קוד פתוח הוא חיוני לעתיד של הבינה המלאכותית

הרעיון שלבינה מלאכותיתהבינה המלאכותית אינה חדשה, אבל התקדמויות האחרונות בטכנולוגיות הקשורות הפכו אותה לכלי שמשמש אותנו כולנו מדי יום.החשיבות הגוברת וההתרבות של הבינה המלאכותית היא, באותו הזמן, מרגש ופוטנציאלית מדאיג, כי הבסיסים של רבות מהפלטפורמות והמשאבים של בינה מלאכותית הם בעצם קופסאות שחורות הנשלטות על ידי מספר קטן של תאגידים חזקים

ארגונים גדולים, כמו רד האט, מאמינים שכולם צריכים להיות מסוגלים לתרום ל-AI. החדשנות ב-AI לא צריכה להיות מוגבלת לחברות שיכולות להרשות לעצמן כמויות עצומות של יכולת עיבוד ולמדעני נתונים הנדרשים לאימון אלהמודלים גדולים של שפה(מודלים לשוניים גדולים)

במקום זאת, עשורים של ניסיון בקוד פתוח לפיתוח תוכנה ושיתוף פעולה עם הקהילות מאפשרים לכולם לתרום ולהפיק תועלת מהבינה המלאכותית, באותו הזמן שבו הם עוזרים לעצב עתיד שיתאים לצרכים שלנו. אין ספק שהגישה של קוד פתוח היא הדרך היחידה לממש את הפוטנציאל המלא של הבינה המלאכותית, הופכת אותה לבטוחה יותר, נגיש ודמוקרטי

מה זה קוד פתוח

אם כי המונח "קוד פתוח" מתייחס במקור לשיטת פיתוח תוכנה, הוא התרחב כדי לכלול צורת עבודה כללית יותר שהיא פתוחה, מופצת ושיתופית לעומק. התנועה של קוד פתוח עכשיו הולכת הרבה מעבר לעולם התוכנה, והדרך להיות קוד פתוחחיבק מאמצים שיתופיים ברחבי העולם, כולל תחומים כמו מדע, חינוך, ממשלה, ייצור, בריאות ועוד

התרבות של קוד פתוח יש כמהעקרונות וערכים בסיסייםשגורמת לה להיות אפקטיבית ומשמעותית, למשל

• השתתפות שיתופית
• אחריות משותפת
• חלפות פתוחות
• מריטוקרטיה והכלה
• פיתוח מונחה קהילה
• שיתוף פעולה פתוח
• אוטו-ארגון
• כבוד והדדיות

כאשר העקרונות של קוד פתוח מהווים את הבסיס למאמצים שיתופיים, ההיסטוריה מראה שדברים מדהימים אפשריים. כמה דוגמאות חשובות נעות בין הפיתוח וההתרבות שללינוקסכמערכת ההפעלה החזקה והנוכחת ביותר בעולם עד להופעה ולצמיחה שלקוברנטיסומקונטיינרים, מעבר לפיתוח ולהרחבת האינטרנט עצמו

שישה יתרונות של קוד פתוח בעידן הבינה המלאכותית

ישנם אינספור יתרונות לפיתוח טכנולוגיות בקוד פתוח, אבל שש יתרונות בולטים בין היתר. 

1. הגברת מהירות החדשנות

כאשר הטכנולוגיה מפותחת בצורה שיתופית ופתוחה, החדשנות והגילוי יכולים להתרחש הרבה יותר מהר, בניגוד לארגונים סגורים ולפתרונות קנייניים. 

כאשר העבודה משותפת באופן פתוח ואחרים יש את היכולת ליצור על בסיסה, הצוותים חוסכים כמות עצומה של זמן ומאמץ כי הם לא צריכים להתחיל מאפס. רעיונות חדשים יכולים להרחיב את הפרויקטים שהיו לפני כן. זה לא רק חוסך זמן וכסף, אבל גם מחזק את התוצאות כי יותר אנשים עובדים יחד כדי לפתור בעיות, לשתףתובנותולסקור את העבודה של זו את זו

קהילה רחבה ושיתופית פשוט יכולה להשיג יותר: מקדמת אנשים ומחברת מומחיות כדי לפתור בעיות מורכבות ולחדש בצורה מהירה ויעילה יותר מאשר קבוצות קטנות ומבודדות. 

