Sztuczna inteligencja typu open source kontra sztuczna inteligencja typu closed source: wybór

Jeśli jesteś programistą lub planujesz wdrożyć narzędzia AI w biznesie, prędzej czy później będziesz musiał zdecydować, czy korzystać z oprogramowania AI o otwartym, czy zamkniętym kodzie źródłowym.

Podobnie jak w przypadku większości innych typów oprogramowania, narzędzia sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym są często bezpłatne i wymagają posiadania określonego poziomu kompetencji technicznych, podczas gdy za korzystanie z alternatyw o zamkniętym kodzie źródłowym często trzeba płacić.

W tym artykule porównano te dwa sektory branży sztucznej inteligencji, aby dostarczyć Ci wszystkich informacji potrzebnych do podjęcia świadomej decyzji biznesowej lub dotyczącej rozwoju projektu.

Czym jest sztuczna inteligencja typu open-source i closed-source?

Terminy „sztuczna inteligencja open-source” i „sztuczna inteligencja zamkniętego kodu źródłowego” odnoszą się zazwyczaj do narzędzi programowych sztucznej inteligencji, które dzielą się na dwie kategorie. Pierwsza kategoria to te, których kod źródłowy jest otwarty lub dostępny publicznie, stąd ich nazwa „open-source”. Druga kategoria to te zamknięte, których kod źródłowy nie jest dostępny.

• open Source:Bycie oprogramowaniem typu open source oznacza, że każdy może pobrać, odczytać i uruchomić kod źródłowy projektu. Kod źródłowy to zapisany zestaw instrukcji dla dowolnego programu komputerowego, który można uruchomić na komputerze w dowolnym momencie w celu wykonania tego programu. Chociaż wiele, a może nawet większość oprogramowania typu open source, jest zazwyczaj darmowa, niektóre z nich to systemy zastrzeżone, za które nadal trzeba płacić.
  
• Zamknięte źródło:Ta kategoria oprogramowania bardziej przypomina systemy typu „czarna skrzynka”; można z nich korzystać, ale nie można zrozumieć, jak działają. Zazwyczaj są promowane przez korporacje nastawione na zysk i chociaż ich użytkowanie jest płatne, często są objęte wsparciem technicznym lub podobnym.

Dla większości użytkowników termin „sztuczna inteligencja” odnosi się do modeli opartych na dużych językach, takich jak ChatGPT, Deepseek i Gemini. Warto jednak zauważyć, że kilka narzędzi programowych do sztucznej inteligencji, takich jak TensorFlow, jest równie dobrze klasyfikowanych jako oprogramowanie open-source i zamknięte. Dlatego możemy rozróżnić modele sztucznej inteligencji open-source i zamknięte-source oraz ogólnie narzędzia do sztucznej inteligencji open-source i zamknięte-source.

Pieniądze rządzą światem

Tworzenie oprogramowania może być kosztowne, dlatego deweloperzy często monetyzują swoje produkty, aby zarabiać pieniądze i móc wspierać bieżące prace rozwojowe. Tworzenie wielojęzykowych modeli sztucznej inteligencji jest jednak znacznie droższe niż tworzenie codziennego oprogramowania.

Najpierw musisz umieścić model w dużym centrum danych. Następnie potrzebujesz wielu utalentowanych inżynierów, którzy stworzą Twój system, oraz innych, którzy zbierają ogromne ilości danych z całego internetu, a następnie je oczyszczają i przygotowują do wprowadzenia do modelu, co nazywa się trenowaniem. Do tego dochodzą koszty zużycia energii i dostrajania modelu, co jest po prostu kolejnym trenowaniem.

Ostatecznie, o ile pojedynczy programista może spędzać codziennie wolny czas po pracy, tworząc grę, serwis randkowy czy menedżera plików i publikując je za darmo, o tyle stworzenie modelu języka sztucznej inteligencji (AI) wymaga zaangażowania niewielkiej lub średniej grupy ekspertów. Talent i infrastruktura kosztują, dlatego jest to tak istotny problem w przypadku modeli AI, a główni gracze muszą wybierać między podejściem open-source a zamkniętym.

