la idea de inteligencia artificial (IA) no es nuevo, 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 emocionante y potencialmente alarmante, ya que las bases de muchas plataformas y recursos de IA son esencialmente cajas negras controladas por un pequeño número de corporaciones poderosas.
Las grandes organizaciones, como Red Hat, creen que Todos deben tener la capacidad de contribuir a la IA. La innovación de IA no debe limitarse a las empresas que puedan permitirse una gran cantidad de capacidad de procesamiento y los científicos de datos necesarios para capacitar a estos Grandes modelos de lenguaje (LLM)
En cambio, décadas de experiencia de código abierto para el desarrollo de software y la colaboración con las comunidades permiten que todos contribuyan y se beneficien de la IA al tiempo que ayudan a dar forma a un futuro que satisfaga nuestras necesidades. No hay duda de que el enfoque de código abierto es la única forma de alcanzar todo el potencial de la IA, haciéndolo más seguro, accesible y democratizado.
¿Qué es el código abierto?
Si bien el término “código abierto” se refiere originalmente a una metodología de desarrollo de software, se ha ampliado para abarcar una forma de trabajo más general que es abierta, descentralizada y profundamente colaborativa. El movimiento de código abierto ahora va mucho más allá del mundo del software, y La forma de ser de código abierto Ha sido adoptado por los esfuerzos de colaboración en todo el mundo, incluidos sectores como la ciencia, la educación, el gobierno, la fabricación, la salud y más.
La cultura de código abierto tiene algunos principios fundamentales que lo hacen efectivo y significativo, por ejemplo:
- Participación colaborativa
- responsabilidad compartida
- Intercambios abiertos
- Meritocracia e inclusión
- Desarrollo orientado a la comunidad
- Colaboración abierta
- autoorganización
- Respeto y reciprocidad
Cuando los principios de código abierto forman la base de los esfuerzos de colaboración, la historia muestra que las cosas asombrosas son posibles. Algunos ejemplos importantes van desde el desarrollo y la proliferación de la Linux como el sistema operativo más poderoso y omnipresente del mundo hasta el surgimiento y crecimiento de Kubernetes y contenedores, además del desarrollo y expansión de Internet.
Seis ventajas del código abierto en la era de la IA
Existen numerosos beneficios para el desarrollo de tecnologías por medio de código abierto, pero se destacan seis ventajas entre las demás.
1. Mayor velocidad de innovación
Cuando la tecnología se desarrolla de manera colaborativa y abierta, la innovación y el descubrimiento pueden ocurrir mucho más rápido, a diferencia de las organizaciones cerradas y las soluciones patentadas.
Cuando el trabajo se comparte abiertamente y otros tienen la capacidad de crear en base a él, los equipos ahorran una gran cantidad de tiempo y esfuerzo porque no tienen que comenzar desde cero. Las nuevas ideas pueden ampliar los proyectos que se presentaron antes. Esto no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también fortalece los resultados a medida que más personas trabajan juntas para resolver problemas, compartir ideas y revisar el trabajo de los demás.
Una comunidad más amplia y colaborativa es simplemente capaz de lograr más: promover personas y conectar la experiencia para resolver problemas complejos e innovar de manera más rápida y eficaz que los grupos pequeños y aislados.
2 . Democratizar el acceso
El código abierto también democratiza el acceso a nuevas tecnologías de IA. Cuando las encuestas, los códigos y las herramientas se comparten abiertamente, ayuda a eliminar algunas de las barreras que normalmente limitan el acceso a innovaciones de vanguardia.
EL InstructLab Es un gran ejemplo de esta premisa. La iniciativa es un proyecto de IA de código abierto independiente de modelo que simplifica el proceso de aportación de habilidades y conocimientos a LLMS. El objetivo del esfuerzo es permitir que cualquiera ayude a dar forma a la Ia generativa (Gen AI), incluidos aquellos que no tienen las habilidades y la capacitación en ciencia de datos normalmente se necesitan. Esto permite que más individuos y organizaciones contribuyan de manera confiable a la capacitación y refinación de LLM.
3. Seguridad y privacidad mejoradas
A medida que los proyectos de código abierto reducen las barreras de entrada, un grupo de empleados más grande y diverso puede ayudar a identificar y abordar los posibles desafíos de seguridad en los modelos de IA a medida que se están desarrollando.
La mayoría de los datos y métodos utilizados para entrenar y ajustar los modelos de IA se cierran y mantienen por lógica patentada. Rara vez los extraños de estas organizaciones pueden obtener información sobre cómo funcionan estos algoritmos y si albergan datos potencialmente peligrosos o sesgos inherentes.
