В последние 30 лет Open Source был одним из самых значительных факторов, способствовавших развитию технологических инноваций. Возможность разделить затраты на исследования и разработки, повторно использовать общие блоки кода и ускорить создание собственных приложений способствовала технологическому буму, который до сих пор формирует цифровую экосистему, в которой мы живем сегодня, пишут на портале BigDATAwire топ-менеджеры компании alliant — Крис Стивенсон, управляющий директор по интеллектуальной автоматизации, искусственному интеллекту и цифровым услугам, и Дхавал Джадав, соучредитель и генеральный директор.
Наши современные веб-серверы, операционные системы и повседневное ПО построены на фундаменте инфраструктуры с открытым исходным кодом, экономическая ценность которой исчисляется триллионами долларов. Ядро Linux, Википедия, Firefox и GitHub — вот лишь некоторые из ее бесчисленных ответвлений. Это малопризнанный фундамент, на котором зиждется современный технологический бум. Несмотря на успех, его история была определена вечной борьбой с Microsoft и Big Software.
Влиянию Open Source сопротивлялись с самого начала, и только в
Сдвиг: от сотрудничества к конкуренции
Возможно, вы слышали, что движение ИИ находилось на перепутье, и какое-то время так оно и было. После выхода ChatGPT в 2022 г. OpenAI флиртовала с гибридной моделью «половина на половину», но после решения стать полностью коммерческой компанией ворота оказались закрыты и запечатаны. Учитывая невероятный прогресс, достигнутый ИИ с открытым исходным кодом, можно было бы предположить, что мы усилим этот подход, но на самом деле все не так просто.
Раньше сотрудничество помогало исследователям и энтузиастам ИИ продвигаться вперед и делиться своими знаниями. Теперь же даже малейшее достижение может стоить миллиарды в виде потенциальной прибыли и стоимости интеллектуальной собственности. Кроме того, для обучения моделей ИИ теперь требуется астрономическое количество данных, большая часть которых включает все более частные и конфиденциальные сведения. И это не то, от чего готовы отказаться игроки на рынке ИИ. Движение, когда-то построенное на сотрудничестве, совместном использовании знаний и добродетельных идеалах, теперь превратилось в гонку вооружений.
Построение собственной ИИ-стратегии
Таким образом, дифференциатором является возможность обучать открытые модели для удовлетворения потребностей вашей организации. Обладая высококачественными данными и стратегическими знаниями о том, как лучше их использовать, компании могут создать свой собственный индивидуальный набор инструментов ИИ. Вам не нужно сравниваться с вычислительной мощью OpenAI или ее миллиардными инвестициями. Вам просто нужно правильно использовать тот товар, который у вас есть, но которого нет у них — ваши данные.
Слишком часто компании рассматривают данные как реактивный актив. На фоне взрыва ИИ наблюдается чрезмерная зацикленность на самих инструментах и моделях, а не на том, что их порождает. Центральное место теперь занимают данные. С помощью контролируемых, гибких наборов данных компании могут создавать специальные инструменты ИИ для своих нужд реального времени. Это может иметь решающее значение для получения ценных инсайтов, оптимизации рабочих процессов и автоматизации ключевых процессов, особенно в условиях, когда конкуренты стараются не отставать.
Исторические корни и продолжающееся влияние Open Source
История движения Open Source неразрывно связана с более широкой историей программирования, кодирования и компьютерных наук. Как только ПК стали широко доступны, сообщество единомышленников-энтузиастов и экспертов собралось вместе, чтобы решать проблемы, развивать индустрию и объединять свои коллективные знания. Это стало глубоко процветающим и продуктивным движением, сообщество которого активно и по сей день. Плоды его труда привели к созданию инструментов с открытым исходным кодом, которыми мы пользуемся до сих пор, таких как MySQL, Linux и многие другие. Согласно недавнему исследованию HBS, экономическая ценность инфраструктуры Open Source превышает 8 трлн. долл. Без нее, по оценкам авторов исследования, покупка ПО была бы в среднем в четыре раза дороже.
Роль Open Source в раннем развитии ИИ
Движение Open Source также сыграло важную роль в развитии ИИ. Проблемы и сложность ИИ, еще пребывавшего в научных кругах, были слишком велики для одного человека или команды, чтобы справиться с ними в одиночку. Демократизируя этот проект, подход Open Source позволил людям делиться результатами и видеть, что работает. Вскоре прогресс ускорился вместе с развитием вычислительной мощности и больших данных. Благодаря технологическому скачку ИИ внезапно превратился из мыслительного эксперимента в реальную реальность.
Это достигло своего апогея, когда в 2015 г. в публичную сферу вышла OpenAI, заявившая, что она «продвигает цифровой интеллект таким образом, который с наибольшей вероятностью принесет пользу всему человечеству». Однако, как ни странно, это была еще стадия инкубации, которая продолжалась до тех пор, пока не потребовалось больше данных, больше мощности и больше чипов. Некоммерческая модель оказалась слишком ограниченной. Хотя этап Open Source был центральным моментом в развитии компании, она вышла далеко за его узкие рамки.
В новую эпоху компании должны мыслить по-другому, если не полностью пересмотреть то, что должны делать их данные и какими они должны быть. Эпизодическим полезным ресурсом? Или главный актив вашей компании — мощный удар преобразующей ИИ-стратегии? Последнее означает создание команды по данным: архитекторов данных, инженеров данных, специалистов в области науки о данных и аналитиков данных, оснащенных всеми необходимыми инструментами.
Слишком долго эти специалисты недооценивались в экосистеме ИТ, рассматривались как библиотекари данных или эксперты по хранению, а не как настоящие стратеги. С появлением ИИ ценность данных неизмеримо вырастает, и их ответственность (и бюджет) должны вырасти соответственно. Специалисты в области науки о данных должны участвовать в принятии важных решений; архитекторы данных должны иметь возможность создавать новые внутренние системы. На каждом уровне команда по данным должна принимать участие в процессе принятия решений. Именно такая работа позволит вашей ИИ-стратегии превратиться из стандартной практики в лучшую в своем классе.
Закрытое будущее
Трудно рассуждать о будущем ИИ, но кажется маловероятным, что Open Source будет играть в нем какую-то роль. Как и в случае с Big Software, сейчас влиятельные игроки на много лет превосходят всех остальных — и добиваются успеха. Однако на этот раз наборы данных, алгоритмы и методики обучения прогрессировали настолько быстро, инкапсулировав в себе годы прозрений и исследований, что теперь они граничат с настоящими коммерческими тайнами. Несмотря на энтузиазм сообщества разработчиков ИИ с открытым исходным кодом, они могут оказаться слишком ценными, чтобы вырвать их из частных рук. Если вы когда-то думали, что сможете создать сопоставимый инструмент ИИ благодаря совместной работе с открытым исходным кодом, то этот корабль уплыл. К счастью, сами модели ИИ являются ценными инструментами для повседневного бизнеса, и поскольку ими можно делиться без ущерба для собственных внутренних разработок, они останутся доступными.
Заключение
Какими бы большими ни станут титаны ИИ и насколько бы совершенными ни станут их модели, они никогда не узнают вашу компанию так, как вы сами. За последние несколько лет многое изменилось: хорошие данные стали одним из самых ценных товаров, которые могут быть у компании, и они должны использовать их соответствующим образом. С правильной командой и правильным подходом вы сможете построить ИИ-стратегию, которую нельзя купить даже за деньги.
