الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مقابل الذكاء الاصطناعي مغلق المصدر: اتخاذ القرار

إذا كنت مطورًا أو تخطط لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية، فسيتعين عليك عاجلاً أم آجلاً الاختيار بين استخدام برامج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر أو مغلقة المصدر.

كما هو الحال مع معظم أنواع البرامج الأخرى، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر غالبًا ما تكون مجانية وتتطلب منك أن يكون لديك مستوى معين من الكفاءة التقنية، في حين تتطلب البدائل مغلقة المصدر غالبًا مدفوعات لاستخدامها.

تقوم هذه المقالة بمقارنة هذين القطاعين من صناعة الذكاء الاصطناعي في محاولة لتزويدك بجميع المعلومات التي تحتاجها لاتخاذ قرار مستنير بشأن الأعمال أو تطوير المشروع.

ما هي الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر والمغلق المصدر؟

يشير مصطلحا الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ومغلق المصدر عمومًا إلى أدوات برمجيات الذكاء الاصطناعي، والتي تنقسم إلى فئتين. الفئة الأولى هي تلك التي يكون شيفرتها المصدرية مفتوحة أو متاحة للعامة، ومن هنا جاءت تسميتها "مفتوحة المصدر". أما الفئة الثانية فهي مغلقة المصدر، أي أن شيفرتها المصدرية غير متاحة.

• مفتوحة المصدريعني كون البرنامج مفتوح المصدر أنه يمكن لأي شخص تنزيل شيفرة المصدر الخاصة بالمشروع وقراءتها وتنفيذها. شيفرة المصدر هي مجموعة التعليمات المكتوبة لأي برنامج حاسوبي، ويمكن تشغيلها على جهاز حاسوب في أي وقت لتنفيذ هذا البرنامج. في حين أن العديد من البرامج مفتوحة المصدر، أو معظمها، غالبًا ما تكون مجانية، إلا أن بعضها أنظمة خاصة تتطلب دفع ثمنها.
  
• مصدر مغلقهذه الفئة من البرامج أشبه بأنظمة "الصندوق الأسود"؛ يمكنك استخدامها، لكنك لا تستطيع فهم آلية عملها. عادةً ما تُروّج لها شركات ربحية، ورغم تكلفتها العالية، غالبًا ما تكون مدعومة بخدمة دعم فني أو ما شابه.

بالنسبة لمعظم المستخدمين، يشير الذكاء الاصطناعي إلى نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT وDeepseek وGemini. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن العديد من أدوات برمجيات الذكاء الاصطناعي، مثل TensorFlow، تُصنف بالتساوي إلى برمجيات ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر. لذلك، يُمكن التمييز بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر، وأدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر بشكل عام.

المال يجعل العالم يذهب جولة

قد يكون تطوير البرمجيات مكلفًا، ولذلك يلجأ المطورون غالبًا إلى استثمار منتجاتهم لكسب المال ودعم أعمال التطوير المستمرة. إلا أن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة اللغات أغلى بكثير من تطوير البرمجيات اليومية.

أولاً، عليك وضع النموذج في مركز بيانات كبير. ثم ستحتاج إلى عدد كبير من المهندسين الموهوبين لإنشاء نظامك، وآخرين لجمع كميات هائلة من البيانات من جميع أنحاء الإنترنت، ثم تنظيفها وتجهيزها لإدخالها في النموذج، وهو ما يُسمى بالتدريب. ثم هناك تكاليف استهلاك الطاقة وضبط النموذج بدقة، وهو ببساطة مزيد من التدريب.

في النهاية، بينما يمكن لمطور واحد قضاء وقت فراغه بعد العمل يوميًا لتطوير لعبة، أو موقع مواعدة، أو مدير ملفات، ونشره مجانًا، يتطلب تطوير نموذج لغة ذكاء اصطناعي كبير مجموعة صغيرة إلى متوسطة من الخبراء. الموهبة والبنية التحتية مكلفة، ولهذا السبب تُمثل هذه مشكلة كبيرة مع نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث يتعين على اللاعبين الرئيسيين اختيار إما نهج مفتوح المصدر أو مغلق المصدر.

