ang ideya ng artificial intelligence (AI), ngunit ang mga kamakailang pagsulong sa mga kaugnay na teknolohiya ay nagpabago nito tungo sa isang kagamitang ginagamit nating lahat araw-araw. Ang lumalaking kahalagahan at paglaganap ng AI ay kapwa kapana-panabik at posibleng nakababahala, dahil ang mga pundasyon ng maraming plataporma at kakayahan ng AI ay maituturing na mga black box na kontrolado ng isang maliit na bilang ng mga makapangyarihang korporasyon.
Naniniwala ang malalaking organisasyon, tulad ng Red Hat, na dapat may kakayahang mag-ambag sa AI ang lahat mga malalaking modelo ng wika (LLM) na ito
Sa halip, ang mga dekada ng karanasan sa pagbuo ng open-source software at pakikipagtulungan sa komunidad ay nagbibigay-daan sa lahat na mag-ambag at makinabang mula sa AI, habang tumutulong sa paghubog ng isang kinabukasan na nakakatugon sa ating mga pangangailangan. Walang duda na ang isang open-source na diskarte ang tanging paraan upang makamit ang buong potensyal ng AI, na ginagawa itong mas ligtas, mas naa-access, at mas demokratiko.
Ano ang open source?
Bagama't ang terminong "open source" ay orihinal na tumutukoy sa isang metodolohiya sa pagbuo ng software, lumawak ito upang sumaklaw sa isang mas pangkalahatang paraan ng pagtatrabaho na bukas, desentralisado, at malalim na kolaboratibo. Ang kilusang open source ngayon ay lumalawak nang higit pa sa mundo ng software, at ang paraan ng pagiging open source ay niyakap na ng mga pagsisikap sa kolaboratibo sa buong mundo, kabilang ang mga sektor tulad ng agham, edukasyon, gobyerno, pagmamanupaktura, pangangalagang pangkalusugan, at marami pang iba.
Ang open source culture ay may ilang pangunahing prinsipyo at halaga na ginagawa itong epektibo at makabuluhan, halimbawa:
- Pakikilahok sa pakikipagtulungan
- Responsibilidad na pinagsasaluhan
- Bukas para sa mga kalakalan
- Meritokrasya at pagsasama
- Pagpapaunlad na nakatuon sa komunidad
- Bukas na kolaborasyon
- Organisasyon sa sarili
- Paggalang at pagtugon
Kapag ang mga prinsipyo ng open source ang siyang batayan ng mga pagsisikap na sama-sama, ipinapakita ng kasaysayan na posible ang mga hindi kapani-paniwalang bagay. Ang ilang mahahalagang halimbawa ay mula sa pag-unlad at paglaganap ng Linux bilang pinakamalakas at pinakalaganap na operating system sa mundo hanggang sa paglitaw at paglago ng Kubernetes at mga container, pati na rin ang pag-unlad at pagpapalawak ng Internet mismo.
Anim na bentahe ng open source sa panahon ng AI
Maraming benepisyo ang pagbuo ng mga teknolohiya sa pamamagitan ng open source, ngunit anim na bentahe ang namumukod-tangi sa iba.
1. Pagpapabilis ng inobasyon
Kapag ang teknolohiya ay binuo nang sama-sama at lantaran, ang inobasyon at pagtuklas ay maaaring mangyari nang mas mabilis, hindi tulad ng sa mga saradong organisasyon at mga solusyon na pagmamay-ari lamang.
Kapag ang trabaho ay hayagan na ibinabahagi at ang iba ay may kakayahang paunlarin ito, ang mga koponan ay nakakatipid ng napakalaking oras at pagsisikap dahil hindi nila kailangang magsimula sa wala. Ang mga bagong ideya ay maaaring mapalawak ang mga naunang proyekto. Hindi lamang ito nakakatipid ng oras at pera kundi nagpapalakas din ng mga resulta dahil mas maraming tao ang nagtutulungan upang malutas ang mga problema, magbahagi ng mga pananaw , at suriin ang trabaho ng bawat isa.
Ang isang mas malawak at mas nagtutulungang komunidad ay may kakayahang makamit ang higit pa: bigyang-kapangyarihan ang mga tao at ikonekta ang kadalubhasaan upang malutas ang mga kumplikadong problema at makabago nang mas mabilis at mas epektibo kaysa sa maliliit at nakahiwalay na mga grupo.
