开源与闭源人工智能：如何做出选择

如果您是开发人员或计划在商业中使用 AI 工具，那么您迟早必须决定使用开源还是闭源 AI 软件。

与大多数其他类型的软件一样，开源 AI 工具通常是免费的，并且需要您具备一定的技术能力，而闭源替代品通常需要付费才能使用。

本文对人工智能行业的这两个领域进行了比较，旨在提供您做出明智的业务或项目开发决策所需的所有信息。

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做出选择

常见问题

结语

什么是开源和闭源人工智能？

开源与闭源AI通常指人工智能软件工具，分为两类。第一类是源代码公开或可供公众使用的软件，因此称为“开源”。第二类是闭源的，其源代码无法获取。

开源：开源意味着任何人都可以下载、阅读和执行项目的源代码。源代码是任何计算机程序的书面指令集，可以随时在计算机上运行以执行该程序。虽然许多或大多数开源软件往往是免费软件，但有些是专有系统，仍然需要付费。
封闭源：这类软件更像是黑盒系统；你可以使用它们，但你无法弄清楚它们的工作原理。它们通常由营利性公司推广，虽然使用需要付费，但通常会提供技术支持服务或类似服务。

对于大多数用户来说，AI 指的是诸如 ChatGPT、Deepseek 和 Gemini 之类的大型语言模型。然而，值得注意的是，一些 AI 软件工具（例如 TensorFlow）也被划分为开源和闭源 AI 软件。因此，我们可以笼统地区分开源和闭源 AI 模型以及开源和闭源 AI 工具。

钱使世界运转

软件开发成本高昂，因此开发者经常会将产品变现，以赚取收入并支持持续的开发工作。然而，开发大型语言 AI 模型的成本甚至比开发日常软件的成本还要高得多。

首先，你需要将模型部署在一个大型数据中心。然后，你需要大量优秀的工程师来构建你的系统，并需要其他人从互联网上收集大量数据，然后清理并准备这些数据，以便输入到模型中，这个过程被称为训练。接下来，还有能源成本和模型的微调，这仅仅是更多的训练。

归根结底，虽然单个开发者可以利用每天下班后的空闲时间开发游戏、约会网站或文件管理器并免费发布，但开发一个人工智能大型语言模型却需要一小群专家的共同努力。人才和基础设施都需要投入资金，这就是为什么人工智能模型面临如此大的问题，主要参与者不得不在开源或闭源之间做出选择。

开源人工智能的利与弊

开源人工智能系统各有优缺点，这些优点和缺点可能带来帮助，也可能带来阻碍，这取决于你希望通过该软件实现什么目标。主要优缺点如下：

开源人工智能的优点

透明度和更好的代码审查：开源项目更加透明，因为每个人都可以下载最新版本，亲眼看看究竟发生了什么。与闭源项目不同，个人开发者和团体可以仔细检查代码，发现缺陷或贡献补丁和改进。这正是像 WordPress 这样的开源项目令人印象深刻的主要原因。
创新与标准化：个人程序员和团队可以自主创新，并提交最终成果，纳入开源代码。这使得项目保持最新状态。此外，如此多的人员协同工作，使得流程、协议和各种技术得以标准化。这反过来又创建了大多数人都能使用的标准化软件，这与专有系统通常使用的供应商特定技术不同。
社区与合作：大多数开源项目都有在线社区，贡献者和用户可以在这里齐聚一堂，共同协作。在这样的环境中，人们可以自由地交流想法、进行创新，形成一个在闭源系统中无法获得的温暖社区氛围。
可定制：每个开发者都可以使用开源软件，并根据自己的需求进行定制。这比适应闭源系统不顺畅的设计或工作流程要好得多，尤其是在只需要进行细微调整就能顺利运行的情况下。
成本效益：由于无需支付许可费用，开源系统让开发者能够创建原本不可能实现的精彩项目。例如，WordPress 就是基于开源 PHP 语言构建的，后来成为无数其他项目的平台。未来，开源很可能会在人工智能行业掀起类似的热潮。
数据主权最后，对于处理敏感数据的人来说，开源人工智能系统更有利，因为这些系统赋予了他们数据主权，让他们可以随心所欲地处理数据。使用闭源系统的替代方案是，你无法保证你的数据会发生什么，尤其是在系统托管在外部环境的情况下。而本地托管的开源软件仍然是敏感数据的最佳解决方案。

