Штучний інтелект з відкритим кодом проти штучного інтелекту із закритим кодом: як зробити вибір

Якщо ви розробник або плануєте використовувати інструменти штучного інтелекту в бізнесі, то рано чи пізно вам доведеться вибирати між використанням програмного забезпечення штучного інтелекту з відкритим та закритим кодом.

Як і більшість інших типів програмного забезпечення, інструменти штучного інтелекту з відкритим кодом часто є безкоштовними та вимагають певного рівня технічної компетентності, тоді як альтернативи із закритим кодом часто вимагають оплати за їх використання.

У цій статті порівнюються ці два сектори індустрії штучного інтелекту, щоб надати всю інформацію, необхідну для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень або рішень щодо розробки проекту.

Що таке ШІ з відкритим та закритим кодом?

Штучний інтелект з відкритим та закритим вихідним кодом зазвичай стосуються програмних інструментів штучного інтелекту, які поділяються на дві категорії. Перша категорія — це ті, вихідний код яких є відкритим або доступним для громадськості, звідси й їхня назва «відкритий вихідний код». Друга — це ті, вихідний код яких недоступний.

• Open SourceВідкритий вихідний код означає, що будь-хто може завантажити, прочитати та виконати вихідний код проекту. Вихідний код — це письмовий набір інструкцій для будь-якої комп’ютерної програми, який можна запустити на комп’ютері в будь-який час для виконання цієї програми. Хоча багато або більшість програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, як правило, є безкоштовним, деякі з них є власницькими системами, за які все одно потрібно платити.
  
• Закрите джерелоЦя категорія програмного забезпечення більше схожа на системи «чорної скриньки»; ви можете використовувати їх, але не можете зрозуміти, як вони працюють. Зазвичай їх просувають комерційні корпорації, і хоча їх використання платне, вони часто підтримуються службою технічної підтримки або чимось подібним.

Для більшості користувачів ШІ стосується моделей з великими мовами програмування, таких як ChatGPT, Deepseek та Gemini. Однак, варто зазначити, що кілька програмних інструментів ШІ, таких як TensorFlow, однаково класифікуються як програмне забезпечення ШІ з відкритим та закритим кодом. Таким чином, ми можемо розрізняти моделі ШІ з відкритим та закритим кодом, а також інструменти ШІ з відкритим та закритим кодом загалом.

Гроші рухають світ

Розробка програмного забезпечення може бути дорогою, і саме тому розробники часто монетизують свої продукти, щоб заробляти гроші та мати можливість підтримувати свою поточну роботу з розробки. Однак розробка моделей штучного інтелекту на великих мовах програмування ще набагато дорожча, ніж розробка повсякденного програмного забезпечення.

Спочатку вам потрібно розмістити модель у великому центрі обробки даних. Потім вам знадобиться багато талановитих інженерів для створення вашої системи та інші, щоб зібрати великі обсяги даних з усього Інтернету, а потім очистити та підготувати їх для введення в модель, що називається навчанням. Далі є витрати на енергоспоживання та точне налаштування моделі, що є просто додатковим навчанням.

Зрештою, хоча один розробник може щодня витрачати свій вільний час після роботи на розробку гри, сайту знайомств або файлового менеджера та публікувати їх безкоштовно, для розробки великої мовної моделі штучного інтелекту потрібна невелика або середня група експертів. Талант та інфраструктура коштують грошей, і саме тому це така велика проблема з моделями штучного інтелекту, оскільки великим гравцям доводиться вибирати між підходом з відкритим або закритим кодом.

Плюси та мінуси ШІ з відкритим кодом

Системи штучного інтелекту з відкритим кодом мають свої переваги та недоліки, і вони можуть бути корисними або перешкодою, залежно від того, чого ви сподіваєтеся досягти за допомогою програмного забезпечення. Основні переваги та недоліки такі:

Плюси ШІ з відкритим кодом

• Прозорість та краща перевірка кодуПроєкти з відкритим кодом є більш прозорими, оскільки кожен може завантажити останні версії та на власні очі побачити, що саме відбувається. На відміну від своїх колег із закритим кодом, окремі розробники та групи можуть ретельно перевіряти код, щоб знайти недоліки або внести виправлення та покращення. Це головна причина, чому проєкти з відкритим кодом, такі як WordPress, вражають.
  
• Інновації та стандартизаціяОкремі програмісти та команди можуть самостійно впроваджувати інновації та подавати свої остаточні роботи для включення до відкритого коду. Це підтримує актуальність проекту. Крім того, спільна робота такої великої кількості різних людей призводить до стандартизації процедур, протоколів та різних технологій. Це, у свою чергу, створює стандартизоване програмне забезпечення, з яким може працювати більшість людей, на відміну від технологій, специфічних для певних постачальників, які часто використовують власницькі системи.
  