Zalety i wady sztucznej inteligencji typu open source

Systemy sztucznej inteligencji typu open source mają swoje zalety i wady, które mogą być pomocne lub przeszkadzać, w zależności od tego, co chcesz osiągnąć dzięki oprogramowaniu. Oto główne zalety i wady:

Zalety sztucznej inteligencji typu open source

• Przejrzystość i lepsza kontrola koduProjekty open source są bardziej transparentne, ponieważ każdy może pobrać najnowsze wersje i zobaczyć na własne oczy, co się dzieje. W przeciwieństwie do projektów z zamkniętym kodem źródłowym, poszczególni programiści i grupy mogą analizować kod, aby znaleźć błędy lub wprowadzić poprawki i ulepszenia. To główny powód, dla którego projekty open source, takie jak WordPress, robią wrażenie.
  
• Innowacja i standaryzacja:Poszczególni programiści i zespoły mogą samodzielnie wprowadzać innowacje i przesyłać swoje prace końcowe do włączenia do kodu open source. Dzięki temu projekt jest zawsze aktualny. Ponadto, współpraca wielu różnych osób prowadzi do standaryzacji procedur, protokołów i różnych technologii. To z kolei tworzy ustandaryzowane oprogramowanie, z którym może pracować większość osób, w przeciwieństwie do technologii specyficznych dla danego dostawcy, z których często korzystają systemy zastrzeżone.
  
• Społeczność i współpracaWiększość projektów open source ma społeczności internetowe, w których współautorzy i użytkownicy spotykają się, aby współpracować. W takich środowiskach ludzie wymieniają się pomysłami i swobodnie wprowadzają innowacje, co prowadzi do powstania serdecznej społeczności, jakiej nie ma w przypadku systemów o zamkniętym kodzie źródłowym.
  
• DostosowalnośćKażdy programista może wziąć swoją kopię oprogramowania open source i dostosować ją dokładnie tak, jak chce, aby działała. To o wiele lepsze niż dostosowywanie się do niewygodnej konstrukcji lub procedur działania systemu zamkniętego, zwłaszcza gdy do poprawnego działania wystarczyła jedynie drobna modyfikacja.
  
• Efektywność kosztowa:Bez opłat licencyjnych, systemy open source umożliwiają programistom tworzenie niesamowitych projektów, które w przeciwnym razie byłyby niemożliwe do zrealizowania. Na przykład WordPress został zbudowany w oparciu o język PHP o otwartym kodzie źródłowym i stał się platformą dla niezliczonych innych projektów. Open source prawdopodobnie wywoła podobny boom w branży sztucznej inteligencji w przyszłości.
  
• Suwerenność danych: Wreszcie, osoby pracujące z danymi wrażliwymi lepiej radzą sobie z systemami sztucznej inteligencji typu open source, ponieważ oferują one suwerenność nad danymi i możliwość korzystania z nich wedle własnego uznania. Alternatywą dla systemu o zamkniętym kodzie źródłowym jest brak gwarancji, co stanie się z danymi, zwłaszcza gdy system jest hostowany poza firmą. Oprogramowanie typu open source hostowane lokalnie pozostaje najlepszym rozwiązaniem w przypadku danych wrażliwych.

Wady sztucznej inteligencji typu open source

• Wymagania techniczne dla użytkownikaWiększość oprogramowania open source jest oferowana „tak jak jest”. Oznacza to, że jeśli czegoś nie rozumiesz lub nie potrafisz zrozumieć, jesteś zdany na siebie. Dotyczy to zwłaszcza oprogramowania open source przeznaczonego dla osób zajmujących się technologią.
  
• Brak wsparcia technicznego:Z tego samego powodu, co powyżej. Praktycznie nie ma dedykowanego wsparcia technicznego dla systemów open source. Większość użytkowników o wysokich kompetencjach technicznych samodzielnie wyszukuje rozwiązania problemów, korzystając z wyszukiwarek lub przeszukując fora internetowe.

