的想法人工智能（人工智能）并不新鲜, 但与之相关的最近技术进步使其成为我们每天使用的工具.人工智能日益重要和普及, 同时, 令人激动且潜在令人担忧, 因为许多平台和人工智能资源的基础本质上是由少数强大公司控制的黑箱
大型组织, 像红帽一样, 相信他们每个人都应该有能力为人工智能做出贡献. 人工智能的创新不应仅限于能够支付大量处理能力和所需数据科学家的公司大型语言模型（法学硕士）
相反, 数十年的开源经验用于软件开发和与社区的合作，使每个人都能参与并从人工智能中受益, 同时帮助塑造一个满足我们需求的未来. 毫无疑问，开源方法是实现人工智能全部潜力的唯一途径, 使其更安全, 可获取和民主化
什么是开源
尽管“开源”一词最初指的是一种软件开发方法论, 他扩展到涵盖一种更一般的开放工作形式, 去中心化且深度协作. 开源运动现在远远超出了软件世界, 和开源方式在全球范围内得到了合作努力的支持, 包括科学等领域, 教育, 政府, 制造, 健康与更多
开源文化有一些基本原则和价值观使其有效且有意义的, 例如
- 协作参与
- 共担责任
- 开放交易所
- 精英管理和包容性
- 社区驱动发展
- 开放合作
- 自组织
- 尊重与互惠
当开源原则成为协作努力的基础时, 历史表明，令人惊叹的事情是可能的. 一些重要的例子包括发展和传播的Linux作为世界上最强大和最普遍的操作系统，直到Kubernetes和集装箱, 除了互联网自身的发展和扩展
人工智能时代的开源六大优势
开源技术的发展有无数好处, 但还有六个优势在其他优势中脱颖而出.
1. 创新速度的提升
当技术以协作和开放的方式开发时, 创新和发现可以发生得更快, 与封闭组织和专有解决方案相反.
当工作被公开共享时，其他人能够基于此进行创作, 团队节省了大量时间和精力，因为他们不需要从零开始. 新想法可以扩展之前的项目. 这不仅节省了时间和金钱, 但也增强了结果，因为更多的人一起合作解决问题, 分享见解并相互审查工作
一个更广泛和协作的社区能够实现更多：通过提升个人和连接专业知识来解决复杂问题，并比小型孤立团体更快速有效地进行创新.
2. 民主化访问
开源也使得人们能够平等地获取新的人工智能技术. 当你搜索时, 代码和工具被公开共享, 这有助于消除通常限制尖端创新获取的一些障碍
这指导实验室这是这个前提的一个很好的例子. 该倡议是一个独立的开源AI项目，简化了为大型语言模型贡献技能和知识的过程. 努力的目标是让任何人都能帮助塑造生成式人工智能（生成AI）, 包括那些没有通常所需的数据科学技能和培训的人. 这使得更多个人和组织能够可靠地为LLM的训练和优化做出贡献
3. 增强的安全性和隐私性
开源项目如何降低入门门槛, 一个更大和更多样化的合作团队能够帮助识别和解决在人工智能模型开发过程中存在的潜在安全挑战
大多数用于训练和调整人工智能模型的数据和方法都是封闭的，并由专有逻辑维护. 外部人员很少能够获得关于这些算法如何运作的任何见解，以及它们是否包含任何潜在危险的数据或固有偏见
如果一个模型及其用于训练的数据是开放的, 然而, 任何感兴趣的人都可以检查它们, 减少安全风险并最小化平台偏见.此外, 开放哲学的贡献者可以创建工具和流程，以跟踪和审计未来模型和应用程序的发展, 允许监测不同解决方案的发展.
这种开放和透明也产生信任, 用户可以直接检查他们的数据是如何被使用和处理的, 以便他们能够检查他们的隐私和数据主权是否得到了尊重. 此外, 企业也可以保护其私人信息, 机密或专有的使用开源项目如InstructLab来创建自己的定制模型, 关于他们保持严格控制
4. 提供灵活性和选择的自由
尽管单体LLM, 所有者和黑箱是大多数人对生成性人工智能的看法和想法, 我们开始看到对更小的人工智能模型的日益推动, 独立且为特定目的而开发
那些小语言模型(SLMs) 通常在较小的数据集上进行训练，以赋予它们基本功能, 因此，它们还更适合特定领域的特定用例，具有特定的数据和知识
这些SLM比它们的更大同类显著更高效, 并且在用于预期目的时表现得如此出色（如果不是更好）. 它们在训练和部署方面更快更高效, 并可以根据需要进行个性化和调整
这在很大程度上是InstructLab项目创建的原因. 和他, 你可以选择一个较小的开源人工智能模型，并根据你想要的数据和额外的训练进行扩展
例如, 您可以使用InstructLab创建一个高度定制的客户服务聊天机器人，专门用于特定目的, 在组织中提升最佳实践. 这种做法使您能够将最佳的客户服务体验提供给所有人, 在所有地方, 实时.
E, 更重要, 这使您能够避免被锁定在某个供应商身上，并在实施您的人工智能模型及其基础上创建的任何应用程序时提供灵活性
5. 创造一个充满活力的生态系统
在开放社区, “没有人能够独自创新“, 这种信念自社区成立的头几个月以来一直保持不变.
这个想法在红帽的人工智能时代仍然有效, 开放解决方案的领导者, 将提供多种开源工具和代码结构形式的红帽人工智能,合作伙伴将为最终客户创造更多价值的解决方案.
一个单一的供应商无法提供组织所需的一切, 你自己也能跟上当前科技发展的速度. 开放源代码的原则和实践加速了创新，并通过促进项目和行业之间的合作伙伴关系和协作机会，创造了一个充满活力的生态系统
6. 降低成本
在2025年初, 估计的美国数据科学家的平均基础工资超过125美元.000, 更有经验的数据科学家可以赚得更多
显然, 对数据科学家的需求随着人工智能的兴起而急剧增加, 但很少有公司对吸引和留住所需的专业人才抱有很大希望
大型LLM的构建成本极其高昂, 训练, 维护和实施, 要求整个仓库充满高度优化（且非常昂贵）的计算机设备和大量存储空间
开放模型, 专为特定目的和人工智能应用而设计的较小模型在构建上显著更高效, 训练和实施. 它们不仅要求LLM计算能力的一小部分, 像InstructLab这样的项目使没有专业技能和经验的人能够积极有效地参与人工智能模型的训练和微调
明显, 开源带来的成本节约和灵活性对希望通过人工智能应用获得竞争优势的小型和中型企业是有益的
总之
为了构建一个民主和开放的人工智能, 利用使云计算成为可能的开源原则是至关重要的, 互联网, Linux和其他许多开源技术, 强大而深具创新性
这是红帽公司为实现人工智能和其他相关工具而采取的路径. 所有人都应从人工智能的发展中受益, 这样, 每个人都应该能够帮助确定和塑造他们的轨迹, 并为其发展做出贡献. 协作创新和开源对学科的未来并不是必不可少的，而是不可避免的
