Myšlienka umelej inteligencie (AI) nie je nová, ale nedávny pokrok v súvisiacich technológiách ju premenil na nástroj, ktorý všetci používame denne. Rastúci význam a šírenie AI je vzrušujúce aj potenciálne alarmujúce, pretože základom mnohých platforiem a funkcií AI sú v podstate čierne skrinky ovládané malým počtom mocných korporácií.
Veľké organizácie, ako napríklad Red Hat, veria, že každý by mal mať možnosť prispieť k umelej inteligencii . Inovácie v oblasti umelej inteligencie by sa nemali obmedzovať len na spoločnosti, ktoré si môžu dovoliť obrovské množstvo výpočtového výkonu a dátových vedcov potrebných na trénovanie týchto rozsiahlych jazykových modelov (LLM).
Namiesto toho, desaťročia skúseností s vývojom softvéru s otvoreným zdrojovým kódom a spoluprácou komunity umožňujú každému prispievať k umelej inteligencii a využívať jej výhody a zároveň pomáhať formovať budúcnosť, ktorá spĺňa naše potreby. Niet pochýb o tom, že prístup s otvoreným zdrojovým kódom je jediný spôsob, ako dosiahnuť plný potenciál umelej inteligencie, urobiť ju bezpečnejšou, dostupnejšou a demokratickejšou.
Čo je to open source?
Hoci termín „open source“ pôvodne označoval metodiku vývoja softvéru, rozšíril sa a zahŕňa všeobecnejší spôsob práce, ktorý je otvorený, decentralizovaný a hlboko kolaboratívny. Hnutie open source teraz presahuje svet softvéru a open source spôsob existencie bol prijatý v rámci spoločných snáh na celom svete, vrátane sektorov ako veda, vzdelávanie, vláda, výroba, zdravotníctvo a ďalšie.
Kultúra otvoreného zdrojového kódu má niekoľko základných princípov a hodnôt , vďaka ktorým je efektívna a zmysluplná, napríklad:
- Spolupráca
- Spoločná zodpovednosť
- Otvorené pre obchody
- Meritokracia a inklúzia
- Rozvoj orientovaný na komunitu
- Otvorená spolupráca
- Samoorganizácia
- Rešpekt a reciprocita
Keď princípy otvoreného zdrojového kódu tvoria základ spoločného úsilia, história ukazuje, že sú možné neuveriteľné veci. Niektoré dôležité príklady siahajú od vývoja a šírenia Linuxu ako najvýkonnejšieho a všadeprítomného operačného systému na svete až po vznik a rast Kubernetes a kontajnerov, ako aj rozvoj a rozširovanie samotného internetu.
Šesť výhod open source v dobe umelej inteligencie
Vývoj technológií prostredníctvom open source má množstvo výhod, ale medzi ostatnými vyniká šesť.
1. Zrýchlenie inovácií
Keď sa technológia vyvíja spoločne a otvorene, inovácie a objavy sa môžu diať oveľa rýchlejšie, na rozdiel od uzavretých organizácií a proprietárnych riešení.
Keď sa práca otvorene zdieľa a ostatní majú možnosť na nej stavať, tímy ušetria obrovské množstvo času a úsilia, pretože nemusia začínať od nuly. Nové nápady môžu rozšíriť predchádzajúce projekty. To nielen šetrí čas a peniaze, ale aj posilňuje výsledky, pretože viac ľudí spolupracuje na riešení problémov, zdieľaní postrehov a vzájomnom hodnotení práce.
Širšia a spolupracujúcejšia komunita je jednoducho schopná dosiahnuť viac: posilniť ľudí a prepojiť odborné znalosti s cieľom riešiť zložité problémy a inovovať rýchlejšie a efektívnejšie ako malé, izolované skupiny.
2. Demokratizujte prístup
Otvorený zdrojový kód tiež demokratizuje prístup k novým technológiám umelej inteligencie. Keď sa výskum, kód a nástroje zdieľajú otvorene, pomáha to odstrániť niektoré bariéry, ktoré zvyčajne obmedzujú prístup k špičkovým inováciám.
InstructLab iniciatíva je modelovo-agnostický, open-source projekt umelej inteligencie, ktorý zjednodušuje proces prispievania zručnosťami a znalosťami do LLM. Cieľom tohto úsilia je umožniť komukoľvek prispieť k formovaniu generatívnej umelej inteligencie (gen AI), vrátane tých, ktorí nemajú typicky požadované zručnosti a školenie v oblasti dátovej vedy. To umožňuje väčšiemu počtu jednotlivcov a organizácií spoľahlivo prispievať k vzdelávaniu a zdokonaľovaniu LLM.
3. Zvýšená bezpečnosť a súkromie
Keďže projekty s otvoreným zdrojovým kódom znižujú vstupné bariéry, väčšia a rozmanitejšia skupina prispievateľov je schopná pomôcť identifikovať a vyriešiť potenciálne bezpečnostné výzvy prítomné v modeloch umelej inteligencie počas ich vývoja.
Väčšina údajov a metód používaných na trénovanie a ladenie modelov umelej inteligencie je uzavretá a spravovaná proprietárnou logikou. Ľudia mimo týchto organizácií len zriedka získajú prehľad o tom, ako tieto algoritmy fungujú a či obsahujú nejaké potenciálne nebezpečné údaje alebo inherentné skreslenia.
Ak sú však model a údaje použité na jeho trénovanie otvorené, môže si ich prezrieť ktokoľvek, kto má záujem, čím sa znížia bezpečnostné riziká a minimalizujú sa skreslenia platformy. Okrem toho môžu prispievatelia k otvorenej filozofii vytvárať nástroje a procesy na sledovanie a audit budúceho vývoja modelov a aplikácií, čo umožňuje monitorovanie vývoja rôznych riešení.