Zalety i wady sztucznej inteligencji o zamkniętym kodzie źródłowym

Zamknięte systemy sztucznej inteligencji mają również swoje zalety i wady, które mogą być pomocne lub przeszkadzać, w zależności od tego, co chcesz osiągnąć dzięki oprogramowaniu. Oto one.

Zalety sztucznej inteligencji o zamkniętym kodzie źródłowym

• Wysoka wydajnośćSystemy o zamkniętym kodzie źródłowym zazwyczaj działają lepiej niż systemy oprogramowania open source, ponieważ są zoptymalizowane i często zawierają zalecany sprzęt lub systemy towarzyszące. Oczywiście systemy open source można zoptymalizować, aby osiągnąć równie wysoką wydajność, jak ich odpowiedniki o zamkniętym kodzie źródłowym, ale zazwyczaj wymaga to doświadczonego użytkownika. Systemy o zamkniętym kodzie źródłowym zazwyczaj działają lepiej od razu po instalacji niż ich odpowiedniki o otwartym kodzie źródłowym.
  
• Centralna kontrola i szybszy rozwój:Biorąc pod uwagę, że systemy AI o zamkniętym kodzie źródłowym są opracowywane przez scentralizowany zespół o zjednoczonym celu, może on opracowywać wymagane funkcje znacznie szybciej i wydajniej niż zespół zwolenników oprogramowania open source, który często musi od wolontariusza dodać przydatną funkcję do kodu bazowego, zanim zostanie on powszechnie zaakceptowany.
  
• Lepsza zgodnośćSystemy AI o zamkniętym kodzie źródłowym są również bardziej zgodne z przepisami i regulacjami niż ich odpowiedniki o otwartym kodzie źródłowym. Na przykład firma stojąca za modelem czatu AI o zamkniętym kodzie źródłowym dba o to, aby jej model mieścił się w akceptowanych granicach interakcji społecznych i wolności słowa. System open source z kolei nie może zagwarantować takiej zgodności, niezależnie od tego, jak bardzo oryginalni twórcy kodu starają się ją egzekwować. Każdy, kto używa kodu open source do stworzenia chatbota AI, może dosłownie zrobić z nim, co zechce.
  
• Często obejmuje wsparcie techniczneObsługa klienta to kolejny obszar, w którym systemy zamknięte przewyższają systemy open source. Jeśli jesteś klientem płacącym za system sztucznej inteligencji (AI) lub większość innego oprogramowania, oczekujesz wsparcia klienta za każdym razem, gdy masz problemy z oprogramowaniem. Dotyczy to zwłaszcza problemów technicznych. Z drugiej strony, oprogramowanie open source i większość bezpłatnych usług są zazwyczaj oferowane „tak jak jest”, bez wsparcia klienta ani technicznego. Wiele społeczności open source oferuje jednak fora, na których użytkownicy mogą wymieniać się pomysłami.

Wady sztucznej inteligencji o zamkniętym kodzie źródłowym

• Wyższe koszty użytkowaniaPonieważ większość systemów o zamkniętym kodzie źródłowym, w tym usługi AI, jest zastrzeżona, korzystanie z nich zazwyczaj wiąże się z opłatą. Niektóre usługi, takie jak na przykład ChatGPT, są oferowane za pośrednictwem Freemium model, który umożliwia darmowym użytkownikom ograniczone korzystanie z usługi, podczas gdy klienci płacący mogą zrobić znacznie więcej lub uzyskać priorytetowy dostęp.
  
• Modele stronniczeModele AI o zamkniętym kodzie źródłowym są również bardziej podatne na stronniczość ze strony ich twórców. Na przykład większość użytkowników chatbotów LLM zakłada, że wszystkie otrzymywane przez nich odpowiedzi pochodzą w 100% od AI, nie zastanawiając się nad tym, czy te boty są… tuned wywoływać określone reakcje, unikając jednocześnie innych.