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

لأنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر إيجابياتها وسلبياتها، وقد تكون هذه الإيجابيات أو السلبيات، وذلك حسب ما تطمح إلى تحقيقه من البرنامج. وفيما يلي أهم الإيجابيات والسلبيات:

إيجابيات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

• الشفافية والتدقيق الأفضل في الكودمشاريع مفتوحة المصدر أكثر شفافية، إذ يُمكن للجميع تنزيل أحدث الإصدارات والاطلاع على ما يحدث بأنفسهم. بخلاف مشاريع مغلقة المصدر، يُمكن للمطورين الأفراد والمجموعات تدقيق الشيفرة البرمجية لاكتشاف العيوب أو المساهمة في التحديثات والتحسينات. وهذا هو السبب الرئيسي وراء تميز مشاريع مفتوحة المصدر، مثل ووردبريس.
  
• الابتكار والتوحيد القياسييمكن للمبرمجين الأفراد والفرق الابتكار بشكل مستقل وتقديم أعمالهم النهائية لإدراجها في الشيفرة مفتوحة المصدر. هذا يُبقي المشروع مُحدّثًا. إضافةً إلى ذلك، يُؤدي تعاون العديد من الأشخاص إلى توحيد الإجراءات والبروتوكولات والتقنيات المُختلفة. وهذا بدوره يُنتج برمجيات مُوحدة يُمكن لمعظم الناس العمل عليها، على عكس التقنيات الخاصة بالبائعين والتي غالبًا ما تستخدمها الأنظمة المُلكية.
  
• المجتمع والتعاونتحتوي معظم مشاريع المصادر المفتوحة على مجتمعات إلكترونية، حيث يجتمع المساهمون والمستخدمون للتعاون. يتبادل الناس الأفكار ويبتكرون بحرية في هذه البيئات، مما يؤدي إلى مجتمع مترابط لا تجده في أنظمة المصادر المغلقة.
  
• التفصيليمكن لكل مطور استخدام نسخته من برنامج مفتوح المصدر وتخصيصها بالطريقة التي يريدها تمامًا. هذا أفضل بكثير من التكيف مع تصميم أو إجراءات عمل نظام مغلق المصدر غير المريحة، خاصةً عندما كان كل ما يلزم لجعله مناسبًا هو مجرد تعديل بسيط.
  
• فعالية التكلفةبفضل غياب رسوم الترخيص، تُمكّن الأنظمة مفتوحة المصدر المطورين من إنشاء مشاريع مذهلة كانت لتكون مستحيلة لولا ذلك. على سبيل المثال، بُني ووردبريس على لغة PHP مفتوحة المصدر، وأصبح منصةً لمشاريع أخرى لا تُحصى. ومن المرجح أن يُحدث المصدر المفتوح طفرةً مماثلة في صناعة الذكاء الاصطناعي مستقبلًا.
  
• سيادة البياناتأخيرًا، يُفضّل لمن يتعاملون مع بيانات حساسة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، لأنها تمنحهم حرية التصرف في بياناتهم كما يحلو لهم. أما البديل عن نظام مغلق المصدر، فهو عدم ضمان مصير بياناتك، خاصةً عند استضافة النظام خارج المؤسسة. وتظلّ البرامج مفتوحة المصدر المستضافة محليًا الحل الأمثل للبيانات الحساسة.

سلبيات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

• المتطلبات الفنية للمستخدمتُقدّم معظم البرامج مفتوحة المصدر "كما هي". هذا يعني أنه إذا لم تفهمها أو لم تستطع فهمها، فستكون مسؤولاً عن نفسك. وينطبق هذا بشكل خاص على البرامج مفتوحة المصدر الموجهة للعاملين في مجال التكنولوجيا.
  
