Ideja umjetne inteligencije (UI) nije nova, ali nedavni napredak u srodnim tehnologijama transformirao ju je u alat koji svi koristimo svakodnevno. Rastuća važnost i širenje UI je istovremeno uzbudljivo i potencijalno alarmantno, budući da su temelji mnogih UI platformi i mogućnosti u biti crne kutije kojima upravlja mali broj moćnih korporacija.
Velike organizacije, poput Red Hata, vjeruju da bi svatko trebao imati mogućnost doprinijeti umjetnoj inteligenciji . Inovacije u umjetnoj inteligenciji ne bi trebale biti ograničene na tvrtke koje si mogu priuštiti ogromne količine procesorske snage i znanstvenike podataka potrebne za obuku ovih velikih jezičnih modela (LLM).
Umjesto toga, desetljeća iskustva u razvoju softvera otvorenog koda i suradnji zajednice omogućuju svima da doprinesu i imaju koristi od umjetne inteligencije, istovremeno pomažući u oblikovanju budućnosti koja zadovoljava naše potrebe. Nema sumnje da je pristup otvorenog koda jedini način da se ostvari puni potencijal umjetne inteligencije, čineći je sigurnijom, pristupačnijom i demokratiziranijom.
Što je otvoreni kod?
Iako se pojam "otvoreni kod" izvorno odnosio na metodologiju razvoja softvera, proširio se i obuhvatio općenitiji način rada koji je otvoren, decentraliziran i duboko suradnički. Pokret otvorenog koda sada se proteže daleko izvan svijeta softvera, a način postojanja otvorenog koda prihvaćen je zajedničkim naporima diljem svijeta, uključujući sektore poput znanosti, obrazovanja, vlade, proizvodnje, zdravstva i drugih.
Kultura otvorenog koda ima neka temeljna načela i vrijednosti koje je čine učinkovitom i smislenom, na primjer:
- Suradničko sudjelovanje
- Zajednička odgovornost
- Otvoreno za trgovanje
- Meritokracija i uključivost
- Razvoj usmjeren na zajednicu
- Otvorena suradnja
- Samoorganizacija
- Poštovanje i uzajamnost
Kada principi otvorenog koda čine osnovu zajedničkih napora, povijest pokazuje da su nevjerojatne stvari moguće. Neki važni primjeri kreću se od razvoja i širenja Linuxa kao najmoćnijeg i sveprisutnog operativnog sustava na svijetu do pojave i rasta Kubernetesa i kontejnera, kao i razvoja i širenja samog Interneta.
Šest prednosti otvorenog koda u doba umjetne inteligencije.
Postoje brojne prednosti razvoja tehnologija putem otvorenog koda, ali šest se prednosti ističe među ostalima.
1. Povećanje brzine inovacija
Kada se tehnologija razvija kolaborativno i otvoreno, inovacije i otkrića mogu se dogoditi puno brže, za razliku od zatvorenih organizacija i vlasničkih rješenja.
Kada se rad otvoreno dijeli i drugi imaju mogućnost nadograditi ga, timovi štede ogromnu količinu vremena i truda jer ne moraju početi ispočetka. Nove ideje mogu proširiti projekte koji su nastali prije. To ne samo da štedi vrijeme i novac, već i jača rezultate jer više ljudi surađuje na rješavanju problema, dijeljenju uvida i međusobnom pregledu rada.
Šira, suradničkija zajednica jednostavno je sposobna postići više: osnažiti ljude i povezati stručnost kako bi brže i učinkovitije rješavala složene probleme i inovirala nego male, izolirane grupe.
2. Demokratizirajte pristup
Otvoreni kod također demokratizira pristup novim AI tehnologijama. Kada se istraživanja, kod i alati otvoreno dijele, to pomaže u uklanjanju nekih prepreka koje obično ograničavaju pristup vrhunskim inovacijama.
InstructLab Inicijativa je modelno-agnostički, AI projekt otvorenog koda koji pojednostavljuje proces doprinosa vještinama i znanjima LLM-ovima. Cilj ovog napora je omogućiti svima da pomognu u oblikovanju generativne AI (gen AI), uključujući i one koji nemaju tipično potrebne vještine i obuku iz znanosti o podacima. To omogućuje većem broju pojedinaca i organizacija da pouzdano doprinesu obuci i usavršavanju LLM-ova.
3. Poboljšana sigurnost i privatnost
Budući da projekti otvorenog koda smanjuju prepreke za ulazak, veća i raznolikija skupina suradnika može pomoći u identificiranju i rješavanju potencijalnih sigurnosnih izazova prisutnih u modelima umjetne inteligencije dok se razvijaju.
Većina podataka i metoda koje se koriste za obuku i podešavanje AI modela su zatvorene i održavaju se vlasničkom logikom. Ljudi izvan tih organizacija rijetko dobivaju uvid u to kako ti algoritmi funkcioniraju i sadrže li potencijalno opasne podatke ili inherentne pristranosti.
Ako su model i podaci korišteni za njegovo učenje otvoreni, svatko tko je zainteresiran može ih ispitati, smanjujući sigurnosne rizike i minimizirajući pristranosti platforme. Nadalje, oni koji doprinose otvorenoj filozofiji mogu stvoriti alate i procese za praćenje i reviziju budućeg razvoja modela i aplikacija, omogućujući praćenje razvoja različitih rješenja.
