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      專有人工智能vs開源人工智能:深入分析

      2024-07-25 09:50:41來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:專有人工智能開源人工智能閱讀量:21575

      導(dǎo)讀:隨著我們進一步推進人工智能,當(dāng)前最重要的爭論之一是專有人工智能和開源人工智能之間的爭論。
        人工智能正在迅速改變世界,從面部識別技術(shù)到自行駕駛的汽車。隨著我們進一步推進人工智能,當(dāng)前最重要的爭論之一是專有人工智能和開源人工智能之間的爭論。本文將討論這兩種方法的內(nèi)部機制,以分解利弊和道德考慮,從而能在這個快速發(fā)展的AI決策領(lǐng)域做出明智的決策。
       
        專有人工智能
       
        專有人工智能,又稱為閉源人工智能,是由一個實體開發(fā)和擁有的技術(shù);通常是一個企業(yè)或研究機構(gòu)。在這種方法中,代碼、算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)是保密的,不公開使用。
       
        優(yōu)點:
       
        1.控制和定制:企業(yè)對人工智能模型的完全控制意味著可以對其進行定制,以滿足其需求,并指導(dǎo)其符合戰(zhàn)略目標(biāo)。企業(yè)可以確保性能得到優(yōu)化,并適當(dāng)?shù)丶傻浆F(xiàn)有系統(tǒng)中。
       
        2.更快的開發(fā)周期:專利研發(fā)使企業(yè)從開源項目的合作過程中解脫出來。這可能會加快人工智能解決方案的創(chuàng)新周期或上市時間。
       
        3.盈利潛力:開發(fā)了許可證AI模型,并對其使用收費,將其整合到更大的服務(wù)包中,創(chuàng)造收入流,或以任何其他方式繼續(xù)推動進一步發(fā)展。
       
        4.安全和隱私:用于訓(xùn)練人工智能模型的私人數(shù)據(jù)保密,減輕了對數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)訪問的擔(dān)憂。因此,這在醫(yī)療保健、金融甚至國家安全等應(yīng)用中變得相當(dāng)關(guān)鍵,因為這些應(yīng)用的數(shù)據(jù)隱私至關(guān)重要。
       
        限制:
       
        專有人工智能也有其局限性:
       
        1.有限創(chuàng)新:這個系統(tǒng)本質(zhì)上是封閉的,與開放給全球開發(fā)者社區(qū)的開源模型相比,這個系統(tǒng)限制了更多可以為其發(fā)展做出貢獻的人,從而減少了創(chuàng)新,減緩了人工智能的進步。
       
        2.供應(yīng)商鎖定:任何一個供應(yīng)商的專有人工智能都會導(dǎo)致供應(yīng)商鎖定。這意味著企業(yè)對持續(xù)支持和定價結(jié)構(gòu)的依賴限制了其靈活性,并可能阻礙未來的創(chuàng)新。
       
        3.透明度和偏見問題:這些模型的內(nèi)部工作缺乏透明度,因此在決策中存在偏見的可能性非常低。如果不了解算法是如何做出決定的,就很難發(fā)現(xiàn)和糾正這個系統(tǒng)中可能存在的任何偏見。
       
        開源人工智能
       
        開源人工智能是專有人工智能的對立面,意味著不僅在訪問源代碼或算法方面開放,而且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性方面開放。任何個人都可以免費接收、修改和分發(fā)。全球的專業(yè)人士可以在一個吸引人的協(xié)作環(huán)境中改進項目。
       
        優(yōu)點:
       
        1.更快的創(chuàng)新:這是全球社區(qū)對開源人工智能模型的創(chuàng)建和微調(diào)的共同努力。它提高了創(chuàng)新的速度,使人工智能能夠更快地從多樣化的數(shù)據(jù)來源和視角中學(xué)習(xí)。
       
        2.透明度和信任:在開發(fā)人員社區(qū)的監(jiān)督和改進下,對源代碼的開放性為人工智能模型的公平性和有效性注入了信心。
       
        3.成本效益:開源人工智能不需要任何許可費用。因此,對于個人、初創(chuàng)企業(yè)和預(yù)算有限的組織來說,它變得非常劃算。有時,社區(qū)在預(yù)先訓(xùn)練的模型和資源方面的貢獻進一步降低了開發(fā)成本。
       
        4.減少偏見:開發(fā)過程的開放性,使得有可能發(fā)現(xiàn)和減少培訓(xùn)數(shù)據(jù)和算法中的潛在偏見。此外,開發(fā)者社區(qū)內(nèi)的不同觀點可以共同創(chuàng)造出更具包容性和更公平的人工智能模型。
       
        限制:
       
        盡管有各種好處,開放源碼人工智能也帶來了一些挑戰(zhàn):
       
        1.安全性問題:源代碼本質(zhì)上是開放的,在存在漏洞的情況下可能會危及安全性,而惡意行為者可能會利用這些漏洞。這需要開發(fā)人員社區(qū)不斷地監(jiān)視和審查安全性。
       
        2.維護和支持:開源項目缺乏像專有模型中的支持結(jié)構(gòu)。這對需要持續(xù)的技術(shù)支持和故障修復(fù)的組織帶來了挑戰(zhàn)。
       
        3.成熟度和性能:在一些領(lǐng)域,由于在開發(fā)方面的資源投入,專有模型的準(zhǔn)確性和效率仍然無法比擬。開源人工智能正在加速追趕。
       
        專有人工智能與開源人工智能的示例
       
        通過解釋專有和開源人工智能在現(xiàn)實應(yīng)用中的工作方式,理論上開發(fā)的概念得到了鞏固。以下是一些可能影響每種方法的主要示例:
       