2. לדמוקרטיזציה של גישה

הקוד הפתוח גם מדמוקרט את הגישה לטכנולוגיות חדשות של בינה מלאכותית. כאשר אתה מחפש, קודים וכלים משותפים באופן פתוח, זה עוזר להסיר חלק מהמחסומים שמגבילים בדרך כלל את הגישה לחדשנות מתקדמת

האינסטרקטלאבזהו דוגמה מצוינת לעיקרון הזה. היוזמה היא פרויקט של בינה מלאכותית בקוד פתוח, עצמאי ממודל, שמפשטת את תהליך התרומה של מיומנויות וידע ל-LLMs. המטרה של המאמץ היא לאפשר לכל אחד לעזור לעצב אתבינה מלאכותית גנרטיבית(ג'נרל איי), כולל את אלו שאין להם את הכישורים וההכשרה במדעי הנתונים הנדרשים בדרך כלל. זה מאפשר ליותר אנשים וארגונים לתרום לאימון ולשיפור של LLMs בצורה אמינה

3. אבטחה ופרטיות משופרות

איך פרויקטים קוד פתוח מפחיתים את מחסומי הכניסה, קבוצה גדולה ומגוונת יותר של משתפי פעולה יכולה לעזור לזהות ולפתור אתגרים פוטנציאליים של אבטחה הנמצאים במודלים של בינה מלאכותית בזמן שהם מתפתחים

רוב הנתונים והשיטות המשמשות לאימון והתאמת מודלים של בינה מלאכותית סגורים ומוחזקים על ידי לוגיקות בעלות. לעיתים נדירות אנשים מחוץ לארגונים הללו מצליחים להשיג תובנות כלשהן לגבי איך האלגוריתמים הללו פועלים ואם הם מכילים נתונים פוטנציאליים מסוכנים או הטיות טבועות

אם מודל והנתונים ששימשו לאימון שלו יהיו פתוחים, עם זאת, כל אדם שמעוניין יוכל לבדוק אותם, הפחתת סיכוני אבטחה ומזעור הטיות בפלטפורמות.בנוסף, התרומות של הפילוסופיה הפתוחה יכולות ליצור כלים ותהליכים למעקב וביקורת על הפיתוח העתידי של מודלים ואפליקציות, מאפשר לעקוב אחר הפיתוח של פתרונות שונים. 

הפתיחות והשקיפות הזו גםגירם ביטחון, מכיוון שמשתמשים יכולים לבדוק ישירות כיצד הנתונים שלהם משמשים ומעובדים, כדי שיוכלו לבדוק אם הפרטיות והסמכות על הנתונים שלהם נשמרות. בנוסף, חברות יכולות גם להגן על המידע הפרטי שלהן, סודיים או בבעלות פרטית המשתמשים בפרויקטים קוד פתוח כמו InstructLab כדי ליצור את המודלים המותאמים האישיים שלהם, עליהם הם שומרים על שליטה קפדנית

4. מספק גמישות וחופש בחירה

למרות ה-LLMs המונוליטיים, בעלים ותיבת שחורה הם מה שרוב האנשים רואים וחושבים על IA גנרטיבית, אנחנו מתחילים לראות דחף גובר לכיוון מודלים קטנים יותר של בינה מלאכותית, עצמאיים ומפותחים למטרה ספציפית

אלהמודלים קטנים של שפה(SLMs) בדרך כלל מאומנים על מערכי נתונים קטנים הרבה יותר כדי לתת להם את הפונקציה הבסיסית שלהם, והם מותאמים עוד יותר למקרים של שימוש ספציפי עם נתונים וידע ספציפיים לדומיין

ה-SLMs הללו הם הרבה יותר יעילים מאשר בני הדודים הגדולים שלהם, והראו ביצועים טובים כל כך (אם לא טובים יותר) כאשר השתמשו בהם למטרה המיועדת. הם מהירים ויעילים יותר לאימון והטמעה, ויכולים להיות מותאמים אישית ומותאמים לפי הצורך