Dokonywanie wyboru

Wiedząc, czym są systemy AI o zamkniętym i otwartym kodzie źródłowym, Ty lub Twój zespół możecie być zmuszeni do wyboru między nimi. Jak rozumiecie, nie jest to łatwe zadanie, ponieważ trzeba wziąć pod uwagę wiele kwestii. Oto trzy perspektywy, z których można spojrzeć na sytuację, co może pomóc w szybszym podjęciu decyzji:

• Indywidualny programistaJeśli jesteś indywidualnym programistą, który chce zgłębić świat sztucznej inteligencji, najlepiej wypróbuj zarówno systemy open-source, jak i zamknięte, aby zmaksymalizować swoją wiedzę. Zawsze możesz wypróbować darmowe wersje systemów zastrzeżonych, jeśli masz ograniczony budżet.
  
• Uruchomienie:Jeśli jesteś startupem, zwłaszcza działającym w branży technologicznej, powinieneś poważnie rozważyć systemy open source, ponieważ dają one możliwość zbudowania czegoś, pod czym możesz umieścić swoje nazwisko.
  
• Podmiot gospodarczy:Dla wszystkich innych grup i firm, które chcą zmaksymalizować dochody ze swoich rynków, zamknięte oprogramowanie to najlepszy sposób na oszczędność czasu i uniknięcie opóźnień. Jedynym wyjątkiem jest posiadanie kompetentnego działu technicznego lub programisty, który może zagwarantować rezultaty z oprogramowaniem open source.

Lista projektów AI typu open source

• Meta Lama
• Głębokie poszukiwanie
• Qwen3
• Tensorflow
• Sztuczna inteligencja Mistrala
• PyTorch
• Qubic

Lista projektów AI o zamkniętym kodzie źródłowym

• Czat OpenAIGPT
• Google Bliźnięta
• Antropiczny Claude
• Drugi pilot GitHub

Najczęściej zadawane pytania

Poniżej znajdują się najczęściej zadawane pytania dotyczące oprogramowania AI o otwartym i zamkniętym kodzie źródłowym.

P: Czy mogę pobrać i uruchomić własny model sztucznej inteligencji typu open source?

O: Tak, istnieją setki darmowych i otwartych modeli AI, które można pobrać i przetestować. Sprawdź https://aimodels.org/ai-models/

P: Czy oprogramowanie typu open source jest zawsze darmowe?

O: Nie, nie zawsze. Większość oprogramowania open source jest darmowa, ale nie wszystkie. Istnieje wiele produktów komercyjnych, które są open source. Wiele z nich jest darmowych tylko do użytku osobistego, a za użytkowanie komercyjne trzeba płacić.

P: Czy mogę sprzedawać oprogramowanie typu open-source?

A: Generalnie nie jest to dozwolone, chyba że pakietujesz je z większym oprogramowaniem komercyjnym. W takim przypadku może zaistnieć konieczność wdrożenia modelu podwójnej licencji dla swojego produktu.

P: Czy OpenAI jest firmą open-source?

O: Nie, OpenAI nie oferuje modeli sztucznej inteligencji typu open source. Początkowo firma działała jako open source, ale jej liderzy rzekomo ulegli presji kapitalizmu. 

P: Który model sztucznej inteligencji jest bardziej godny zaufania: model open-source czy model zamknięty?

A: Model open source jest bardziej godny zaufania. Oprogramowanie open source zawsze jest bardziej godne zaufania.

Wniosek

Przyjrzeliśmy się systemom open-source i closed-source w rozwoju sztucznej inteligencji i przedstawiliśmy najlepsze opcje dla różnych potrzeb. Ostatecznie, zarówno open-source, jak i closed-source narzędzia AI mają swoje zalety i wady. Najlepsza opcja dla Ciebie będzie zatem zależeć od Twoich potrzeb w zakresie oprogramowania.