Ενώ ο όρος “ανοιχτός κώδικας” αρχικά αναφερόταν σε μια μεθοδολογία ανάπτυξης λογισμικού, έκτοτε επεκτάθηκε για να συμπεριλάβει έναν γενικότερο τρόπο εργασίας που είναι ανοιχτός, αποκεντρωμένος και βαθιά συνεργατικός. Το κίνημα ανοιχτού κώδικα φτάνει πλέον πολύ πέρα από τον κόσμο του λογισμικού και o τρόπος του ανοιχτού κώδικα έχει αγκαλιαστεί από συλλογικές προσπάθειες σε όλο τον κόσμο, όπως στην επιστήμη, την εκπαίδευση, την κυβέρνηση, τη βιομηχανία, την υγειονομική περίθαλψη και άλλα.
Η κουλτούρα ανοιχτού κώδικα έχει κάποιες θεμελιώδεις αρχές και αξίες που την καθιστούν τόσο αποτελεσματική και επιδραστική:
- Συνεργατική συμμετοχή
- Κοινή ευθύνη
- Ανοιχτή ανταλλαγή
- Αξιοκρατία και συμπερίληψη
- κοινοτική ανάπτυξη
- Ανοιχτή συνεργασία
- Αυτοοργάνωση
- Σεβασμός και αμοιβαιότητα
Όταν οι αρχές ανοιχτού κώδικα αποτελούν τη βάση των συλλογικών προσπαθειών, η ιστορία έχει δείξει ότι απίστευτα πράγματα είναι δυνατά. Ορισμένα βασικά παραδείγματα ποικίλλουν από την ανάπτυξη και τον πολλαπλασιασμό του Linux ως το πιο ισχυρό και πανταχού παρόν λειτουργικό σύστημα στον κόσμο, στην εμφάνιση και την ανάπτυξη του Kubernetes και των Containers και φυσικά στην ανάπτυξη και επέκταση του ίδιου του Διαδικτύου.
6 πλεονεκτήματα του ανοιχτού κώδικα στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης
Υπάρχουν περισσότερα από έξι πλεονεκτήματα για τα οποία θα μπορούσαμε να μιλήσουμε εδώ, αλλά θα ξεκινήσουμε με το πιο σημαντικό.
1. Αυξάνει την ταχύτητα της καινοτομίας
Σε αντίθεση με τους κλειστούς οργανισμούς και τις ιδιόκτητες λύσεις, όταν η τεχνολογία αναπτύσσεται συνεργατικά και ανοιχτά, η καινοτομία και η ανακάλυψη μπορούν να συμβούν πολύ πιο γρήγορα.
Όταν η εργασία μοιράζεται ανοιχτά και οι άλλοι έχουν τη δυνατότητα να χτίσουν πάνω σε αυτήν, εξοικονομείται τεράστιος χρόνος και προσπάθεια από τις ομάδες που δεν χρειάζεται να ξεκινούν από τις πρώτες αρχές με κάθε νέο έργο. Οι νέες ιδέες μπορούν να βασιστούν στα έργα που προηγήθηκαν. Αυτό όχι μόνο εξοικονομεί χρόνο και χρήμα, αλλά ενισχύει επίσης τα αποτελέσματα καθώς περισσότεροι άνθρωποι συνεργάζονται για να λύσουν προβλήματα, να μοιραστούν ιδέες και να επανεξετάσουν ο ένας τη δουλειά του άλλου.
Μια μεγαλύτερη, πιο συνεργατική κοινότητα είναι απλά σε θέση να επιτύχει περισσότερα—περισσότεροι άνθρωποι που εργάζονται μαζί για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων είναι σε θέση να καινοτομούν πιο γρήγορα και αποτελεσματικά από τις μικρές ομάδες που εργάζονται μόνες τους.
2. Εκδημοκρατίζει την πρόσβαση
Ο ανοιχτός κώδικας εκδημοκρατίζει επίσης την πρόσβαση σε αυτές τις νέες και αναδυόμενες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Όταν η έρευνα, ο κώδικας και τα εργαλεία κοινοποιούνται ανοιχτά, βοηθά στην εξάλειψη ορισμένων από τα εμπόδια που συνήθως περιορίζουν την πρόσβαση σε καινοτομίες αιχμής.
