Tehisintellekti idee pole uus, kuid hiljutised edusammud seotud tehnoloogiates on muutnud selle tööriistaks, mida me kõik iga päev kasutame. AI kasvav tähtsus ja levik on nii põnev kui ka potentsiaalselt murettekitav, kuna paljude tehisintellekti platvormide ja võimete alustalad on sisuliselt mustad kastid, mida kontrollib väike arv võimsaid korporatsioone.
Suured organisatsioonid, näiteks Red Hat, usuvad, et kõigil peaks olema võimalus tehisintellekti panustada . Tehisintellekti innovatsioon ei tohiks piirduda ettevõtetega, mis saavad endale lubada tohutut töötlemisvõimsust ja andmeteadlasi, keda on vaja nende suurte keelemudelite (LLM-ide) koolitamiseks.
Selle asemel võimaldab aastakümnete pikkune kogemus avatud lähtekoodiga tarkvara arendamises ja kogukonna koostöös kõigil tehisintellekti panustada ja sellest kasu saada, aidates samal ajal kujundada tulevikku, mis vastab meie vajadustele. Pole kahtlustki, et avatud lähtekoodiga lähenemine on ainus viis tehisintellekti täieliku potentsiaali saavutamiseks, muutes selle turvalisemaks, kättesaadavamaks ja demokraatlikumaks.
Mis on avatud lähtekoodiga?
Kuigi termin "avatud lähtekoodiga" viitas algselt tarkvaraarendusmetoodikale, on see laienenud hõlmama üldisemat tööviisi, mis on avatud, detsentraliseeritud ja sügavalt koostööl põhinev. Avatud lähtekoodi liikumine ulatub nüüdseks palju kaugemale tarkvara maailmast ning avatud lähtekoodiga olemise viisi on omaks võtnud koostööprojektid kogu maailmas, sealhulgas sellistes sektorites nagu teadus, haridus, valitsus, tootmine, tervishoid ja palju muud.
Avatud lähtekoodiga kultuuril on mõned põhiprintsiibid ja väärtused , mis muudavad selle tõhusaks ja sisukaks, näiteks:
- Koostööpõhine osalemine
- Jagatud vastutus
- Avatud tehinguteks
- Meritokraatia ja kaasatus
- Kogukonnakeskne areng
- Avatud koostöö
- Iseorganiseerumine
- Austus ja vastastikkus
Kui avatud lähtekoodi põhimõtted moodustavad koostöö aluse, näitab ajalugu, et uskumatud asjad on võimalikud. Mõned olulised näited ulatuvad Linuxi kui maailma võimsaima ja kõikjalolevaima operatsioonisüsteemi arendamisest ja levikust kuni Kubernetesi ja konteinerite tekkimise ja kasvuni, aga ka interneti enda arengu ja laienemiseni.
Kuus avatud lähtekoodiga tarkvara eelist tehisintellekti ajastul
Avatud lähtekoodiga tehnoloogiate arendamisel on arvukalt eeliseid, kuid ülejäänute hulgast paistavad silma kuus eelist.
1. Innovatsiooni kiiruse suurendamine
Kui tehnoloogiat arendatakse koostöös ja avatult, saab innovatsioon ja avastused toimuda palju kiiremini, erinevalt suletud organisatsioonidest ja patenteeritud lahendustest.
Kui töö on avalikult jagatud ja teistel on võimalus sellele edasi ehitada, säästavad meeskonnad tohutult aega ja vaeva, sest nad ei pea nullist alustama. Uued ideed saavad laiendada varasemaid projekte. See mitte ainult ei säästa aega ja raha, vaid tugevdab ka tulemusi, sest rohkem inimesi töötab koos probleemide lahendamisel, teadmiste ja üksteise töö ülevaatamisel.
Laiem ja koostööaldisem kogukond on lihtsalt võimeline saavutama rohkem: andma inimestele jõudu ja ühendama ekspertteadmisi, et lahendada keerulisi probleeme ning teha uuendusi kiiremini ja tõhusamalt kui väikesed ja isoleeritud rühmad.
2. Juurdepääsu demokratiseerimine
Avatud lähtekood demokratiseerib ka juurdepääsu uutele tehisintellekti tehnoloogiatele. Kui uuringuid, koodi ja tööriistu jagatakse avalikult, aitab see kõrvaldada mõned takistused, mis tavaliselt piiravad juurdepääsu tipptasemel uuendustele.
InstructLab Algatus on mudelist sõltumatu avatud lähtekoodiga tehisintellekti projekt, mis lihtsustab oskuste ja teadmiste panustamise protsessi õigusteaduse eriala spetsialistidele (LLM-idele). Selle eesmärk on võimaldada kõigil kujundada generatiivset tehisintellekti (gen AI), sealhulgas neil, kellel puuduvad tavaliselt vajalikud andmeteaduse oskused ja väljaõpe. See võimaldab rohkematel inimestel ja organisatsioonidel usaldusväärselt panustada õigusteaduse eriala spetsialistide koolitamisse ja täiustamisse.
3. Täiustatud turvalisus ja privaatsus
Kuna avatud lähtekoodiga projektid vähendavad sisenemistõkkeid, saab suurem ja mitmekesisem panustajate rühm aidata tuvastada ja lahendada tehisintellekti mudelite arendamise käigus esinevaid võimalikke turvaprobleeme.
Enamik tehisintellekti mudelite treenimiseks ja häälestamiseks kasutatavaid andmeid ja meetodeid on suletud ja neid haldab patenteeritud loogika. Nende organisatsioonide välised inimesed saavad harva aimu, kuidas need algoritmid töötavad ja kas need sisaldavad potentsiaalselt ohtlikke andmeid või loomupäraseid eelarvamusi.
