Idén om artificiell intelligens (IA) är inte nytt, men de senaste framstegen inom relaterad teknik har gjort det till ett verktyg som används av oss alla dagligen. Den växande betydelsen och spridningen av AI är både spännande och potentiellt alarmerande, eftersom grunden för många AI-plattformar och kapaciteter i huvudsak är svarta lådor som kontrolleras av ett litet antal mäktiga företag.
Stora organisationer, som Red Hat, tror att alla ska ha förmågan att bidra till AIAI-innovation bör inte begränsas till företag som har råd med de enorma mängderna bearbetningskapacitet och de datavetare som behövs för att utbilda dessa stora språkmodeller (LLMs)
Istället gör årtionden av öppen källkodserfarenhet för mjukvaruutveckling och samhällssamarbete det möjligt för alla att bidra till och dra nytta av AI samtidigt som de hjälper till att forma en framtid som möter våra behov.
Vad är öppen källkod?
Ven om termen“open source” ursprungligen hänvisar till en metod för mjukvaruutveckling, har den expanderat till att omfatta en mer allmän arbetsform som är öppen, decentraliserad och djupt samarbetsvillig.Den öppna källkodsrörelsen går nu långt utanför mjukvaruvärlden, och sättet att vara öppen källkod det har anammats av samarbetsinsatser runt om i världen, inklusive sektorer som vetenskap, utbildning, myndigheter, tillverkning, hälsovård och mer.
Öppen källkodskultur har några kärnprinciper och värderingar som gör det effektivt och meningsfullt, till exempel:
- Samarbetsmedverkan
- Delat ansvar
- Öppna utbyten
- Meritokrati och inkludering
- Samhällsinriktad utveckling
- Öppet samarbete
- Självorganisering
- Respekt och ömsesidighet
När principer för öppen källkod utgör grunden för samarbetsinsatser visar historien att otroliga saker är möjliga. Några viktiga exempel sträcker sig från utvecklingen och spridningen av Linux som det mest kraftfulla och allestädes närvarande operativsystemet i världen fram till uppkomsten och tillväxten av Kubernetes och behållare, förutom utvecklingen och expansionen av själva Internet.
Sex fördelar med öppen källkod i AI-åldern
Det finns många fördelar med att utveckla öppen källkodsteknik, men sex fördelar sticker ut bland de andra.
1. Öka innovationshastigheten
När tekniken utvecklas i samarbete och öppet kan innovation och upptäckt ske mycket snabbare, till skillnad från slutna organisationer och egenutvecklade lösningar.
När arbetet delas öppet och andra har förmågan att skapa utifrån det sparar team enormt mycket tid och ansträngning eftersom de inte behöver börja om från börjanNya idéer kan bredda projekten som kom innan Detta sparar inte bara tid och pengar, utan stärker också resultaten då fler arbetar tillsammans för att lösa problem, dela insikter och granska varandras arbete.
En bredare, samarbetsgemenskap kan helt enkelt uppnå mer: genom att främja människor och koppla samman expertis för att lösa komplexa problem och förnya snabbare och mer effektivt än små, isolerade grupper.
2. demokratisera tillgången
Öppen källkod demokratiserar också tillgången till ny AI-teknik. När forskning, kod och verktyg delas öppet hjälper det till att eliminera några av de hinder som vanligtvis begränsar tillgången till banbrytande innovationer.
O InstructLab initiativet är ett modelloberoende AI-projekt med öppen källkod som förenklar processen att bidra med färdigheter och kunskaper till LLM. Målet med insatsen är att göra det möjligt för vem som helst att hjälpa till att forma Generativ AI (gen AI), inklusive de som inte har de datavetenskapliga färdigheter och utbildning som vanligtvis behövs. Detta gör att fler individer och organisationer kan bidra till utbildning och förfining av LLM:er på ett tillförlitligt sätt.
3.Förbättrad säkerhet och integritet
Eftersom projekt med öppen källkod minskar inträdesbarriärerna kan en större och mer mångsidig grupp av bidragsgivare hjälpa till att identifiera och lösa potentiella säkerhetsutmaningar som finns i AI-modeller när de utvecklas.
De flesta data och metoder som används för att träna och ställa in AI-modeller stängs och underhålls av proprietära logiker. Sällan kan människor utanför dessa organisationer få någon insikt i hur dessa algoritmer fungerar och om de hyser potentiellt farliga data eller inneboende fördomar.