Για παράδειγμα το έργο InstructLab της Red Hat είναι ένα τέλειο παράδειγμα αυτού. Το InstructLab είναι ένα αγνωστικιστικό έργο τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα που απλοποιεί τη διαδικασία συνεισφοράς δεξιοτήτων και γνώσεων σε LLMs. Στόχος του έργου είναι να δώσει τη δυνατότητα σε οποιονδήποτε να βοηθήσει στη διαμόρφωση μιας gen AI, συμπεριλαμβανομένων των ατόμων που δεν έχουν τις δεξιότητες επιστήμης δεδομένων και την εκπαίδευση που απαιτείται συνήθως. Αυτό επιτρέπει σε περισσότερα άτομα και οργανισμούς να συνεισφέρουν στην εκπαίδευση και τη βελτίωση των LLM με αξιόπιστο τρόπο, γεγονός που οδηγεί σε…
3. Βελτιωμένη ασφάλεια, ασφάλεια και ιδιωτικότητα
Δεδομένου ότι τα έργα ανοιχτού κώδικα μειώνουν τα εμπόδια εισόδου, μια μεγαλύτερη και πιο διαφοροποιημένη ομάδα συνεργατών μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό και την επίλυση πιθανών ζητημάτων ασφάλειας και μεροληψίας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης καθώς αναπτύσσονται.
Τα δεδομένα και οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση και τη βελτίωση των μοντέλων κλειστής τεχνητής νοημοσύνης είναι ιδιόκτητα και φυλάσσονται στενά. Σπάνια άλλοι είναι σε θέση να αποκτήσουν κάποια εικόνα για τον τρόπο λειτουργίας αυτών των μοντέλων και για το εάν διαθέτουν δυνητικά επικίνδυνα δεδομένα ή εγγενείς προκαταλήψεις.
Ωστόσο, εάν ένα μοντέλο και τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευσή του είναι ανοιχτά, όποιος ενδιαφέρεται να συμμετάσχει μπορεί να τα εξετάσει, επομένως οι πιθανοί κίνδυνοι μειώνονται και οι προκαταλήψεις μπορούν να ελαχιστοποιηθούν. Επιπλέον, οι συνεργάτες ανοιχτού κώδικα μπορούν να δημιουργήσουν εργαλεία και διαδικασίες για την παρακολούθηση και τον έλεγχο μελλοντικών μοντέλων και ανάπτυξης εφαρμογών, συμβάλλοντας στη βελτίωση και διατήρηση της ασφάλειάς τους με την πάροδο του χρόνου.
Αυτό το άνοιγμα και η διαφάνεια επίσης χτίζει εμπιστοσύνη καθώς οι χρήστες μπορούν να εξετάσουν απευθείας τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται και επεξεργάζονται τα δεδομένα τους, ώστε να μπορούν να επαληθεύουν ότι το απόρρητο και η κυριαρχία των δεδομένων τους γίνονται σεβαστά.
Τέλος, οι εταιρείες είναι σε θέση να προστατεύουν τα ιδιωτικά, ευαίσθητα ή με άλλο τρόπο ιδιόκτητα δεδομένα τους χρησιμοποιώντας έργα ανοιχτού κώδικα για να δημιουργήσουν τα δικά τους προσαρμοσμένα μοντέλα στα οποία διατηρούν αυστηρό έλεγχο.
4. Παρέχει ευελιξία και ελευθερία επιλογής
Ενώ τα μονολιθικά, ιδιόκτητα, LLM είναι αυτά που βλέπουν και σκέφτονται οι περισσότεροι όταν πρόκειται για τη ΤΝ, αρχίζουμε να βλέπουμε μια αυξανόμενη ώθηση προς μικρότερα, ανεξάρτητα, ειδικά κατασκευασμένα μοντέλα TN.
Αυτά τα μικρά γλωσσικά μοντέλα (SLM) εκπαιδεύονται γενικά σε πολύ μικρότερα σύνολα δεδομένων για να τους παρέχουν τη βασική τους λειτουργικότητα και στη συνέχεια προσαρμόζονται περαιτέρω για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης χρησιμοποιώντας δεδομένα και γνώσεις για συγκεκριμένο τομέα.
Αυτά τα SLM είναι σημαντικά πιο αποτελεσματικά από τα μεγαλύτερα ξαδέρφια τους και έχει αποδειχθεί ότι έχουν εξίσου καλή απόδοση (αν όχι καλύτερη) όταν χρησιμοποιούνται για τον προορισμό τους. Είναι πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά στην εκπαίδευση και την ανάπτυξη και μπορούν να προσαρμοστούν και να προσαρμοστούν όσο χρειάζεται.