2. Gawing demokratiko ang akses
Nagbibigay din ng demokrasya ang open source sa pag-access sa mga bagong teknolohiya ng AI. Kapag ang pananaliksik, code, at mga tool ay hayagan na ibinabahagi, nakakatulong ito na maalis ang ilan sa mga hadlang na karaniwang naglilimita sa pag-access sa mga makabagong inobasyon.
Ang InstructLab inisyatibo ay isang modelo-agnostiko, open-source na proyektong AI na nagpapadali sa proseso ng pag-aambag ng mga kasanayan at kaalaman sa mga LLM. Ang layunin ng pagsisikap na paganahin ang sinuman na tumulong sa paghubog ng generative AI (gen AI), kabilang ang mga walang karaniwang kinakailangang kasanayan at pagsasanay sa agham ng datos. Nagbibigay-daan ito sa mas maraming indibidwal at organisasyon na mapagkakatiwalaang makapag-ambag sa pagsasanay at pagpipino ng mga LLM.
3. Pinahusay na seguridad at privacy
Dahil binabawasan ng mga open source na proyekto ang mga hadlang sa pagpasok, ang isang mas malaki at mas magkakaibang grupo ng mga kontribyutor ay nakakatulong na matukoy at malutas ang mga potensyal na hamon sa seguridad na naroroon sa mga modelo ng AI habang binubuo ang mga ito.
Karamihan sa mga datos at pamamaraan na ginagamit upang sanayin at i-tune ang mga modelo ng AI ay sarado at pinapanatili ng proprietary logic. Ang mga tao sa labas ng mga organisasyong ito ay bihirang makakuha ng anumang pananaw sa kung paano gumagana ang mga algorithm na ito at kung mayroon silang anumang potensyal na mapanganib na datos o likas na mga bias.
Gayunpaman, kung bukas ang isang modelo at ang datos na ginagamit upang sanayin ito, maaaring suriin ito ng sinumang interesado, na binabawasan ang mga panganib sa seguridad at binabawasan ang mga bias sa platform. Bukod pa rito, ang mga nag-aambag sa bukas na pilosopiya ay maaaring lumikha ng mga tool at proseso upang subaybayan at i-audit ang hinaharap na pag-unlad ng mga modelo at aplikasyon, na nagbibigay-daan sa pagsubaybay sa pag-unlad ng iba't ibang mga solusyon.
Ang pagiging bukas at transparency na ito ay lumilikha rin ng tiwala , dahil ang mga gumagamit ay may posibilidad na direktang suriin kung paano ginagamit at pinoproseso ang kanilang data, upang mapatunayan nila kung ang kanilang privacy at soberanya ng data ay iginagalang. Bukod pa rito, maaari ring protektahan ng mga kumpanya ang kanilang pribado, kumpidensyal, o proprietary na impormasyon sa pamamagitan ng paggamit ng mga open-source na proyekto tulad ng InstructLab upang lumikha ng kanilang sariling mga pinasadyang modelo, kung saan pinapanatili nila ang mahigpit na kontrol.
4. Nagbibigay ito ng kakayahang umangkop at kalayaan sa pagpili
Bagama't ang mga monolithic, proprietary, at black-box LLM ang nakikita at iniisip ng karamihan tungkol sa generative AI, nagsisimula na tayong makakita ng lumalaking pagsulong patungo sa mas maliliit at independiyenteng mga modelo ng AI na binuo para sa isang partikular na layunin.
small language model na ito ay karaniwang sinasanay sa mas maliliit na dataset upang mabigyan ang mga ito ng kanilang pangunahing functionality, at pagkatapos ay higit pang iniayon para sa mga partikular na use case gamit ang domain-specific data at kaalaman.
Ang mga SLM na ito ay mas mahusay kaysa sa mas malalaking katapat nito, at nagpakita ng mahusay na pagganap na kasinghusay ng (kung hindi man mas mahusay kaysa) ng kanilang nilalayon na layunin. Mas mabilis at mas mahusay ang mga ito sanayin at i-deploy, at maaaring ipasadya at iakma kung kinakailangan.
At iyan ang pangunahing dahilan kung bakit nilikha ang proyektong InstructLab. Gamit ito, maaari kang kumuha ng isang mas maliit, open-source na modelo ng AI at palawakin ito gamit ang karagdagang datos at pagsasanay na gusto mo.