Sin embargo, si se abre un modelo y los datos utilizados para capacitarlo, cualquier persona interesada puede examinarlo, reduciendo los riesgos de seguridad y minimizando los sesgos de la plataforma. Además, los colaboradores de filosofía abierta pueden crear herramientas y procesos para rastrear y auditar el futuro desarrollo de modelos y aplicaciones, permitiendo monitorear el desarrollo de diferentes soluciones.
Esta apertura y transparencia también generar confianza, ya que los usuarios tienen la posibilidad de examinar directamente cómo se utilizan y procesan sus datos, para que puedan comprobar si se respeta su privacidad y la soberanía de datos. Además, las empresas también pueden proteger su información privada, confidencial o patentada utilizando proyectos de código abierto como InstructLab para crear sus propios modelos ajustados, sobre los cuales mantienen un estricto control.
4. Proporciona flexibilidad y libertad de elección
Si bien los LLM monolíticos, patentados y de caja negra son lo que la mayoría de la gente ve y piensa sobre la IA generativa, estamos comenzando a ver un impulso creciente hacia modelos de IA más pequeños, independientes y desarrollados desarrollados para un propósito específico.
estas Modelos de lenguaje pequeño (SLM) generalmente se entrenan en conjuntos de datos mucho más pequeños para brindarles su funcionalidad básica y se adaptan aún más a casos de uso específicos con datos y conocimientos específicos de dominio.
Estos SLM son significativamente más eficientes que sus primos más grandes y han demostrado que también funcionan bien (si no mejor) cuando se usan para el propósito previsto. Son más rápidos y eficientes para entrenar y desplegar, y pueden personalizarse y adaptarse según sea necesario.
Y para eso se creó el proyecto InstructLab. Con él, puede tomar un modelo más pequeño de IA de código abierto y expandirlo con los datos y la capacitación adicionales que desee.
Por ejemplo, puede usar Instruirlab para crear un chatbot de servicio para el cliente altamente ajustado y desarrollado para un propósito específico, mejorando las mejores prácticas en la organización. Esta práctica le permite brindar lo mejor de su experiencia de servicio al cliente para todos, en todas partes, en tiempo real.
Y, lo que es más importante, esto le permite evitar quedarse con un proveedor y brinda flexibilidad en términos de dónde y cómo implementa su modelo de IA y cualquier aplicación basada en él.
5. Permite un ecosistema vibrante
En la comunidad abierta,“Nadie innova solo“, y esta creencia se ha mantenido desde los primeros meses de la 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 diversas herramientas y estructuras de código abierto en forma de sombrero rojo allí, Solución con la que los socios generarán más valor a los clientes finales.
Un solo proveedor no puede ofrecer todo lo que una organización necesita, ni siquiera mantenerse al día con 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, se estima Que el salario base promedio de un científico de datos en los Estados Unidos es más alto que US$ 125,000, y los científicos de datos más experimentados pueden ganar significativamente más.
Obviamente, existe una gran y creciente demanda de científicos de datos con IA, pero pocas empresas tienen una gran esperanza de atraer y retener los talentos especializados que necesitan.
Y los LLM realmente grandes son exorbitantes de construir, entrenar, mantener e implementar, lo que requiere almacenes completos llenos de equipos informáticos altamente optimizados (y muy costosos) y una gran cantidad de almacenamiento.
Los modelos abiertos, más pequeños y integrados para fines específicos y las aplicaciones de IA son significativamente más eficientes para la construcción, la capacitación y la implementación. No solo requieren una fracción del poder de cómputo de los LLM, proyectos como InstructLab permiten a las personas sin habilidades y experiencia especializadas contribuir de forma activa y efectiva a la capacitación y el ajuste de los modelos de IA.
Claramente, los ahorros de costos y la flexibilidad que aporta el código abierto al desarrollo de la IA son beneficiosos para las pequeñas y medianas empresas que esperan lograr una ventaja competitiva con las aplicaciones de IA.
en resumen
Para construir una IA abierta y democrática, es crucial utilizar los principios de código abierto que permitieron la computación en la nube, Internet, Linux y tantas otras tecnologías abiertas, poderosas y profundamente innovadoras.
Este es el camino que sigue Red Hat para hacer viable la IA y otras herramientas relacionadas. Todos deberían beneficiarse del desarrollo de la inteligencia artificial, por lo que todos deberían poder ayudar a determinar y dar forma a su trayectoria y contribuir a su desarrollo. La innovación colaborativa y el código abierto no son esenciales como inevitables para el futuro de la disciplina.
