Vorteile für die Entwicklung von Technologien durch Open Source, aber sechs Vorteile zeichnen sich unter anderen aus.
1. Erhöhte Innovationsgeschwindigkeit
Wenn die Technologie auf einen kollaborativen und offenen Weg entwickelt wird, können Innovation und Entdeckung im Gegensatz zu geschlossenen Organisationen und proprietären Lösungen viel schneller erfolgen.
Wenn die Arbeit offen geteilt wird und andere die Fähigkeit haben, darauf basierend zu erstellen, sparen Teams viel Zeit und Mühe, weil sie nicht von vorne anfangen müssen. Neue Ideen können die bisherigen Projekte erweitern. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern stärkt auch die Ergebnisse, da immer mehr Menschen zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen, teilen Erkenntnisse e revisar o trabalho umas das outras.
Eine breitere und kollaborativere Gemeinschaft ist einfach in der Lage, mehr zu erreichen: Menschen zu fördern und Fachwissen zu verbinden, um komplexe Probleme zu lösen und schneller und effektiver als kleine und isolierte Gruppen zu innovieren.
2. Democratizar acesso
Open Source demokratisiert auch den Zugriff auf neue KI-Technologien. Wenn Umfragen, Codes und Tools offen geteilt werden, hilft es, einige der Hindernisse zu beseitigen, die normalerweise den Zugang zu innovativen Innovationen einschränken.
DER InstructLab Es ist ein großartiges Beispiel für diese Prämisse. Die Initiative ist ein modellunabhängiges Open-Source-KI-Projekt, das den Prozess der Bereitstellung von Fähigkeiten und Kenntnissen zu LLMs vereinfacht. Ziel der Bemühungen ist es, jedem mitzuwirken, Generative KI (Gen AI), einschließlich derjenigen, die nicht über die normalerweise erforderlichen Fähigkeiten und Schulungen in Data Science verfügen. Dies ermöglicht es mehr Einzelpersonen und Organisationen, zuverlässig zur Ausbildung und Verfeinerung von LLMs beizutragen.
3. Erhöhte Sicherheit und Datenschutz
Da Open-Source-Projekte die Eintrittsbarrieren verringern, kann eine größere und vielfältigere Gruppe von Mitarbeitern bei der Entwicklung potenzieller Sicherheitsherausforderungen in KI-Modellen helfen.
Die meisten Daten und Methoden zum Trainieren und Anpassen von KI-Modellen werden von der proprietären Logik geschlossen und gepflegt. Selten können Außenstehende dieser Organisationen einen Einblick in die Funktionsweise dieser Algorithmen erhalten und ob sie potenziell gefährliche Daten oder inhärente Verzerrungen aufweisen.
Wenn ein Modell und die zur Trainierung verwendeten Daten jedoch geöffnet werden, kann jeder Interessierte es untersuchen, Sicherheitsrisiken verringern und Plattformverzerrungen minimieren. Darüber hinaus können Open-Philosoph-Mitwirkende Tools und Prozesse zur Verfolgung und Überwachung der zukünftigen Entwicklung von Modellen und Anwendungen erstellen und die Entwicklung verschiedener Lösungen überwachen.
Diese Offenheit und Transparenz auch Vertrauen schaffen, da Nutzer die Möglichkeit haben, direkt zu prüfen, wie ihre Daten genutzt und verarbeitet werden, damit sie prüfen können, ob ihre Privatsphäre und Datensouveränität respektiert werden. Darüber hinaus können Unternehmen ihre privaten, vertraulichen oder proprietären Informationen mithilfe von Open-Source-Projekten wie InstructLab schützen, um ihre eigenen angepassten Modelle zu erstellen, über die sie strenge Kontrolle behalten.
4. Fornece flexibilidade e liberdade de escolha
Während monolithische, proprietäre und Black-Box-LLMs das sind, was die meisten Menschen über generative KI sehen und denken, beginnen wir, immer mehr zu kleineren, unabhängigen und entwickelten KI-Modellen zu sehen, die für einen bestimmten Zweck entwickelt wurden.
Esses pequenos modelos de linguagem (SLMs) werden in der Regel in viel kleineren Datensätzen geschult, um ihnen ihre grundlegende Funktionalität zu geben, und werden mit domänenspezifischen Daten und Kenntnissen weiter an spezifische Anwendungsfälle angepasst.
