想法 人工智慧 (IA) 並不新鮮，但相關技術的最新進展已成為我們所有人每天都在使用的工具。 人工智慧日益重要和激增，既令人興奮又令人擔憂，因為許多人工智慧平台和資源的基礎本質上是由少數強大的公司控制的黑盒子。.
紅帽等大型組織相信 每個人都應該有能力為人工智慧做出貢獻. 。 人工智慧創新不應僅限於能夠負擔大量處理能力和數據科學家培訓這些所需的公司 偉大的語言模型 (LLM)
相反地，數十年的軟體開發和與社群合作的開源經驗，讓每個人都能從人工智慧中做出貢獻並受益，同時幫助塑造滿足我們需求的未來。 毫無疑問，開源方法是充分發揮人工智慧潛力的唯一方法，使其更加安全、可訪問和民主化。.
什麼是開源？
雖然「開源」一詞最初是指軟體開發方法，但它已經擴展到包含更一般的工作形式，即開放、去中心化和深度協作。 開源運動現在遠遠超出了軟體世界，並且 開源的方式 它受到世界各地的合作努力的歡迎，包括科學、教育、政府、製造業、健康等行業。.
開源文化有一些 基本原則 例如，這使得它有效且有意義：
- 合作參與
- 共同責任
- 公開交易所
- 精英制度
- 社區發展
- 開放協作
- 自組織
- 體面
當開源原則構成協作努力的基礎時，歷史顯示驚人的事情是可能的。 一些重要的例子包括發展和擴散 linux 作為世界上最強大和最無所不在的作業系統，直到出現和成長 庫伯內特斯 和容器，除了互聯網本身的開發和擴展。.
人工智慧時代開源的六個優點
透過開源開發技術有許多好處，但有六個優勢在其他方面脫穎而出。.
1. 創新速度加快
當技術以協作和開放的方式開發時，與封閉組織和專有解決方案不同，創新和發現可以更快地發生。.
當工作被公開分享，而其他人有能力以此為基礎創作時，團隊會節省大量的時間和精力，因為他們不必從頭開始。 新想法可以擴展先前的項目。 這不僅節省了時間和金錢，而且隨著越來越多人共同努力解決問題，也加強了結果，分享 見解 並審查彼此的工作。.
一個更廣泛、更具協作性的社群，簡直就是能夠取得更多成就：促進人們和連結專業知識，以解決複雜的問題，並比小而孤立的群體更快、更有效地進行創新。.
2 . 民主化訪問
開源也使對新 AI 技術的存取民主化。 當調查、代碼和工具公開共享時，它有助於消除一些通常限制對前沿創新的訪問的障礙。.
O InstructLab 這是這個前提的一個很好的例子。 該計劃是一個獨立於模型的開源人工智慧專案，它簡化了為 LLM 提供技能和知識的過程。 努力的目的是讓任何人幫助塑造 生成人工智慧 （AI 世代），包括那些沒有通常需要的數據科學技能和培訓的人。 這使得更多個人和組織能夠可靠地為 LLM 的培訓和改進做出貢獻。.
3. 增強安全性和隱私
隨著開源專案減少進入障礙，更多且更多樣化的員工群體能夠幫助識別和應對人工智慧模型中潛在的安全挑戰，而這些挑戰正在開發中。.
用於訓練和調整 AI 模型的大多數資料和方法都是透過專有邏輯關閉和維護。 這些組織的局外人很少能深入了解這些演算法是如何運作的，以及它們是否包含任何潛在的危險數據或固有的偏見。.
但是，如果打開一個模型和用於培訓它的數據，任何有興趣的人都可以檢查它，降低安全風險並最大限度地減少平台偏見。 此外，開放式理念貢獻者可以創建工具和流程來追蹤和審核模型和應用程式的未來發展，從而監控不同解決方案的開發。.
這種開放性和透明度也 產生信任, ，因為使用者可以直接檢查他們的資料是如何被使用和處理的，這樣他們就可以檢查他們的隱私和資料主權是否受到尊重。 此外，公司還可以使用諸如 InstructLab 等開源項目來保護其私人、機密或專有資訊，以創建自己的調整模型，並對其保持嚴格控制。.
4. 提供靈活性和選擇自由
雖然單體、專有和黑盒 LLM 是大多數人所看到和思考的生成人工智慧，但我們開始看到為特定目的開發的更小、獨立和開發的 AI 模型的成長不斷增長。.
這些 小型語言模型 (SLM) 通常在更小的資料集中接受訓練，以賦予它們基本功能，並進一步適應具有特定領域數據和知識的特定用例。.
這些 SLM 比他們的大表親更有效率，並且在用於預期目的時表現出色（如果不是更好）。 它們的培訓和部署效率更快、效率更高，並且可以根據需要進行客製化和客製化。.
這就是 InstructLab 專案的創建目的。 有了它，您可以使用較小的開源 AI 模型，並使用您想要的額外資料和訓練來擴展它。.
例如，您可以使用 InstructLab 為高度調整的客戶建立服務聊天機器人，並為特定目的開發，增強組織中的最佳實踐。 這種做法使您可以即時為每個人提供最好的客戶服務體驗。.
而且，更重要的是，這使您可以避免與供應商陷入困境，並在您實施 AI 模型以及基於其上建立的任何應用程式方面提供靈活性。.
5. 啟用一個充滿活力的生態系統
在開放的社區中，」“沒有人獨自創新“」，這種信念自社區成立的最初幾個月以來一直保持不變。.
這個想法將在 AI 時代保持有效，紅帽是開放解決方案的領導者，他將以以下形式提供各種開源工具和結構。 那裡有紅帽, 合作夥伴將為最終客戶創造更多價值的解決方案。.
單一供應商無法提供組織所需的一切，甚至無法跟上當前技術發展的速度。 開源原則和實踐透過促進專案和產業之間的夥伴關係和協作機會，加速創新並實現充滿活力的生態系統。.
6. 降低成本
2025 年初，, 估計 美國資料科學家的平均基本工資高於 US$ 125,000，更有經驗的資料科學家能夠賺取更多收入。.
顯然，人工智慧對資料科學家的需求巨大且不斷增長，但很少有公司對吸引和留住他們需要的專業人才寄予厚望。.
而且真正大型的 LLM 的建造、培訓、維護和部署成本高得高昂，需要整個倉庫，這些倉庫都配備了高度優化（且非常昂貴）的電腦設備和大量的儲存空間。.
用於特定目的和人工智慧應用的開放、更小和內建模型在建置、培訓和實施方面的效率要高得多。 它們不僅需要 LLM 的一小部分運算能力，而且像 InstructLab 這樣的專案使沒有專業技能和經驗的人能夠積極有效地為 AI 模型的培訓和微調做出貢獻。.
顯然，開源為人工智慧的發展帶來的成本節約和靈活性，對於希望透過人工智慧應用程式實現競爭優勢的中小型公司有利。.
總而言之
為了建立民主和開放的人工智慧，使用支援雲端運算、網路、Linux 和許多其他開放、強大和深度創新技術的開源原則至關重要。.
這是紅帽為使人工智慧和其他相關工具可行的道路。 每個人都應該從人工智慧的發展中受益，這樣每個人都應該能夠幫助確定和塑造他們的軌跡，並為他們的發展做出貢獻。 協作創新和開源對於該學科的未來並非不可避免的。.
