La idea deinteligencia artificialla IA no es nueva, pero los avances recientes en tecnologías relacionadas se han convertido en una herramienta utilizada por todos nosotros a diario.La creciente importancia y proliferación de la IA es, al mismo tiempo, emocionante y potencialmente alarmante, pues las bases de muchas plataformas y recursos de IA son esencialmente cajas negras controladas por un pequeño número de corporaciones poderosas
Grandes organizaciones, como Red Hat, creen queTodos deberían tener la posibilidad de contribuir a la IA.. La innovación en IA no debe estar restringida a empresas que pueden pagar por cantidades enormes de capacidad de procesamiento y por los científicos de datos necesarios para entrenar esosmodelos de lenguaje de gran tamaño(LLM)
En lugar de eso, décadas de experiencia en código abierto para el desarrollo de software y la colaboración con las comunidades permiten que todos contribuyan y se beneficien de la IA, al mismo tiempo que ayuden a moldear un futuro que satisfaga nuestras necesidades. No hay duda de que el enfoque de código abierto es la única manera de alcanzar el potencial total de la IA, haciéndola más segura, accesible y democratizada
¿Qué es el código abierto?
Aunque el término "código abierto" se refiere originalmente a una metodología de desarrollo de software, se expandió para abarcar una forma más general de trabajo que es abierta, descentralizada y profundamente colaborativa. El movimiento de código abierto ahora va mucho más allá del mundo del software, yel método de código abiertofue abrazado por esfuerzos colaborativos en todo el mundo, incluyendo sectores como ciencia, educación, gobierno, manufactura, salud y más
La cultura del código abierto tiene algoprincipios y valores fundamentalesque la hacen efectiva y significativa, por ejemplo
- Participación colaborativa
- Responsabilidad compartida
- Intercambios abiertos
- Meritocracia e inclusión
- Desarrollo impulsado por la comunidad
- Colaboración abierta
- Autoorganización
- Respeto y reciprocidad
Cuando los principios de código abierto forman la base de esfuerzos colaborativos, la historia muestra que cosas increíbles son posibles. Algunos ejemplos importantes van desde el desarrollo y la proliferación deLinuxcomo el sistema operativo más poderoso y omnipresente del mundo hasta el surgimiento y crecimiento deKubernetesy de los contenedores, además del desarrollo y la expansión de la propia Internet
Seis ventajas del código abierto en la era de la IA
Existen innumerables beneficios para el desarrollo de tecnologías de código abierto, pero seis ventajas se destacan entre las demás.
1. Aumento de la velocidad de la innovación
Cuando la tecnología se desarrolla de forma colaborativa y abierta, la innovación y el descubrimiento pueden ocurrir mucho más rápidamente, a diferencia de organizaciones cerradas y soluciones propietarias.
Cuando el trabajo se comparte abiertamente y otros tienen la capacidad de crear a partir de él, los equipos ahorran una cantidad enorme de tiempo y esfuerzo porque no necesitan empezar desde cero. Nuevas ideas pueden ampliar los proyectos que vinieron antes. Esto no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también fortalece los resultados ya que más personas trabajan juntas para resolver problemas, compartirperspectivasy revisar el trabajo unas de otras
Una comunidad más amplia y colaborativa es simplemente capaz de alcanzar más: promoviendo personas y conectando experticias para resolver problemas complejos e innovar de forma más rápida y eficaz que grupos pequeños y aislados.
2. Democratizar el acceso
El código abierto también democratiza el acceso a nuevas tecnologías de IA. Cuando investigas, códigos y herramientas se comparten abiertamente, esto ayuda a eliminar algunas de las barreras que normalmente limitan el acceso a innovaciones de vanguardia
ELInstructLabes un gran ejemplo de esta premisa. La iniciativa es un proyecto de IA de código abierto independiente de modelo que simplifica el proceso de contribución de habilidades y conocimiento para LLMs. El objetivo del esfuerzo es permitir que cualquier persona ayude a moldear laIA generativa(gen AI), incluyendo aquellas que no tienen las habilidades y la formación en ciencia de datos normalmente necesarias. Esto permite que más individuos y organizaciones contribuyan al entrenamiento y la mejora de LLMs de manera confiable
3. Seguridad y privacidad mejoradas
Cómo los proyectos de código abierto reducen las barreras de entrada, un grupo mayor y más diverso de colaboradores es capaz de ayudar a identificar y resolver potenciales desafíos de seguridad presentes en los modelos de IA a medida que se están desarrollando
La mayoría de los datos y métodos utilizados para entrenar y ajustar modelos de IA son cerrados y mantenidos por lógicas propietarias. Rara vez personas ajenas a estas organizaciones logran obtener algún conocimiento sobre cómo funcionan estos algoritmos y si albergan datos potencialmente peligrosos o sesgos inherentes
Si un modelo y los datos utilizados para entrenarlo son abiertos, sin embargo, cualquier persona interesada podrá examinarlos, reduciendo riesgos de seguridad y minimizando sesgos de plataformas.Además, los contribuyentes de la filosofía abierta pueden crear herramientas y procesos para rastrear y auditar el desarrollo futuro de modelos y aplicaciones, permitiendo monitorear el desarrollo de diferentes soluciones.