开源人工智能的缺点

用户技术要求：大多数开源软件都是“按原样”提供的。这意味着，如果你看不懂或无法理解它，那么你就只能靠自己了。对于面向技术人员的开源软件尤其如此。
缺乏技术支持原因同上。开源系统几乎没有专门的技术支持。大多数技术娴熟的用户都会自己寻找解决方案，要么通过搜索引擎，要么浏览在线论坛。

闭源人工智能的利与弊

闭源人工智能系统也有其优缺点，它们可能带来帮助，也可能带来阻碍，这取决于你希望通过该软件实现什么目标。具体如下。

闭源人工智能的优点

高效能：闭源系统通常比开源软件系统性能更佳，因为它们经过优化，并且通常附带推荐的硬件或配套系统。当然，开源系统也可以优化到与闭源系统一样高性能，但这通常需要熟练的用户操作。闭源系统通常开箱即用，性能优于开源系统。
集中控制和更快开发：鉴于闭源人工智能系统是由一个具有统一焦点的集中式团队开发的，因此它们可以比开源阵营更快、更高效地开发所需的功能，而开源阵营通常需要志愿者在基础代码中添加有用的功能，然后才能被普遍接受。
更好的合规性：闭源人工智能系统也比开源系统更符合规则和法规。例如，闭源人工智能聊天模型背后的公司会确保其模型符合社交互动和言论自由的公认界限。而开源系统则无法保证这种合规性，无论代码的原始开发者如何努力执行。任何使用开源代码创建人工智能聊天机器人的人都可以用它做任何想做的事情。
通常包括技术支持：客户支持是闭源系统胜过开源系统的另一个方面。如果您是人工智能系统或大多数其他软件的付费客户，那么您期望在遇到软件问题时能够获得一些客户支持。尤其是在技术问题上。另一方面，开源和大多数免费服务通常“按原样”提供，不提供客户或技术支持。然而，许多开源社区都提供论坛，供用户相互交流想法。

闭源人工智能的缺点

用户成本更高：由于大多数闭源系统（包括 AI 服务）都是专有的，因此通常需要付费才能使用。例如，ChatGPT 等一些服务是通过 免费增值模式 该模式允许免费用户使用一些有限的功能，而付费用户可以做更多的事情或获得优先使用权。
有偏见的模型闭源 AI 模型也更容易受到开发者的偏见。例如，大多数 LLM 聊天机器人的用户都认为他们收到的所有回复 100% 都来自 AI，却没有认真思考这些机器人调整产生某些反应，同时避免其他反应。

做出选择

了解了闭源和开源AI系统的含义后，您或您的团队可能会发现自己不得不在两者之间做出选择。正如您所理解的，这并非易事，因为您必须考虑很多因素。以下三个角度可以帮助您更快地做出决策：

个人开发者如果您是一位个人开发者，希望涉足人工智能领域，那么最好尝试一下开源和闭源系统，以最大程度地提升学习效果。如果预算有限，您也可以尝试专有系统的免费版本。
创业公司：如果您是一家初创公司，尤其是在科技领域，那么您应该认真考虑开源系统，因为它们为您提供了构建可以署名的东西的机会。
商业实体：对于所有其他希望从各自市场获得最大收益的团体和企业来说，闭源是节省时间和避免延误的最佳途径。唯一的例外是，如果您拥有一个称职的技术部门或开发人员，能够保证开源项目的成功。