• نقص الدعم الفنيللسبب نفسه، لا يوجد دعم فني متخصص لأنظمة المصدر المفتوح. يبحث معظم المستخدمين ذوي الكفاءة التقنية عن حلول لأي مشكلة بأنفسهم، إما عبر محركات البحث أو تصفح المنتديات الإلكترونية.

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي مغلق المصدر

لأنظمة الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر إيجابياتها وسلبياتها، وقد تكون مفيدة أو عائقًا، حسب ما تطمح إلى تحقيقه من البرنامج. وهي كما يلي.

إيجابيات الذكاء الاصطناعي مغلق المصدر

• عالية الأداءعادةً ما يكون أداء الأنظمة مغلقة المصدر أفضل من أنظمة البرمجيات مفتوحة المصدر، نظرًا لكفاءتها العالية، وغالبًا ما تأتي مع أجهزة مُوصى بها أو أنظمة مُصاحبة. بالطبع، يُمكن تحسين الأنظمة مفتوحة المصدر لتكون بنفس كفاءة نظيراتها مغلقة المصدر، ولكن هذا يتطلب عادةً مستخدمًا ماهرًا. عادةً ما يكون أداء الأنظمة مغلقة المصدر أفضل عند التشغيل مباشرةً من نظيراتها مفتوحة المصدر.
  
• التحكم المركزي والتطوير الأسرع:نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر يتم تطويرها بواسطة فريق مركزي ذو تركيز موحد، فيمكنها تطوير الميزات المطلوبة بسرعة وكفاءة أكبر بكثير من معسكر المصدر المفتوح، والذي غالبًا ما يتطلب من المتطوعين إضافة ميزة مفيدة إلى الكود الأساسي، قبل أن يتم قبولها بشكل عام.
  
• امتثال أفضلكما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر أكثر امتثالًا للقواعد واللوائح من نظيراتها مفتوحة المصدر. على سبيل المثال، تحرص الشركة التي طورت نموذج دردشة الذكاء الاصطناعي مغلق المصدر على أن يظل نموذجها ضمن الحدود المقبولة للتفاعل الاجتماعي وحرية التعبير. من ناحية أخرى، لا يمكن لنظام مفتوح المصدر ضمان هذا الامتثال، مهما حاول المطورون الأصليون للشفرة فرضه. يمكن لأي شخص يستخدم شفرة مفتوحة المصدر لإنشاء روبوت دردشة ذكاء اصطناعي أن يفعل به ما يشاء.
  
• غالبًا ما يتضمن الدعم الفنيدعم العملاء مجالٌ آخر تتفوق فيه الأنظمة مغلقة المصدر على الأنظمة مفتوحة المصدر. إذا كنتَ عميلًا يدفع ثمن نظام ذكاء اصطناعي أو أي برنامج آخر، فستتوقع الحصول على دعم عملاء عند مواجهة أي مشكلة مع البرنامج. وينطبق هذا بشكل خاص عندما تكون المشكلة تقنية. أما الخدمات مفتوحة المصدر ومعظم الخدمات المجانية، فعادةً ما تُقدم كما هي، دون دعم فني أو دعم للعملاء. ومع ذلك، تُوفر العديد من مجتمعات البرمجيات مفتوحة المصدر منتدياتٍ تتيح للمستخدمين تبادل الأفكار.

سلبيات الذكاء الاصطناعي مغلق المصدر

• تكاليف المستخدم الأعلىبما أن معظم الأنظمة مغلقة المصدر، بما في ذلك خدمات الذكاء الاصطناعي، مملوكة، فإنك عادةً ما تدفع مقابل استخدامها. بعض الخدمات، مثل ChatGPT، على سبيل المثال، تُقدم من خلال فريميوم النموذج الذي يسمح للمستخدمين المجانيين ببعض الاستخدامات المحدودة، في حين يمكن للعملاء الدافعين القيام بالمزيد أو الحصول على أولوية الوصول.
  