Ova otvorenost i transparentnost također stvaraju povjerenje , budući da korisnici imaju mogućnost izravno provjeriti kako se njihovi podaci koriste i obrađuju, te tako mogu provjeriti poštuje li se njihova privatnost i suverenitet podataka. Nadalje, tvrtke također mogu zaštititi svoje privatne, povjerljive ili vlasničke informacije korištenjem projekata otvorenog koda poput InstructLaba za stvaranje vlastitih prilagođenih modela nad kojima održavaju strogu kontrolu.
4. Pruža fleksibilnost i slobodu izbora.
Iako većina ljudi vidi i razmišlja o monolitnim, vlasničkim i crnim kutijama LLM-ova kada je u pitanju generativna umjetna inteligencija, počinjemo vidjeti sve veći poticaj prema manjim, neovisnim modelima umjetne inteligencije razvijenim za određenu svrhu.
Ovi modeli malih jezika (SLM) obično se treniraju na mnogo manjim skupovima podataka kako bi im se dala osnovna funkcionalnost, a zatim se dodatno prilagođavaju specifičnim slučajevima upotrebe s podacima i znanjem specifičnim za domenu.
Ovi SLM-ovi su znatno učinkovitiji od svojih većih kolega i pokazali su performanse jednako dobre (ako ne i bolje) od one za koju su namijenjeni. Brži su i učinkovitiji za obuku i raspoređivanje te se mogu prilagoditi i prilagoditi prema potrebi.
I to je uglavnom razlog zašto je stvoren projekt InstructLab. S njim možete uzeti manji model umjetne inteligencije otvorenog koda i proširiti ga dodatnim podacima i obukom koju želite.
Na primjer, InstructLab možete koristiti za izradu visoko prilagođenog, namjenski izrađenog chatbota za korisničku podršku, koristeći najbolje prakse u cijeloj vašoj organizaciji. Ova praksa vam omogućuje da pružite najbolje moguće iskustvo korisničke podrške svima, svugdje, u stvarnom vremenu.
I, što je najvažnije, ovo vam omogućuje da izbjegnete vezanost za jednog dobavljača i pruža fleksibilnost u pogledu toga gdje i kako implementirate svoj AI model i sve aplikacije izgrađene na njemu.
5. Omogućuje živahan ekosustav.
U otvorenoj zajednici „ nitko ne inovira sam “ i to se uvjerenje održava od osnutka zajednice u njezinim najranijim mjesecima.
Ova ideja ostat će valjana u eri umjetne inteligencije unutar Red Hata, lidera u otvorenim rješenjima, koji će pružiti razne alate i okvire otvorenog koda u obliku Red Hat AI-a , rješenja s kojim će partneri generirati veću vrijednost za krajnje korisnike.
Jedan dobavljač ne može ponuditi sve što je organizaciji potrebno, pa čak ni pratiti trenutnu brzinu tehnološke evolucije. Principi i prakse otvorenog koda ubrzavaju inovacije i omogućuju dinamičan ekosustav poticanjem partnerstava i mogućnosti suradnje u različitim projektima i industrijama.
6. Smanjite troškove
Procjenjuje do početka 2025. prosječna osnovna plaća za podatkovnog znanstvenika u Sjedinjenim Državama
Očito je da postoji ogromna i rastuća potražnja za znanstvenicima podataka s vještinama umjetne inteligencije, ali malo tvrtki ima puno nade da će privući i zadržati specijalizirane talente koji su im potrebni.
A stvarno veliki LLM-ovi su pretjerano skupi za izgradnju, obuku, održavanje i implementaciju, zahtijevajući čitava skladišta ispunjena visoko optimiziranom (i vrlo skupom) računalnom opremom i ogromnom količinom prostora za pohranu.
Otvoreni, manji modeli izgrađeni za specifične svrhe i AI aplikacije znatno su učinkovitiji za izgradnju, obuku i implementaciju. Ne samo da zahtijevaju djelić računalne snage LLM-ova, već projekti poput InstructLaba omogućuju ljudima bez specijaliziranih vještina i iskustva da aktivno i učinkovito doprinesu obuci i finom podešavanju AI modela.
Jasno je da su uštede troškova i fleksibilnost koju otvoreni kod donosi razvoju umjetne inteligencije korisne za mala i srednja poduzeća koja se nadaju steći konkurentsku prednost od AI aplikacija koje mogu ponuditi.
Ukratko
Za izgradnju demokratske i otvorene umjetne inteligencije ključno je koristiti principe otvorenog koda koji su omogućili računarstvo u oblaku, internet, Linux i mnoge druge otvorene, moćne i duboko inovativne tehnologije.
Ovo je put kojim Red Hat ide kako bi omogućio umjetnu inteligenciju i druge srodne alate. Svi bi trebali imati koristi od razvoja umjetne inteligencije; stoga bi svi trebali moći pomoći u određivanju i oblikovanju njezine putanje te doprinijeti njezinom razvoju. Suradničke inovacije i otvoreni kod nisu bitni, ali su neizbježni za budućnost discipline.
