Åpen kildekode vs. lukket kildekode AI: Ta et valg

Hvis du er en utvikler eller planlegger å bruke AI-verktøy i næringslivet, må du før eller siden bestemme deg mellom å bruke åpen kildekode og lukket kildekode for AI-programvare.

Som med de fleste andre typer programvare, er åpen kildekode-verktøy for kunstig intelligens ofte gratis og krever at du har et visst nivå av teknisk kompetanse, mens alternativene med lukket kildekode ofte krever betaling for å bruke dem.

Denne artikkelen sammenligner disse to sektorene innen kunstig intelligens-bransjen i et forsøk på å gi all informasjonen du trenger for å ta en informert forretnings- eller prosjektutviklingsbeslutning.

Hva er åpen og lukket kildekode-AI?

Åpen kildekode og lukket kildekode for kunstig intelligens refererer vanligvis til programvareverktøy for kunstig intelligens, som faller inn under to kategorier. Den første kategorien er de med åpen kildekode eller tilgjengelig for offentligheten, derav navnet «åpen kildekode». Den andre er lukket kildekode, med en kildekode som ikke er tilgjengelig.

• Open SourceÅpen kildekode betyr at hvem som helst kan laste ned, lese og kjøre prosjektets kildekode. Kildekode er det skrevne settet med instruksjoner for ethvert dataprogram som kan kjøres på en datamaskin når som helst for å kjøre det programmet. Selv om mye eller mesteparten av programvaren med åpen kildekode pleier å være gratis vare, er noe proprietære systemer som du fortsatt må betale for.
  
• Lukket kildeDenne programvarekategorien ligner mer på svartbokssystemer; du kan bruke dem, men du kan ikke finne ut hvordan de fungerer. De markedsføres vanligvis av profittdrevne selskaper, og selv om de koster penger å bruke, støttes de ofte av en teknisk støttetjeneste eller noe lignende.

For de fleste brukere refererer AI til modeller for store språk som ChatGPT, Deepseek og Gemini. Det er imidlertid verdt å merke seg at flere AI-programvareverktøy som TensorFlow er like kategorisert i åpen og lukket kildekode-programvare for AI. Derfor kan vi skille mellom åpen og lukket kildekode-modeller for AI og åpen og lukket kildekode-verktøy for AI generelt.

Penger får verden til å gå rundt

Programvareutvikling kan være dyrt, og det er derfor utviklere ofte tjener penger på produktene sine for å tjene penger og kunne støtte det pågående utviklingsarbeidet. Å utvikle AI-modeller for store språk er imidlertid enda mye dyrere enn å utvikle vanlig programvare.

Først må du plassere modellen i et stort datasenter. Deretter trenger du mange talentfulle ingeniører til å lage systemet ditt, og andre til å samle inn store mengder data fra hele Internett, for deretter å rense og forberede dem for innmating i modellen, noe som kalles trening. Så er det energikostnader og finjustering av modellen, som rett og slett er mer trening.

Til syvende og sist, mens en enkelt utvikler kan bruke fritiden sin etter jobb hver dag på å utvikle et spill, en datingnettside eller en filbehandler og publisere det gratis, krever det en liten til mellomstor gruppe eksperter å utvikle en stor AI-språkmodell. Talent og infrastruktur koster penger, og det er derfor det er et så stort problem med AI-modeller, der store aktører må velge enten åpen kildekode eller lukket kildekode-tilnærming.

Fordeler og ulemper med åpen kildekode-AI

Åpen kildekode for kunstig intelligens har sine fordeler og ulemper, og disse kan være nyttige eller en hindring, avhengig av hva du håper å oppnå med programvaren. De viktigste fordelene og ulempene er som følger:

Fordeler med åpen kildekode-AI

• Åpenhet og bedre kodekskontrollÅpen kildekode-prosjekter er mer transparente fordi alle kan laste ned de nyeste versjonene og se selv hva som skjer. I motsetning til sine lukkede kildekode-kolleger, kan individuelle utviklere og grupper granske koden for å finne feil eller bidra med oppdateringer og forbedringer. Dette er hovedgrunnen til at åpen kildekode-prosjekter som WordPress er imponerende.
  
• Innovasjon og standardiseringIndividuelle kodere og team kan innovere på egenhånd og sende inn sitt endelige arbeid for inkludering i åpen kildekode. Dette holder prosjektet oppdatert. I tillegg fører så mange forskjellige personer som jobber sammen til standardisering av prosedyrer, protokoller og ulike teknologier. Dette skaper igjen standardisert programvare som folk flest kan jobbe med, i motsetning til de leverandørspesifikke teknologiene som proprietære systemer ofte bruker.
  