Diese SLMs sind deutlich effizienter als ihre größeren Cousins und haben sich auch bei der Verwendung für den vorgesehenen Zweck als gut (wenn nicht besser) bewährt. Sie sind schneller und effizienter zu trainieren und bereitzustellen und können nach Bedarf angepasst und angepasst werden.
Dafür wurde das InstructLab-Projekt geschaffen. Damit können Sie ein kleineres Modell der Open-Source-KI nutzen und es mit den zusätzlichen Daten und Schulungen erweitern, die Sie möchten.
Sie können beispielsweise mit InstructLab einen Service-Chatbot für den hochgradig angepassten Kunden erstellen und für einen bestimmten Zweck entwickelt werden, um die Best Practices in der Organisation zu verbessern. Diese Praxis ermöglicht es Ihnen, das Beste aus Ihrem Kundenservice-Erlebnis für alle, überall und in Echtzeit zu bieten.
Und vor allem können Sie so vermeiden, dass Sie nicht mit einem Anbieter hängen bleiben und Flexibilität in Bezug auf die Implementierung Ihres KI-Modells und der darauf basierenden Anwendungen bieten.
5. Possibilita um ecossistema vibrante
in der offenen Gemeinschaft, “Niemand innoviert alleine“, und dieser Glaube wurde seit den ersten Monaten der Gründung der Gemeinschaft beibehalten.
Diese Idee wird in der KI-Ära innerhalb von Red Hat, einem führenden Anbieter von offenen Lösungen, gültig bleiben, der verschiedene Werkzeuge und Strukturen von Open Source in Form von bereitstellt Red Hat AI,Lösung, mit der Partner mehr Wert für Endkunden generieren.
Ein einzelner Lieferant kann nicht alles anbieten, was ein Unternehmen braucht, oder er kann nicht einmal mit der aktuellen Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung Schritt halten. Open Source-Prinzipien und -Praktiken beschleunigen die Innovation und ermöglichen ein lebendiges Ökosystem durch die Förderung von Partnerschaften und Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Projekten und Branchen.
6. Reduzir custos
Anfang 2025, estima-se Dass das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers in den USA höher ist als 125.000 US-Dollar, und erfahrenere Datenwissenschaftler können deutlich mehr verdienen.
Offensichtlich gibt es eine enorme und wachsende Nachfrage nach Datenwissenschaftlern mit KI, aber nur wenige Unternehmen haben eine große Hoffnung, die von ihnen benötigten spezialisierten Talente anzuziehen und zu halten.
Und die wirklich großen LLMs sind exorbitant teuer in der Herstellung, Ausbildung, Wartung und Bereitstellung. Es sind ganze Lagerhäuser mit hochoptimierten (und sehr teuren) Computerausrüstung und einer großen Menge an Speicher erforderlich.
Offene, kleinere und eingebaute Modelle für bestimmte Zwecke und KI-Anwendungen sind für das Bauen, Training und die Implementierung deutlich effizienter. Sie benötigen nicht nur einen Bruchteil der Rechenleistung des LLMs, Projekte wie InstructLab ermöglichen es Menschen ohne spezielle Fähigkeiten und Erfahrungen, aktiv und effektiv zum Training und Feinabstimmen von KI-Modellen beizutragen.
Die Kosteneinsparungen und die Flexibilität, die Open Source für die Entwicklung von KI mit sich bringt, sind eindeutig für kleine und mittlere Unternehmen von Vorteil, die mit KI-Anwendungen einen Wettbewerbsvorteil erzielen möchten.
Em resumo
Um eine demokratische und offene KI aufzubauen, ist es wichtig, die Open-Source-Prinzipien zu verwenden, die Cloud Computing, das Internet, Linux und so viele andere offene, leistungsstarke und zutiefst innovative Technologien ermöglichten.
Dies ist der Weg, den Red Hat verfolgt, um KI und andere verwandte Tools zu machen. Jeder sollte von der Entwicklung künstlicher Intelligenz profitieren, daher sollte jeder in der Lage sein, seinen Flugweg zu bestimmen und zu gestalten und zu seiner Entwicklung beizutragen. Kollaborative Innovation und Open Source sind nicht unbedingt notwendig für die Zukunft der Disziplin.