Táto otvorenosť a transparentnosť tiež vytvárajú dôveru , pretože používatelia majú možnosť priamo preskúmať, ako sa ich údaje používajú a spracovávajú, a tak si môžu overiť, či sa rešpektuje ich súkromie a dátová suverenita. Okrem toho môžu spoločnosti chrániť svoje súkromné, dôverné alebo chránené informácie aj pomocou projektov s otvoreným zdrojovým kódom, ako je InstructLab, na vytvorenie vlastných prispôsobených modelov, nad ktorými si udržiavajú prísnu kontrolu.
4. Poskytuje flexibilitu a slobodu výberu
Hoci väčšina ľudí v súvislosti s generatívnou umelou inteligenciou vníma a premýšľa o monolitických, proprietárnych a čiernych skrinkách LLM, začíname pozorovať rastúci tlak na menšie, nezávislé modely umelej inteligencie vyvinuté na konkrétny účel.
Tieto malé jazykové modely (SLM) sú zvyčajne trénované na oveľa menších súboroch údajov, aby im poskytli základnú funkcionalitu, a potom sú ďalej prispôsobené pre špecifické prípady použitia s údajmi a znalosťami špecifickými pre danú doménu.
Tieto SLM sú výrazne efektívnejšie ako ich väčšie náprotivky a preukázali výkon rovnako dobrý (ak nie lepší) ako ich zamýšľaný účel. Sú rýchlejšie a efektívnejšie na výcvik a nasadenie a možno ich prispôsobiť a adaptovať podľa potreby.
A práve preto vznikol projekt InstructLab. S jeho pomocou môžete vziať menší model umelej inteligencie s otvoreným zdrojovým kódom a rozšíriť ho o ďalšie požadované údaje a školenia.
Napríklad môžete použiť InstructLab na vytvorenie vysoko prispôsobeného, účelového chatbota pre zákaznícku podporu, ktorý využíva osvedčené postupy v celej vašej organizácii. Tento postup vám umožňuje poskytovať čo najlepší zákaznícky servis každému, kdekoľvek a v reálnom čase.
A čo je najdôležitejšie, toto vám umožňuje vyhnúť sa obmedzeniu na jedného dodávateľa a poskytuje flexibilitu, pokiaľ ide o to, kde a ako implementujete svoj model umelej inteligencie a akékoľvek aplikácie na ňom postavené.
5. Umožňuje dynamický ekosystém
V otvorenej komunite „ nikto neinovuje sám “ a toto presvedčenie sa zachováva od založenia komunity v jej prvých mesiacoch.
Táto myšlienka zostane platná aj v ére umelej inteligencie v rámci spoločnosti Red Hat, lídra v oblasti otvorených riešení, ktorá bude poskytovať rôzne open-source nástroje a frameworky v podobe Red Hat AI , riešenia, s ktorým partneri vygenerujú väčšiu hodnotu pre koncových zákazníkov.
Jeden dodávateľ nemôže ponúknuť všetko, čo organizácia potrebuje, ani držať krok so súčasným tempom technologického vývoja. Princípy a postupy otvoreného zdrojového kódu urýchľujú inovácie a umožňujú dynamický ekosystém podporou partnerstiev a príležitostí na spoluprácu naprieč projektmi a odvetviami.
6. Znížte náklady
Odhaduje sa , že začiatkom roka 2025 priemerný základný plat dátového vedca v Spojených štátoch
Je zrejmé, že existuje obrovský a rastúci dopyt po dátových vedcoch so zručnosťami v oblasti umelej inteligencie, ale len málo spoločností má veľkú nádej, že prilákajú a udržia si špecializovaný talent, ktorý potrebujú.
A skutočne veľké LLM sú prehnane drahé na výstavbu, školenie, údržbu a nasadenie, čo si vyžaduje celé sklady naplnené vysoko optimalizovaným (a veľmi drahým) výpočtovým vybavením a obrovské množstvo úložného priestoru.
Otvorené, menšie modely vytvorené na špecifické účely a aplikácie umelej inteligencie sú výrazne efektívnejšie na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie. Nielenže vyžadujú zlomok výpočtového výkonu LLM, ale projekty ako InstructLab umožňujú ľuďom bez špecializovaných zručností a skúseností aktívne a efektívne prispievať k trénovaniu a dolaďovaniu modelov umelej inteligencie.
Je zrejmé, že úspory nákladov a flexibilita, ktoré open source prináša do vývoja umelej inteligencie, sú prospešné pre malé a stredné podniky, ktoré dúfajú, že získajú konkurenčnú výhodu z aplikácií umelej inteligencie, ktoré môžu ponúknuť.
Stručne povedané
Pre vybudovanie demokratickej a otvorenej umelej inteligencie je nevyhnutné využívať princípy otvoreného zdrojového kódu, ktoré umožnili vznik cloudových výpočtov, internetu, Linuxu a mnohých ďalších otvorených, výkonných a hlboko inovatívnych technológií.
Toto je cesta, ktorou sa Red Hat uberá, aby umožnil rozvoj umelej inteligencie a ďalších súvisiacich nástrojov. Z vývoja umelej inteligencie by mal mať úžitok každý; preto by mal byť každý schopný pomôcť určiť a formovať jej trajektóriu a prispieť k jej rozvoju. Spoločná inovácia a open source nie sú nevyhnutné, ale pre budúcnosť tejto disciplíny nevyhnutné.