• Fellesskap og samarbeidDe fleste åpen kildekode-prosjekter har nettsamfunn der bidragsytere og brukere kommer sammen for å samarbeide. Folk utveksler ideer og innoverer fritt i slike miljøer, noe som fører til et varmt fellesskap som du ikke får med lukkede kildekode-systemer.
  
• TilpassbarEnhver utvikler kan ta sin kopi av programvare med åpen kildekode og tilpasse den akkurat slik de vil at den skal kjøre. Dette er mye bedre enn å tilpasse seg et lukket systems ukomfortable design eller arbeidsprosedyrer, spesielt når alt som trengtes for å få det til å fungere bare var en liten justering.
  
• KostnadseffektivitetUten lisensavgifter gjør åpen kildekode-systemer det mulig for utviklere å lage fantastiske prosjekter som ellers ville vært umulige. WordPress, for eksempel, ble bygget på det åpne kildekode-språket PHP og ble en plattform for utallige andre prosjekter. Åpen kildekode vil sannsynligvis skape en lignende boom i kunstig intelligens-bransjen i fremtiden.
  
• DatasuverenitetTil slutt er de som jobber med sensitive data bedre tjent med åpen kildekode-AI-systemer fordi de gir dem suverenitet over dataene sine, slik at de kan gjøre hva de vil med dem. Alternativet til å jobbe med et lukket system er at du ikke kan garantere hva som vil skje med dataene dine, spesielt når nevnte system driftes eksternt. Åpen kildekode-programvare som driftes lokalt er fortsatt den beste løsningen for sensitive data.

Ulemper med åpen kildekode-AI

• Tekniske krav til brukerenMesteparten av programvare med åpen kildekode tilbys «som den er». Dette betyr at hvis du ikke forstår det eller ikke forstår det, er du overlatt til deg selv. Dette gjelder spesielt programvare med åpen kildekode rettet mot teknologifolk.
  
• Mangel på teknisk støtteSamme grunn som ovenfor. Det finnes knapt noen dedikert teknisk støtte for systemer med åpen kildekode. De fleste teknisk kompetente brukere finner løsninger på eventuelle problemer selv, enten via søkemotorer eller ved å søke gjennom nettfora.

Fordeler og ulemper med lukket kildekode-AI

Kunstig intelligens med lukket kildekode har også sine fordeler og ulemper, og de kan være nyttige eller en hindring, avhengig av hva du håper å oppnå med programvaren. De er som følger.

Fordeler med lukket kildekode-AI

• Høy ytelseLukket kildekode-systemer yter generelt bedre enn åpen kildekode-programvaresystemer fordi de er optimaliserte og ofte leveres med anbefalt maskinvare eller tilhørende systemer. Selvfølgelig kan åpen kildekode-systemer optimaliseres for å være like høy ytelse som sine lukkede motparter, men det krever vanligvis en dyktig bruker. Lukkede kildekode-systemer yter generelt bedre rett ut av esken enn sine åpen kildekode-motparter.
  
• Sentralisert kontroll og raskere utviklingGitt at lukket kildekode for kunstig intelligens (AI) utvikles av et sentralisert team med et enhetlig fokus, kan de utvikle nødvendige funksjoner mye raskere og mer effektivt enn åpen kildekode-leiren, som ofte krever at en frivillig legger til en nyttig funksjon i basiskoden før den er generelt akseptert.
  
• Bedre etterlevelseLukket kildekode-systemer for kunstig intelligens er også mer kompatible med regler og forskrifter enn sine motparter med åpen kildekode. Selskapet bak en lukket kildekode-modell for kunstig intelligens-chat sørger for eksempel for at modellen holder seg innenfor de aksepterte grensene for sosial interaksjon og ytringsfrihet. Et åpen kildekode-system kan derimot ikke garantere slik samsvar, uansett hvor mye de opprinnelige utviklerne av koden prøver å håndheve det. Alle som bruker åpen kildekode for å lage en kunstig intelligens-chatbot kan bokstavelig talt gjøre hva de vil med den.
  
• Inkluderer ofte teknisk støtteKundestøtte er et annet område der lukkede kildekodesystemer slår åpen kildekode. Hvis du er en betalende kunde for et AI-system eller mesteparten av annen programvare, forventer du å få kundestøtte når du har problemer med programvaren. Dette gjelder spesielt når det er et teknisk problem. Åpen kildekode og de fleste gratistjenester tilbys derimot vanligvis «som de er», uten kunde- eller teknisk støtte. Mange åpen kildekode-fellesskap tilbyr imidlertid forum der brukere kan utveksle ideer med hverandre.

