人工知能という概念自体は新しいものではありませんが、近年の関連技術の進歩により、AIは私たち全員が日常的に利用するツールへと変貌を遂げました。AIの重要性と普及の高まりは、刺激的であると同時に、多くのAIプラットフォームや機能の基盤が実質的にブラックボックスであり、少数の有力企業によって管理されていることから、潜在的な懸念材料となっています。
Red Hatのような大規模組織は、誰もがAIに貢献できる能力を持つべきだ、大規模言語モデルのトレーニングに必要な膨大な処理能力とデータサイエンティストを雇用できる企業に限定されるべきではありません。
オープンソースソフトウェア開発とコミュニティの連携における数十年にわたる経験は、誰もがAIに貢献し、その恩恵を受けることを可能にし、私たちのニーズを満たす未来を形作る上で役立ちます。オープンソースアプローチこそが、AIの潜在能力を最大限に引き出し、より安全で、よりアクセスしやすく、より民主的なものにする唯一の方法であることは間違いありません。.
オープンソースとは何ですか?
「オープンソース」という用語は、もともとソフトウェア開発手法を指していましたが、現在では、オープンで分散化され、緊密な協力関係に基づく、より一般的な作業方法を指すようになりました。オープンソース運動は今やソフトウェアの世界をはるかに超え、オープンソースのあり方が共同作業に取り入れられています。
オープンソース文化には、それを効果的かつ有意義なものにするいくつかの基本原則と価値観。たとえば、次のとおりです。
- 共同参加
- 共有責任
- 取引可能
- 実力主義と包摂
- コミュニティ指向の開発
- オープンコラボレーション
- 自己組織化
- 尊敬と相互関係
オープンソースの原則が協力体制の基盤となるとき、驚くべきことが可能になることを歴史は示しています。重要な例としては、Linux Kubernetesの出現と成長、そしてインターネット自体の発展と拡大などが挙げられます。
AI 時代におけるオープンソースの 6 つの利点。
オープンソースを通じてテクノロジーを開発することには数多くの利点がありますが、その中でも特に際立った 6 つの利点があります。.
1. イノベーションのスピードを上げる
テクノロジーが共同でオープンに開発されると、閉鎖的な組織や独自のソリューションとは異なり、イノベーションと発見がはるかに迅速に起こります。.
仕事がオープンに共有され、他のメンバーがそれを基に構築できる場合、チームはゼロから始める必要がなくなるため、膨大な時間と労力を節約できます。新しいアイデアは、以前のプロジェクトを発展させることができます。これは時間と費用を節約するだけでなく、より多くの人々が協力して問題を解決し、洞察、互いの仕事をレビューすることで、成果を強化することにもつながります。
より広範で協力的なコミュニティは、より多くのことを達成することができます。つまり、人々に力を与え、専門知識を結び付けて、小規模で孤立したグループよりも迅速かつ効果的に複雑な問題を解決し、革新を起こすことができます。.
2. アクセスの民主化
オープンソースは、新しいAI技術へのアクセスを民主化します。研究、コード、ツールがオープンに共有されることで、最先端のイノベーションへのアクセスを阻む障壁の一部を排除するのに役立ちます。.
InstructLabはイニシアチブは、モデルに依存しないオープンソースAIプロジェクトであり、LLMへのスキルと知識の提供プロセスを簡素化します。この取り組みの目標は、一般的に求められるデータサイエンスのスキルやトレーニングを持たない人を含め、誰もが生成型AI （gen AI）の構築に貢献できるようにすることです。これにより、より多くの個人や組織が、LLMのトレーニングと改良に確実に貢献できるようになります。
3. セキュリティとプライバシーの強化
オープンソース プロジェクトでは参入障壁が低くなるため、より大規模で多様な貢献者のグループが、AI モデルの開発中に存在する潜在的なセキュリティ上の課題を特定し、解決できるようになります。.
AIモデルの学習と調整に使用されるデータと手法のほとんどは、独自のロジックによって閉鎖され、維持されています。これらの組織外の人々が、これらのアルゴリズムがどのように機能するか、また、潜在的に危険なデータや固有のバイアスが含まれているかどうかについて、洞察を得ることはほとんどありません。.