Kui aga mudel ja selle treenimiseks kasutatavad andmed on avatud, saab iga huviline neid uurida, vähendades turvariske ja platvormi eelarvamusi. Lisaks saavad avatud filosoofia pooldajad luua tööriistu ja protsesse mudelite ja rakenduste edasise arengu jälgimiseks ja auditeerimiseks, mis võimaldab erinevate lahenduste arengut jälgida.
See avatus ja läbipaistvus tekitavad ka usaldust , kuna kasutajatel on võimalus otse uurida, kuidas nende andmeid kasutatakse ja töödeldakse, et nad saaksid kontrollida, kas nende privaatsust ja andmesuveräänsust austatakse. Lisaks saavad ettevõtted kaitsta oma privaatset, konfidentsiaalset või omandiõigusega kaitstud teavet, kasutades avatud lähtekoodiga projekte, näiteks InstructLab, et luua oma kohandatud mudeleid, mille üle neil on range kontroll.
4. See pakub paindlikkust ja valikuvabadust
Kuigi enamik inimesi näeb ja arvab generatiivse tehisintellekti puhul monoliitseid, patenteeritud ja musta kasti põhisegusid õigusteaduse magistriõppes (LLM), hakkame nägema üha suuremat tõuget väiksemate, sõltumatute tehisintellekti mudelite poole, mis on välja töötatud konkreetseks eesmärgiks.
Neid väikeseid keelemudeleid (SLM-e) treenitakse tavaliselt palju väiksemate andmekogumite peal, et anda neile põhifunktsioonid, ja seejärel kohandatakse neid konkreetsete kasutusjuhtude jaoks valdkonnapõhiste andmete ja teadmistega.
Need SLM-id on oluliselt tõhusamad kui nende suuremad analoogid ning on näidanud oma otstarbele vastavat (kui mitte paremat) jõudlust. Neid on kiirem ja tõhusam treenida ja juurutada ning neid saab vastavalt vajadusele kohandada ja kohandada.
Ja suuresti just seetõttu loodigi InstructLabi projekt. Selle abil saate võtta väiksema, avatud lähtekoodiga tehisintellekti mudeli ja laiendada seda soovitud lisaandmete ja koolitusega.
Näiteks saate InstructLabi abil luua ülimalt kohandatud ja otstarbeka klienditeeninduse vestlusroboti, mis kasutab teie organisatsiooni parimaid tavasid. See tava võimaldab teil pakkuda parimat võimalikku klienditeeninduskogemust kõigile, kõikjal ja reaalajas.
Ja mis kõige tähtsam, see võimaldab teil vältida ühe tarnija külge klammerdumist ning pakub paindlikkust tehisintellekti mudeli ja sellele loodud rakenduste rakendamise koha ja viisi osas.
5. See võimaldab elujõulist ökosüsteemi
Avatud kogukonnas „ ei uuenda keegi üksi “ ja seda uskumust on säilitatud kogukonna asutamisest selle algusaegadel.
Red Hat AI näol – lahenduse, mille abil partnerid loovad lõppklientidele rohkem väärtust.
Üks müüja ei saa pakkuda kõike, mida organisatsioon vajab, ega isegi sammu pidada praeguse tehnoloogilise arengu kiirusega. Avatud lähtekoodi põhimõtted ja tavad kiirendavad innovatsiooni ning võimaldavad elujõulist ökosüsteemi, edendades partnerlussuhteid ja koostöövõimalusi projektide ja tööstusharude vahel.
6. Vähendage kulusid
2025. aasta alguseks on andmeteadlase keskmine põhipalk Ameerika Ühendriikides hinnanguliselt
Ilmselgelt on tehisintellekti oskustega andmeteadlaste järele tohutu ja kasvav nõudlus, kuid vähestel ettevõtetel on palju lootust ligi meelitada ja hoida vajalikku spetsialiseerunud talenti.
Ja tõeliselt suurte õigusteaduse üliõpilased (LLM-id) on ehitamine, koolitamine, hooldamine ja juurutamine meeletult kallid, nõudes terveid ladusid, mis on täidetud ülioptimeeritud (ja väga kallite) arvutiseadmetega ning tohutul hulgal salvestusruumi.
Avatud, väiksemad mudelid, mis on loodud spetsiifilisteks eesmärkideks ja tehisintellekti rakendusteks, on oluliselt tõhusamad ehitada, treenida ja juurutada. Lisaks sellele, et need vajavad vaid murdosa õigusteaduse magistrantide arvutusvõimsusest, võimaldavad sellised projektid nagu InstructLab inimestel, kellel puuduvad erioskused ja kogemused, aktiivselt ja tõhusalt panustada tehisintellekti mudelite treenimisse ja peenhäälestamisse.
On selge, et avatud lähtekoodiga tehisintellekti arendamise kulude kokkuhoid ja paindlikkus on kasulikud väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele, kes loodavad saada konkurentsieelise tehisintellekti rakendustest, mida nad pakkuda saavad.
Kokkuvõttes
Demokraatliku ja avatud tehisintellekti loomiseks on oluline kasutada avatud lähtekoodiga põhimõtteid, mis võimaldasid pilvandmetöötlust, internetti, Linuxit ja paljusid teisi avatud, võimsaid ja sügavalt uuenduslikke tehnoloogiaid.
See on tee, mida Red Hat järgib tehisintellekti ja muude sellega seotud tööriistade võimaldamiseks. Kõik peaksid tehisintellekti arengust kasu saama; seetõttu peaks igaüks saama aidata selle trajektoori määrata ja kujundada ning selle arengule kaasa aidata. Koostööl põhinev innovatsioon ja avatud lähtekoodiga tarkvara ei ole küll distsipliini tuleviku seisukohalt hädavajalikud, kuid vältimatud.