Halimbawa, maaari mong gamitin ang InstructLab upang lumikha ng isang lubos na pinasadya at ginawang customer service chatbot, na ginagamit ang mga pinakamahusay na kasanayan sa iyong organisasyon. Ang kasanayang ito ay nagbibigay-daan sa iyong maghatid ng pinakamahusay na posibleng karanasan sa customer service sa lahat, saanman, sa real time.
At, higit sa lahat, maiiwasan mo ang pagiging nakakulong sa iisang vendor at nagbibigay ito ng kakayahang umangkop sa mga tuntunin ng kung saan at paano mo ipatutupad ang iyong modelo ng AI at anumang mga application na binuo dito.
5. Nagbibigay-daan ito sa isang masiglang ekosistema
Sa bukas na komunidad, " walang sinumang nag-iisang nagbabago ," at ang paniniwalang ito ay pinanatili simula pa noong itinatag ang komunidad sa mga unang buwan nito.
Ang ideyang ito ay mananatiling balido sa panahon ng AI sa loob ng Red Hat, isang nangunguna sa mga bukas na solusyon, na magbibigay ng iba't ibang open-source na tool at framework sa anyo ng Red Hat AI , isang solusyon kung saan ang mga kasosyo ay makakabuo ng mas maraming halaga para sa mga end customer.
Hindi kayang ialok ng iisang vendor ang lahat ng kailangan ng isang organisasyon, o kahit makasabay sa kasalukuyang bilis ng ebolusyon ng teknolohiya. Pinapabilis ng mga prinsipyo at kasanayan ng open source ang inobasyon at nagbibigay-daan sa isang masiglang ecosystem sa pamamagitan ng pagpapalakas ng mga pakikipagsosyo at mga pagkakataon sa pakikipagtulungan sa iba't ibang proyekto at industriya.
6. Bawasan ang mga gastos
Pagsapit ng unang bahagi ng 2025, ang karaniwang batayang suweldo para sa isang data scientist sa Estados Unidos ay tinatayang
Malinaw na mayroong malaki at lumalaking pangangailangan para sa mga data scientist na may mga kasanayan sa AI, ngunit kakaunti lamang ang mga kumpanyang may malaking pag-asa na makaakit at mapanatili ang espesyalisadong talento na kailangan nila.
At ang mga talagang malalaking LLM ay napakamahal itayo, sanayin, panatilihin, at i-deploy, na nangangailangan ng buong bodega na puno ng lubos na na-optimize (at napakamahal) na kagamitan sa computing at isang malaking halaga ng imbakan.
Ang mga bukas at mas maliliit na modelo na ginawa para sa mga partikular na layunin at ang mga aplikasyon ng AI ay mas mahusay na buuin, sanayin, at i-deploy. Hindi lamang nangangailangan ang mga ito ng isang maliit na bahagi ng lakas ng pag-compute ng mga LLM, kundi ang mga proyektong tulad ng InstructLab ay nagbibigay-daan sa mga taong walang espesyal na kasanayan at karanasan na aktibo at epektibong mag-ambag sa pagsasanay at pagpino ng mga modelo ng AI.
Maliwanag, ang mga pagtitipid sa gastos at kakayahang umangkop na dulot ng open source sa pagpapaunlad ng AI ay kapaki-pakinabang para sa maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo na umaasang makakuha ng kalamangan sa kompetisyon mula sa mga aplikasyon ng AI na maaari nilang ialok.
Sa buod
Upang makabuo ng isang demokratiko at bukas na AI, mahalagang gamitin ang mga prinsipyo ng open source na nagbigay-daan sa cloud computing, internet, Linux, at napakaraming iba pang bukas, makapangyarihan, at malalim na makabagong mga teknolohiya.
Ito ang landas na sinusundan ng Red Hat upang paganahin ang AI at iba pang kaugnay na mga kagamitan. Dapat makinabang ang lahat mula sa pag-unlad ng artificial intelligence; samakatuwid, dapat makatulong ang lahat na matukoy at hubugin ang landas nito at makapag-ambag sa pag-unlad nito. Ang kolaboratibong inobasyon at open source ay hindi mahalaga ngunit hindi maiiwasan para sa kinabukasan ng disiplina.