• Спільнота та співпрацяБільшість проектів з відкритим кодом мають онлайн-спільноти, де учасники та користувачі об'єднуються для співпраці. У таких середовищах люди обмінюються ідеями та вільно впроваджують інновації, що призводить до теплої спільноти, якої немає в системах із закритим кодом.
  
• НастроюваністьКожен розробник може взяти свою копію програмного забезпечення з відкритим кодом і налаштувати її саме так, як він хоче. Це набагато краще, ніж адаптуватися до незручного дизайну чи робочих процедур системи із закритим кодом, особливо коли все, що потрібно було для того, щоб все було гаразд, це лише незначне налаштування.
  
• Ефективність витратЗавдяки відсутності ліцензійних зборів, системи з відкритим кодом дозволяють розробникам створювати дивовижні проекти, які інакше були б неможливими. WordPress, наприклад, був побудований на мові PHP з відкритим кодом і згодом став платформою для безлічі інших проектів. Відкритий код, ймовірно, створить подібний бум в індустрії штучного інтелекту в майбутньому.
  
• Суверенітет данихЗрештою, тим, хто працює з конфіденційними даними, краще підходять системи штучного інтелекту з відкритим кодом, оскільки вони пропонують їм суверенітет над своїми даними та дозволяють їм робити з ними все, що їм заманеться. Альтернативою роботі з системою із закритим кодом є те, що ви не можете гарантувати, що станеться з вашими даними, особливо коли ця система розміщена поза межами вашої організації. Програмне забезпечення з відкритим кодом, розміщене локально, залишається найкращим рішенням для конфіденційних даних.

Мінуси ШІ з відкритим кодом

• Технічні вимоги до користувачаБільшість програмного забезпечення з відкритим кодом пропонується «як є». Це означає, що якщо ви чогось не розумієте або не можете зрозуміти, то ви самі по собі. Це особливо стосується програмного забезпечення з відкритим кодом, призначеного для фахівців з технологій.
  
• Відсутність технічної підтримкиЗ тієї ж причини, що й вище. Спеціалізованої технічної підтримки для систем з відкритим кодом майже немає. Більшість технічно компетентних користувачів самостійно знаходять рішення будь-яких проблем, або через пошукові системи, або переглядаючи онлайн-форуми.

Плюси та мінуси штучного інтелекту із закритим кодом

Системи штучного інтелекту із закритим кодом також мають свої переваги та недоліки, і вони можуть бути корисними або перешкодою, залежно від того, чого ви сподіваєтеся досягти за допомогою програмного забезпечення. Вони такі:

Плюси штучного інтелекту із закритим кодом

• Високі експлуатаційні характеристикиСистеми із закритим кодом зазвичай працюють краще, ніж системи з відкритим кодом, оскільки вони оптимізовані та часто постачаються з рекомендованим обладнанням або супутніми системами. Звичайно, системи з відкритим кодом можна оптимізувати для досягнення такої ж високої продуктивності, як і їхні аналоги із закритим кодом, але це зазвичай вимагає кваліфікованого користувача. Системи із закритим кодом зазвичай працюють краще одразу після встановлення, ніж їхні аналоги з відкритим кодом.
  
• Централізоване керування та швидша розробкаВраховуючи, що системи штучного інтелекту із закритим кодом розробляються централізованою командою з єдиним фокусом, вони можуть розробляти необхідні функції набагато швидше та ефективніше, ніж табір прихильників відкритого коду, якому часто потрібен волонтер для додавання корисної функції до базового коду, перш ніж вона буде загальноприйнята.
  
• Краща відповідністьСистеми штучного інтелекту із закритим вихідним кодом також більше відповідають правилам і нормам, ніж їхні аналоги з відкритим вихідним кодом. Наприклад, компанія, що стоїть за моделлю чату зі штучним інтелектом із закритим вихідним кодом, гарантує, що її модель залишається в межах прийнятих меж соціальної взаємодії та свободи слова. З іншого боку, система з відкритим вихідним кодом не може гарантувати таку відповідність, незалежно від того, наскільки оригінальні розробники коду намагаються її забезпечити. Будь-хто, хто використовує відкритий вихідний код для створення чат-бота зі штучним інтелектом, може буквально робити з ним все, що завгодно.
  