Ulemper med lukket kildekode-AI

• Høyere brukerkostnaderSiden de fleste lukkede kildekode-systemer, inkludert AI-tjenester, er proprietære, betaler du vanligvis for å bruke dem. Noen tjenester, som for eksempel ChatGPT, tilbys gjennom en freemium modell, som gir gratisbrukere begrenset bruk, mens betalende kunder kan gjøre mye mer eller få prioritert tilgang.
  
• Forutinntatte modellerLukket kildekode-modeller for kunstig intelligens er også mer utsatt for skjevheter fra utviklerne sine. For eksempel antar de fleste brukere av LLM-chatboter at alle svarene de får kommer 100 % fra kunstig intelligens, uten å stoppe opp og tenke at disse botene er det. tuned å produsere visse reaksjoner, samtidig som man unngår andre.

Gjør et valg

Når du vet hva lukket og åpen kildekode AI-systemer handler om, kan det hende du eller teamet ditt må velge mellom de to. Som du forstår, er dette ingen enkel oppgave fordi dere må ta hensyn til så mange ting. Her er tre perspektiver å se på situasjonen fra, som kan hjelpe dere med å ta en raskere beslutning:

• Individuell utviklerHvis du er en individuell utvikler som ønsker å prøve deg på kunstig intelligens, er det best å prøve både åpen kildekode og lukket kildekode for å maksimere læringen din. Du kan alltid prøve gratisversjoner av proprietære systemer hvis du har et begrenset budsjett.
  
• oppstartHvis du er en oppstartsbedrift, og spesielt innen teknologi, bør du seriøst vurdere åpen kildekode-systemer, fordi de gir deg muligheten til å bygge noe du kan sette navnet ditt på.
  
• Kommersiell enhetFor alle andre grupper og bedrifter som ønsker å maksimere inntektene fra sine respektive markeder, er lukket kildekode veien å gå for å spare tid og unngå forsinkelser. Det eneste unntaket her er hvis du har en kompetent teknologiavdeling eller utvikler som kan garantere deg resultater med åpen kildekode.

Liste over åpen kildekode AI-prosjekter

• Metallama
• Deepseek
• Qwen 3
• tensorflow
• Mistral AI
• PyTorch
• Qubic

Liste over lukkede AI-prosjekter

• OpenAI Chat GPT
• Google Gemini
• Antropiske Claude
• GitHub Copilot

Ofte Stilte Spørsmål

Her er noen vanlige spørsmål om AI-programvare med åpen og lukket kildekode.

Spørsmål: Kan jeg laste ned og kjøre min egen åpen kildekode-modell for kunstig intelligens?

A: Ja, det finnes hundrevis av gratis og åpen kildekode-modeller for kunstig intelligens du kan laste ned og teste. Sjekk ut https://aimodels.org/ai-models/

Spørsmål: Er programvare med åpen kildekode alltid gratis?

A: Nei, ikke alltid. Mesteparten av programvaren med åpen kildekode er gratis, men ikke all. Det finnes mange kommersielle produkter som er med åpen kildekode. Mange er kun gratis for personlig bruk, og du må betale for kommersiell bruk.

Spørsmål: Kan jeg selge programvare med åpen kildekode?

A: Det er vanligvis ikke tillatt, med mindre du pakker det sammen med en større kommersiell programvare. I så fall må du kanskje implementere en dobbel lisensieringsmodell for produktet ditt.

Spørsmål: Er OpenAI et åpen kildekode-selskap?

A: Nei, OpenAI tilbyr ikke AI-modeller med åpen kildekode. Det startet som et åpen kildekode-selskap, men lederne skal angivelig ha gitt etter for kapitalismens press. 

Spørsmål: Hvilken er mest pålitelig, en åpen kildekode- eller lukket kildekode-AI-modell?

A: En modell med åpen kildekode er mer pålitelig. Programvare med åpen kildekode er alltid mer pålitelig.

Konklusjon

Vi har utforsket åpen kildekode og lukket kildekode-systemer innen utvikling av kunstig intelligens, og du har sett de beste alternativene for ulike behov. Til syvende og sist har både åpen kildekode og lukket kildekode AI-verktøy sine fordeler og ulemper. Det beste alternativet for deg vil derfor avhenge av programvarebehovene dine.