וזה בעיקר בשביל זה שהפרויקט InstructLab נוצר. עםו, אתה יכול לקחת מודל קטן יותר של בינה מלאכותית בקוד פתוח ולהרחיב אותו עם הנתונים והאימונים הנוספים שתרצה

למשל, אתה יכול להשתמש ב-InstructLab כדי ליצור צ'אטבוט שירות לקוחות מותאם מאוד ומפותח למטרה ספציפית, מניעת שיפוטים טובים יותר בארגון. פרקטיקה זו מאפשרת לך לספק את הטוב ביותר מהניסיון שלך בשירות לקוחות לכולם, בכל המקומות, בזמן אמת. 

ו, יותר חשוב, זה מאפשר לך להימנע מלהיות כבול לספק ומספק גמישות מבחינת היכן ואיך אתה מיישם את מודל ה-AI שלך וכל יישומים שנוצרו בהתבסס עליו

5. מאפשר אקוסיסטם תוסס

בקהילה הפתוחה,  “אף אחד לא ממציא לבד“, והאמונה הזו נשמרת מאז החודשים הראשונים להקמת הקהילה. 

הרעיון הזה ימשיך להיות תקף בעידן ה-AI בתוך רד האט, מוביל פתרונות פתוחים, שיספק מספר כלים ומסגרות קוד פתוח בצורה שלרד האט AI,פתרון שבו שותפים ייצרו יותר ערך ללקוחות הסופיים. 

ספק יחיד לא יכול לספק את כל מה שארגון צריך, אתה יכול לעקוב אחרי מהירות ההתפתחות הטכנולוגית הנוכחית. עקרונות ופרקטיקות של קוד פתוח מאיצים את החדשנות ומאפשרים אקוסיסטם תוסס על ידי קידום שותפויות והזדמנויות לשיתוף פעולה בין פרויקטים ותעשיות

6. צמצום עלויות

בתחילת 2025, מוערךששכר הבסיס הממוצע של מדען נתונים בארצות הברית גבוה מ-125 דולר.000, עם מדעני נתונים מנוסים יותר שיכולים להרוויח משמעותית יותר

ברור, יש ביקוש עצום וגדל למדעני נתונים עם הבינה המלאכותית, אבל מעט חברות יש תקווה רבה למשוך ולשמור על הכישרונות המיוחדים שהן זקוקות להן

וה-LLMs הגדולים באמת יקרים להפליא לבנייה, לאמן, לשמור ולהטמיע, דורש מחסנים שלמים מלאים בציוד מחשוב מאוד מותאם (וגם מאוד יקר) וכמות עצומה של אחסון

מודלים פתוחים, קטנים ונבנים למטרות ספציפיות ויישומי בינה מלאכותית הם משמעותית יותר יעילים לבנייה, לאמן וליישם. הם לא רק דורשים חלק מהמחשב של ה-LLMs, פרויקטים כמו InstructLab מאפשרים לאנשים ללא מיומנויות וניסיון מיוחדים לתרום באופן פעיל ויעיל לאימון וכיול של מודלים של בינה מלאכותית

ברור, החיסכון בעלויות והגמישות שהקוד הפתוח מביא לפיתוח בינה מלאכותית הם יתרון עבור עסקים קטנים ובינוניים שמצפים להשיג יתרון תחרותי עם היישומים שהבינה המלאכותית יכולה להביא

בסיכום

לבניית בינה מלאכותית דמוקרטית ופתוחה, חשוב להשתמש בעקרונות קוד פתוח שהפכו את המחשוב בענן לאפשרי, האינטרנט, לינוקס ורבות אחרות מהטכנולוגיות הפתוחות, חזקות וחדשניות לעומק

זהו המסלול שבו רד האט פועלת כדי להנגיש את הבינה המלאכותית וכלים קשורים אחרים. כולם צריכים להרוויח מהתפתחות הבינה המלאכותית, כך, כולם צריכים להיות מסוגלים לעזור לקבוע ולעצב את המסלול שלהם, ולתרום לפיתוחו. החדשנות שיתופית והקוד הפתוח אינם חיוניים כמו שהם בלתי נמנעים לעתיד הדיסציפלינה