Και αυτό είναι σε μεγάλο βαθμό που έχει σχεδιαστεί να επιτρέπει το έργο InstructLab. Με αυτό, μπορείτε να πάρετε ένα μικρότερο ανοιχτό μοντέλο AI και το αυξήστε με όσα πρόσθετα δεδομένα και εκπαίδευση θέλετε.
Για παράδειγμα, θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε το InstructLab για να δημιουργήσετε ένα εξαιρετικά συντονισμένο, ειδικά σχεδιασμένο ρομπότ συνομιλίας υποστήριξης πελατών που είναι εκπαιδευμένο στις εσωτερικές σας γνώσεις και τις βέλτιστες πρακτικές σας, επιτρέποντάς σας να παρέχετε την καλύτερη εμπειρία εξυπηρέτησης πελατών σε όλους, παντού, συνεχώς.
Και, το πιο σημαντικό, αυτό σας επιτρέπει να αποφύγετε το κλείδωμα του προμηθευτή και παρέχει ευελιξία ως προς το πού και πώς θα αναπτύξετε το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας και τυχόν εφαρμογές που βασίζονται σε αυτό.
5. Επιτρέπει ένα ζωντανό οικοσύστημα
Κανένας προμηθευτής από μόνος του δεν μπορεί να παρέχει όλα όσα χρειάζεται ένας οργανισμός ή ακόμη και να ελπίζει ότι θα συμβαδίσει με τη σημερινή ταχύτητα της τεχνολογικής εξέλιξης. Οι αρχές και οι πρακτικές ανοιχτού κώδικα επιταχύνουν την καινοτομία και επιτρέπουν ένα ζωντανό οικοσύστημα ενισχύοντας συνεργασίες και ευκαιρίες για συνεργασία μεταξύ έργων και βιομηχανιών.
6. Μειώνει το κόστος
Στις αρχές του 2025, εκτιμάται ότι ο μέσος βασικός μισθός για έναν επιστήμονα δεδομένων στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι πάνω από 125.000 $.
Προφανώς, υπάρχει μια τεράστια και αυξανόμενη ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων καθώς η τεχνητή νοημοσύνη έχει εκραγεί σε ισχύ και δημοτικότητα, αλλά λίγες εταιρείες έχουν πολλές ελπίδες να προσελκύσουν και να διατηρήσουν το εξειδικευμένο ταλέντο που χρειάζονται.
Και τα πραγματικά μεγάλα LLM είναι υπερβολικά ακριβά στην κατασκευή, την εκπαίδευση, τη συντήρηση και την ανάπτυξη, απαιτώντας ολόκληρες αποθήκες γεμάτες με εξαιρετικά βελτιστοποιημένο (και πολύ ακριβό) εξοπλισμό υπολογιστών και τεράστιο χώρο αποθήκευσης.
Τα ανοιχτά, μικρότερα, ειδικά κατασκευασμένα μοντέλα και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης είναι σημαντικά πιο αποτελεσματικά στην κατασκευή, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη. Όχι μόνο απαιτούν ένα κλάσμα της υπολογιστικής ισχύος καθώς τα LLM, έργα όπως το InstructLab επιτρέπουν σε άτομα χωρίς εξειδικευμένες δεξιότητες και εμπειρία να συμβάλλουν ενεργά και αποτελεσματικά στην εκπαίδευση και τη βελτίωση των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Σαφώς, η εξοικονόμηση κόστους και η ευελιξία που προσφέρει ο ανοιχτός κώδικας στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης είναι επωφελής για τις μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις που ελπίζουν να αγκαλιάσουν το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα που μπορούν να προσφέρουν οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Επίλογος
Όλοι θα πρέπει να μπορούν να επωφελούνται από την τεχνητή νοημοσύνη, και έτσι όλοι θα πρέπει να μπορούν να βοηθήσουν στον προσδιορισμό και τη διαμόρφωση της τροχιάς της και να συμβάλουν στην ανάπτυξή της. Η καινοτομία ανοιχτού κώδικα και συνεργασίας είναι ουσιαστικής σημασίας για το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης, προκειμένου να παραμείνει προσβάσιμη και επωφελής για όλους.
Πηγή άρθρου: https://www.redhat.com/