• نماذج متحيزةنماذج الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر أكثر عرضة للتحيز من قِبل مطوريها. على سبيل المثال، يفترض معظم مستخدمي روبوتات الدردشة LLM أن جميع الردود التي يتلقونها هي 100% من الذكاء الاصطناعي، دون أن يفكروا في أن هذه الروبوتات... ضبطها لإنتاج استجابات معينة، وتجنب استجابات أخرى.

اتخاذ خيار

بمعرفة ماهية أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر، قد تجد أنت أو فريقك نفسك مجبرًا على الاختيار بينهما. وكما هو واضح، هذه مهمة ليست بالهينة نظرًا لكثرة العوامل التي يجب أخذها في الاعتبار. إليك ثلاثة مناظير للنظر إلى الوضع، قد تساعدك على اتخاذ قرار أسرع:

• مطور فرديإذا كنت مطورًا فرديًا وترغب في التعمق في عالم الذكاء الاصطناعي، فمن الأفضل أن تجرب الأنظمة مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر لتعظيم استفادتك من التعلم. يمكنك دائمًا تجربة إصدارات مجانية من الأنظمة الاحتكارية إذا كانت ميزانيتك محدودة.
  
• الشركة الناشئة:إذا كنت شركة ناشئة وخاصة في مجال التكنولوجيا، فيجب عليك أن تفكر جديا في أنظمة المصدر المفتوح لأنها توفر لك الفرصة لبناء شيء يمكنك وضع اسمك عليه.
  
• كيان تجاريبالنسبة لجميع المجموعات والشركات الأخرى التي تسعى إلى تعظيم دخلها من أسواقها، يُعدّ المصدر المغلق الخيار الأمثل لتوفير الوقت وتجنب التأخير. الاستثناء الوحيد هنا هو وجود قسم تقني أو مطور كفؤ يضمن لك النتائج باستخدام المصدر المفتوح.

قائمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

• ميتا لاما
• البحث العميق
• كوين 3
• Tensorflow
• ميسترال AI
• PyTorch
• كيبيك

قائمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر

• OpenAI ChatGPT
• جوجل الجوزاء
• كلود الأنثروبي
• مساعد الطيار جيثب

الأسئلة الشائعة

فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة المتعلقة ببرمجيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.

س: هل يمكنني تنزيل وتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الخاص بي؟

ج: نعم، هناك مئات من نماذج الذكاء الاصطناعي المجانية والمفتوحة المصدر التي يمكنك تنزيلها واختبارها. تفضل بزيارة https://aimodels.org/ai-models/

س: هل البرمجيات مفتوحة المصدر مجانية دائمًا؟

ج: لا، ليس دائمًا. معظم البرامج مفتوحة المصدر مجانية، ولكن ليس جميعها. هناك العديد من المنتجات التجارية مفتوحة المصدر. العديد منها مجاني للاستخدام الشخصي فقط، ويتعين عليك الدفع مقابل الاستخدام التجاري.

س: هل يمكنني بيع برامج مفتوحة المصدر؟

ج: بشكل عام، لا يُسمح بذلك، إلا إذا كنت تقوم بتجميعه مع برنامج تجاري أكبر، وفي هذه الحالة قد يتعين عليك تنفيذ نموذج الترخيص المزدوج لمنتجك.

س: هل OpenAI شركة مفتوحة المصدر؟

ج: لا، لا تُقدّم OpenAI نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر. مع ذلك، بدأت كشركة مفتوحة المصدر، ولكن يُقال إن قادتها خضعوا لضغوط الرأسمالية. 

س: ما هو الأكثر موثوقية، نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أم مغلق المصدر؟

ج: نموذج المصدر المفتوح أكثر موثوقية. برمجيات المصدر المفتوح دائمًا أكثر موثوقية.

الخاتمة

لقد استكشفنا أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر، ورأيتم أفضل الخيارات لتلبية مختلف الاحتياجات. في النهاية، لكلٍّ من أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر مزاياها وعيوبها. لذا، يعتمد الخيار الأمثل لكم على احتياجاتكم البرمجية.