• Часто включає технічну підтримкуПідтримка клієнтів – це ще одна сфера, де системи із закритим кодом перевершують системи з відкритим кодом. Якщо ви є платним клієнтом системи штучного інтелекту або більшості іншого програмного забезпечення, ви очікуєте отримати певну підтримку клієнтів щоразу, коли у вас виникають проблеми з програмним забезпеченням. Це особливо актуально, коли це технічна проблема. З іншого боку, сервіси з відкритим кодом та більшість безкоштовних послуг зазвичай пропонуються «як є», без підтримки клієнтів чи технічної підтримки. Однак багато спільнот з відкритим кодом пропонують форуми, де користувачі можуть обмінюватися ідеями один з одним.

Мінуси штучного інтелекту із закритим кодом

• Вищі витрати користувачівОскільки більшість систем із закритим кодом, включаючи сервіси штучного інтелекту, є пропрієтарними, ви зазвичай платите за їх використання. Деякі сервіси, такі як ChatGPT, наприклад, пропонуються через Freemium модель, яка дозволяє безкоштовним користувачам обмежене використання, тоді як платні клієнти можуть робити набагато більше або отримувати пріоритетний доступ.
  
• Упереджені моделіМоделі штучного інтелекту із закритим кодом також більш схильні до упередженості з боку своїх розробників. Наприклад, більшість користувачів чат-ботів LLM вважають, що всі відповіді, які вони отримують, на 100% належать до ШІ, не замислюючись, що ці боти... налаштований викликати певні реакції, уникаючи інших.

Створення вибору

Знаючи, що таке системи штучного інтелекту із закритим та відкритим кодом, ви або ваша команда можете бути змушені вибирати між ними. Як ви розумієте, це нелегке завдання, оскільки вам потрібно врахувати так багато факторів. Ось три точки зору, з яких можна подивитися на ситуацію, що може допомогти вам швидше прийняти рішення:

• Індивідуальний розробникЯкщо ви індивідуальний розробник, який хоче поринути у світ штучного інтелекту, тоді найкраще спробувати як системи з відкритим, так і з закритим кодом, щоб максимально ефективно навчатися. Ви завжди можете спробувати безкоштовні версії власницьких систем, якщо у вас обмежений бюджет.
  
• Введення в експлуатаціюЯкщо ви стартап, особливо в галузі технологій, то вам варто серйозно розглянути системи з відкритим кодом, оскільки вони пропонують вам можливість створити щось, на чому ви можете поставити своє ім'я.
  
• Комерційна організаціяДля всіх інших груп та підприємств, які прагнуть максимізувати дохід від своїх відповідних ринків, закритий код – це шлях до економії часу та уникнення затримок. Єдиним винятком тут є випадок, коли у вас є компетентний технічний відділ або розробник, який може гарантувати вам результати з відкритим кодом.

Список проектів штучного інтелекту з відкритим кодом

• Мета Лама
• Deepseek
• Qwen 3
• Тензорний потік
• Містраль А.І
• PyTorch
• Qubic

Список проектів штучного інтелекту із закритим кодом

• OpenAI Chat GPT
• Google Gemini
• Антропний Клод
• Копілот GitHub

Поширені запитання

Ось деякі поширені запитання щодо програмного забезпечення для штучного інтелекту з відкритим та закритим кодом.

З: Чи можу я завантажити та запустити власну модель штучного інтелекту з відкритим кодом?

В: Так, існують сотні безкоштовних моделей штучного інтелекту з відкритим кодом, які ви можете завантажити та протестувати. Перегляньте https://aimodels.org/ai-models/

З: Чи завжди програмне забезпечення з відкритим кодом безкоштовне?

В: Ні, не завжди. Більшість програмного забезпечення з відкритим кодом є безкоштовними, але не всі. Існує багато комерційних продуктів з відкритим кодом. Багато з них безкоштовні лише для особистого використання, а за комерційне використання потрібно платити.

З: Чи можу я продавати програмне забезпечення з відкритим кодом?

В: Зазвичай це не дозволено, хіба що ви використовуєте його разом із більшим комерційним програмним забезпеченням, і в такому разі вам, можливо, доведеться впровадити модель подвійного ліцензування для вашого продукту.

З: Чи є OpenAI компанією з відкритим вихідним кодом?

A: Ні, OpenAI не пропонує моделей штучного інтелекту з відкритим кодом. Хоча вона починалася як компанія з відкритим кодом, її лідери нібито піддалися тиску капіталізму. 

З: Яка модель штучного інтелекту з відкритим чи закритим кодом є більш надійною?

A: Модель з відкритим вихідним кодом є більш надійною. Програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом завжди більш надійне.

Висновок

Ми дослідили системи з відкритим та закритим кодом у розробці штучного інтелекту, і ви побачили найкращі варіанти для різних потреб. Зрештою, як інструменти штучного інтелекту з відкритим, так і із закритим кодом мають свої переваги та недоліки. Тому найкращий варіант для вас залежатиме від ваших потреб у програмному забезпеченні.