Esta apertura y transparencia tambiéngenerar confianza, una vez que los usuarios tienen la posibilidad de examinar directamente cómo se están utilizando y procesando sus datos, para que puedan verificar si su privacidad y soberanía de datos están siendo respetadas. Además, las empresas también pueden proteger su información privada, confidenciales o propietarios utilizando proyectos de código abierto como InstructLab para crear sus propios modelos ajustados, sobre los cuales mantienen un control riguroso
4. Proporciona flexibilidad y libertad de elección
Aunque los LLMs monolíticos, los propietarios y la caja negra sean lo que la mayoría de las personas ve y piensa sobre la IA generativa, estamos comenzando a ver un impulso creciente hacia modelos de IA más pequeños, independientes y desarrollados para un propósito específico
Aquellospequeños modelos de lenguaje(SLMs) generalmente se entrenan en conjuntos de datos mucho más pequeños para darles su funcionalidad básica, y entonces están aún más adaptados para casos de uso específicos con datos y conocimiento específicos del dominio
Estos SLM son significativamente más eficientes que sus primos mayores, y demostraron tener un rendimiento tan bueno (si no mejor) cuando se usaron para el propósito previsto. Son más rápidos y más eficientes para entrenar e implementar, y pueden ser personalizados y adaptados según sea necesario
Y es en gran parte para eso que se creó el proyecto InstructLab. Con él, puedes tomar un modelo más pequeño de IA de código abierto y expandirlo con los datos y entrenamientos adicionales que desees
Por ejemplo, puedes usar InstructLab para crear un chatbot de atención al cliente altamente ajustado y desarrollado para un fin específico, potencializando mejores prácticas en la organización. Esta práctica permite que usted brinde lo mejor de su experiencia en atención al cliente a todos, en todos los lugares, en tiempo real.
E, más importante, esto te permite evitar quedarte atado a un proveedor y proporciona flexibilidad en términos de dónde y cómo implementas tu modelo de IA y cualquier aplicación creada en base a él
5. Posibilita un ecosistema vibrante
En la comunidad abierta, “Nadie innova solo“, y esta creencia se mantiene desde los primeros meses de fundación de la comunidad.
Esta idea seguirá siendo válida en la era de la IA dentro de Red Hat, líder en soluciones abiertas, que proporcionará varias herramientas y estructuras de código abierto en forma deRed Hat AI,solución con la cual los socios generarán más valor a los clientes finales.
Un único proveedor no puede ofrecer todo lo que una organización necesita, tú mismo puedes seguir la velocidad actual de la evolución tecnológica. Los principios y prácticas de código abierto aceleran la innovación y permiten un ecosistema vibrante al promover asociaciones y oportunidades de colaboración entre proyectos e industrias
6. Reducir costos
A principios de 2025, estima-seque el salario base promedio de un científico de datos en Estados Unidos sea superior a US$ 125.000, con científicos de datos más experimentados que pueden ganar significativamente más
Obviamente, hay una demanda enorme y creciente por científicos de datos con la IA, pero pocas empresas tienen muchas esperanzas de atraer y retener los talentos especializados que necesitan
Y los LLMs realmente grandes son exorbitantemente caros de construir, entrenar, mantener e implantar, exigiendo almacenes enteros llenos de equipos informáticos altamente optimizados (y muy caros) y una cantidad enorme de almacenamiento
Modelos abiertos, menores y construidos para propósitos específicos y aplicaciones de IA son significativamente más eficientes para construir, entrenar e implementar. No solo exigen una fracción del poder de computación de los LLMs, proyectos como InstructLab permiten que personas sin habilidades y experiencia especializadas contribuyan activa y efectivamente al entrenamiento y ajuste fino de modelos de IA
Claramente, la economía de costos y la flexibilidad que el open source aporta al desarrollo de IA son beneficiosas para pequeñas y medianas empresas que esperan alcanzar una ventaja competitiva con las aplicaciones de IA que pueden traer
En resumen
Para la construcción de una IA democrática y abierta, es crucial utilizar los principios de código abierto que viabilizaron la computación en la nube, la internet, el Linux y tantas otras tecnologías abiertas, poderosas y profundamente innovadoras
Este es el camino que Red Hat está siguiendo para viabilizar la IA y otras herramientas relacionadas. Todos deben beneficiarse del desarrollo de la inteligencia artificial, así, todos deben poder ayudar a determinar y moldear su trayectoria, y contribuir a su desarrollo. La innovación colaborativa y el open source no son esenciales como ineludibles para el futuro de la disciplina