Om en modell och data som används för att träna den är öppna kan dock alla intresserade undersöka dem, minska säkerhetsrisker och minimera plattformsfördomar. Dessutom kan bidragsgivare till den öppna filosofin skapa verktyg och processer för att spåra och granska framtida modeller och applikationer utveckling, vilket gör att de kan övervaka utvecklingen av olika lösningar.
Denna öppenhet och insyn också skapa förtroende, Eftersom användare har möjlighet att direkt undersöka hur deras data används och behandlas, så att de kan verifiera att deras integritet och datasuveränitet respekteras. Dessutom kan företag också skydda sin privata, konfidentiella eller proprietära information genom att använda öppen källkod projekt som InstructLab för att skapa sina egna justerade modeller, över vilka de upprätthåller strikt kontroll.
4. ger flexibilitet och valfrihet
Medan monolitiska, proprietära och black-box LLM är vad de flesta människor ser och tänker om generativ AI, börjar vi se en växande push mot mindre, oberoende, specialbyggda AI-modeller.
Dessa små språkmodeller (SLM) tränas vanligtvis på mycket mindre datamängder för att ge dem deras grundläggande funktionalitet, och anpassas sedan ytterligare för specifika användningsfall med domänspecifik data och kunskap.
Dessa SLM är betydligt effektivare än sina större kusiner, och har visat sig prestera lika bra (om inte bättre) när de används för det avsedda syftet.
Och det är till stor del vad InstructLab-projektet skapades för.Med det kan du ta en mindre AI-modell med öppen källkod och utöka den med den extra data och utbildning du vill ha.
Du kan till exempel använda InstructLab för att skapa en mycket trimmad, specialbyggd chatbot för kundtjänst som utnyttjar bästa praxis i hela organisationen Denna praxis gör att du kan leverera det bästa av din kundserviceupplevelse till alla, överallt, i realtid.
Och, viktigast av allt, detta gör att du kan undvika att fastna hos en leverantör och ger flexibilitet när det gäller var och hur du implementerar din AI-modell och alla applikationer som bygger på den.
5. möjliggör ett levande ekosystem
I det öppna samhället, “ingen förnyar sig ensam“, och denna tro har hållits sedan de första månaderna av grundandet av samhället.
Denna idé kommer att fortsätta att gälla under AI-eran inom Red Hat, en ledare för öppna lösningar, som kommer att tillhandahålla olika verktyg och ramverk med öppen källkod i form av Red Hat AI:s, en lösning med vilken partners kommer att generera mer värde till slutkunderna.
En enda leverantör kan inte leverera allt en organisation behöver, eller ens hålla jämna steg med den nuvarande hastigheten i den tekniska utvecklingen. Principer och praxis för öppen källkod påskyndar innovation och möjliggör ett levande ekosystem genom att främja partnerskap och samarbetsmöjligheter mellan projekt och branscher.
6.Minska kostnaderna
I början av 2025, uppskattade att den genomsnittliga grundlönen för en dataforskare i USA är högre än US$ 125 000, med mer erfarna dataforskare som kan tjäna betydligt mer.
Uppenbarligen finns det en enorm och växande efterfrågan på dataforskare med AI, men få företag har mycket hopp om att attrahera och behålla den specialiserade talang de behöver.
Och riktigt stora LLM:er är orimligt dyra att bygga, träna, underhålla och distribuera, vilket kräver hela lager fulla av mycket optimerad (och mycket dyr) datorutrustning och en enorm mängd lagringsutrymme.
Ppna, mindre, specialbyggda modeller och AI-applikationer är betydligt effektivare att bygga, träna och implementera.De kräver inte bara en bråkdel av datorkraften hos LLM, projekt som InstructLab gör det möjligt för människor utan specialiserad kompetens och erfarenhet att aktivt och effektivt bidra till utbildning och finjustering av AI-modeller.
Det är uppenbart att kostnadsbesparingarna och flexibiliteten som öppen källkod ger AI-utveckling är fördelaktiga för små och medelstora företag som hoppas kunna uppnå en konkurrensfördel med AI-applikationer.
Sammanfattningsvis
För att bygga demokratisk och öppen AI är det avgörande att använda principerna med öppen källkod som har möjliggjort cloud computing, internet, Linux och så många andra öppna, kraftfulla och djupt innovativa teknologier.
Detta är den väg Red Hat följer för att möjliggöra AI och andra relaterade verktyg Alla bör dra nytta av utvecklingen av artificiell intelligens, så alla bör kunna hjälpa till att bestämma och forma dess bana, och bidra till dess utveckling.Samarbetande innovation och öppen källkod är inte avgörande som oundvikliga för framtiden för disciplinen.