        專有人工智能:塑造個性化體驗
       
        1.面部識別系統(tǒng):通過Face ID和Windows Hello,微軟一直在使用專有的人工智能來發(fā)明安全、輕松的面部識別技術(shù),用于解鎖設(shè)備。
       
        2.推薦引擎:高級推薦引擎是電子商務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,如亞馬遜,使用自己的人工智能算法開發(fā)。其提供產(chǎn)品推薦和內(nèi)容建議,精確地與用戶的行為和購買歷史相匹配。
       
        3.自主駕駛技術(shù):特斯拉的自動駕駛儀系統(tǒng)是代表高端專利的原型自動駕駛汽車中的人工智能。它利用攝像頭、雷達和超聲波傳感器的高階融合,在道路上行駛,并對不斷變化的場景做出反應(yīng)。
       
        開源人工智能:基礎(chǔ)構(gòu)建模塊
       
        1.TensorFlow:這是一個開源的機器學(xué)習(xí)庫,因此被認(rèn)為是免費的,由谷歌開發(fā)。它提供了一個非常靈活的框架,用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署相當(dāng)大范圍的人工智能模型。它在研究人員和企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用,從而加快了不同領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)新。
       
        2.PyTorch:另一個開源的深入學(xué)習(xí)框架,PyTorch據(jù)說有一個友好的界面,因為動態(tài)計算圖。這就是區(qū)分PyTorch和TensorFlow的方法。它由Facebook開發(fā),現(xiàn)在被稱為Meta,它使開發(fā)人員能夠在人工智能模型開發(fā)過程中快速實驗和迭代。
       
        3.OpenAI Gym:這是一個開源工具包,用于更容易地開發(fā)和比較RL算法的性能。OpenAI Gym提供了預(yù)定義的環(huán)境和指標(biāo),用于在公共框架中比較許多不同的強化學(xué)習(xí)方法。
       
        除了這些例子之外,許多行業(yè)都能感受到專有和開源人工智能的存在。
       
        1.醫(yī)療保健:它在醫(yī)療保健中的應(yīng)用包括分析醫(yī)學(xué)圖像,以便在早期階段檢測疾病、定制治療計劃和藥物發(fā)現(xiàn)。專有和開源解決方案也可能補充和推進了該領(lǐng)域最重要的領(lǐng)域之一。
       
        2.金融:基于人工智能的欺詐檢測系統(tǒng)、算法交易策略和機器人顧問正在改變金融。在這種情況下,這種創(chuàng)新是由于專有和開源方法的混合。
       
        3.制造業(yè):人工智能可以使預(yù)測性維護進入行業(yè),以優(yōu)化流程并最大限度地減少停機時間。像TensorFlow這樣的開源工具包可以實現(xiàn)任何定制的人工智能解決方案,以滿足特定的制造需求。
       
        選擇正確的工具:平衡行動
       
        在選擇專有或開源人工智能時,需要考慮以下幾個因素:
       
        項目要求:考慮項目的具體情況。其是否依賴于快速創(chuàng)新和靈活性,還是主要考慮控制和定制?
       
        可用資源:開源人工智能降低了成本,但維護和調(diào)整模型的專業(yè)知識將帶來相關(guān)的內(nèi)部成本。
       
        數(shù)據(jù)安全和隱私:對于涉及敏感數(shù)據(jù)的項目,人們希望擁有專有人工智能的安全性。
       
        道德問題:這方面的兩個基本考慮是透明度和減少偏見。評估哪一個最符合所要開發(fā)人工智能的道德原則。
       
        人工智能的未來:合作生態(tài)系統(tǒng)
       
        人工智能的未來很可能是一個混合的格局,在這個格局中,專有和開源的人工智能方法并存,相互補充。一方面,專有的人工智能肯定會繼續(xù)推動高度專業(yè)化領(lǐng)域的創(chuàng)新;另一方面,開源將促進協(xié)作,推動人工智能基礎(chǔ)研究的快速發(fā)展。這兩條道路將能夠共存,開源模式將為企業(yè)的專有解決方案奠定基礎(chǔ)。
       
        道德問題:共同責(zé)任
       
        人工智能越與我們的生活交織,道德考量的優(yōu)先級就越高。無論是專有的還是開源的人工智能開發(fā)都必須公平、負(fù)責(zé)和透明。開發(fā)人員應(yīng)該意識到通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法可能引入的偏見,并積極地將其降至最低。此外,必須建立強有力的保障措施,以防止人工智能被濫用于惡意目的。
       
        總結(jié)
       
        因此,專有人工智能和開源人工智能之間的爭論不會使其成為零和游戲。每種方法都有其獨特的優(yōu)點和缺點。通過了解這些微妙之處并仔細(xì)考慮項目的需求,人們可以做出明智的決策,決定在哪條道路上推動給定的AI努力。通過負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展,合作和創(chuàng)新蓬勃發(fā)展,這樣的未來具有將我們的世界變得更美好的巨大潛力。
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      • 2024年開源人工智能的重要性

        開源人工智能使開發(fā)人員能夠訪問和構(gòu)建彼此的工作成果,從而實現(xiàn)該領(lǐng)域的合作、透明度和創(chuàng)新。這加速了人工智能技術(shù)的發(fā)展,提高了可訪問性,并使人工智能能力民主化。
        開源人工智能
        2024-04-30 11:19:46
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