しかし、モデルとその学習に使用されたデータがオープンであれば、関心のある人は誰でもそれらを検証できるため、セキュリティリスクが軽減され、プラットフォームのバイアスも最小限に抑えられます。さらに、オープン哲学の貢献者は、モデルやアプリケーションの将来の開発を追跡・監査するためのツールやプロセスを作成し、さまざまなソリューションの開発状況を監視できるようになります。.
このオープン性と透明性は信頼も生み出します。これにより、プライバシーとデータ主権が尊重されているかどうかを確認できます。さらに、企業はInstructLabのようなオープンソースプロジェクトを利用して独自のモデルを作成し、厳格な管理を維持することで、個人情報、機密情報、または専有情報を保護することができます。
4. 柔軟性と選択の自由を提供します。
生成 AI に関して、ほとんどの人が思い浮かべるのはモノリシックで独自のブラックボックス LLM ですが、特定の目的のために開発された、より小規模で独立した AI モデルへの移行が進み始めています。.
これらの小規模言語モデル(SLM) は通常、基本的な機能を付与するために非常に小規模なデータセットでトレーニングされ、その後、ドメイン固有のデータと知識を使用して特定のユースケースに合わせてさらに調整されます。
これらのSLMは、より大規模なSLMと比べて大幅に効率が高く、本来の目的と同等（あるいはそれ以上）の性能を発揮することが実証されています。トレーニングと導入がより迅速かつ効率的で、必要に応じてカスタマイズや適応が可能です。.
InstructLabプロジェクトが誕生した主な理由はまさにこれです。InstructLabを使えば、小規模なオープンソースAIモデルを、必要なデータやトレーニングを追加することで拡張することができます。.
例えば、InstructLab を使用すれば、組織全体のベストプラクティスを活用し、高度にカスタマイズされ、目的に特化したカスタマーサービスチャットボットを作成できます。これにより、あらゆる場所にいるすべての人に、最高のカスタマーサービス体験をリアルタイムで提供できるようになります。.
そして、最も重要なのは、これにより単一のベンダーに縛られることがなくなり、AI モデルとその上に構築されたアプリケーションを実装する場所と方法に関して柔軟性が得られることです。.
5. 活気のあるエコシステムを実現します。
オープン コミュニティでは、「誰も単独で革新を起こすことはない」とされており、この信念はコミュニティが設立された最初の数か月以来維持されてきました。
Red Hat AIの形でさまざまなオープンソースツールとフレームワークを提供し、パートナーがエンドカスタマーにとってより多くの価値を生み出すソリューションを提供します。
単一のベンダーでは、組織が必要とするすべてのものを提供することはできず、現在の技術進化のスピードに追いつくことさえできません。オープンソースの原則と実践は、プロジェクトや業界を超えたパートナーシップと協業の機会を育み、イノベーションを加速させ、活気のあるエコシステムを実現します。.
6. コストを削減する
2025 年初頭までに、米国のデータ サイエンティストの平均基本給は予測され
AI スキルを持つデータ サイエンティストの需要は明らかに大きく伸びていますが、必要な専門人材を引きつけ、維持できると期待している企業はほとんどありません。.
そして、本当に大規模な LLM は、構築、トレーニング、保守、展開に莫大な費用がかかり、高度に最適化された (そして非常に高価な) コンピューティング機器と膨大な量のストレージを備えた倉庫全体が必要になります。.
特定の目的やAIアプリケーション向けに構築されたオープンで小規模なモデルは、構築、学習、展開の効率が大幅に向上します。LLMに必要な計算能力のほんの一部で済むだけでなく、InstructLabのようなプロジェクトにより、専門的なスキルや経験を持たない人でも、AIモデルの学習と微調整に積極的かつ効果的に貢献できるようになります。.
明らかに、オープンソースが AI 開発にもたらすコスト削減と柔軟性は、提供できる AI アプリケーションから競争上の優位性を獲得したいと考えている中小企業にとって有益です。.
要約すれば
民主的でオープンな AI を構築するには、クラウド コンピューティング、インターネット、Linux、その他多くのオープンで強力かつ非常に革新的なテクノロジーを可能にしたオープン ソースの原則を活用することが重要です。.
これが、Red HatがAIやその他の関連ツールを実現するために進めている道です。誰もが人工知能の発展から恩恵を受けるべきであり、だからこそ、誰もがその方向性を決定し、形作り、発展に貢献できるべきです。協働的なイノベーションとオープンソースは必須ではありませんが、この分野の未来にとって避けて通れません。.
