يشير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر (AI) إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي حيث يكون مصدر الرمز متاحًا مجانًا لأي شخص لاستخدامه وتعديله ونشره. عندما تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي والنماذج المجهزة مسبقًا ومجموعات البيانات متاحة للاستخدام العام والتجريب، تظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإبداعية في شكل مجتمع من المتحمسين المتطوعين يبنون على الأعمال القائمة ويسرعون تطوير حلول الذكاء الاصطناعي العملية. نتيجة لذلك، تؤدي هذه التقنيات غالبًا إلى إيجاد أفضل الأدوات في التعامل مع التحديات المعقدة في العديد من حالات الاستخدام لدى المنظمة.
تغذي مشاريع ومكتبات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، المتاحة مجانًا على المنصات مثل منصة GitHub، الابتكار الرقمي في الصناعات مثل مجال الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. تعمل أطر العمل والأدوات المتاحة بسهولة على تمكين المطورين من خلال توفير الوقت والسماح لهم بالتركيز على إنشاء حلول مخصصة لتلبية متطلبات المشروع المحددة. من خلال الاستفادة من المكتبات والأدوات الموجودة، يمكن لفرق صغيرة من المطورين إنشاء تطبيقات قيمة لمنصات متنوعة مثل Microsoft Windows وLinux وiOS وAndroid.
يوفر تنوع أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وإمكانية الوصول إليه مجموعة واسعة من حالات الاستخدام المفيدة، مثل توفير الحماية الفورية من الاحتيال وتحليل الصور الطبية والتوصيات الشخصية والتعلم المخصص. هذا التوافر يجعل المشاريع مفتوحة المصدر ونماذج الذكاء الاصطناعي شائعة لدى المطورين والباحثين والمنظمات. بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، تتمكن المنظمات من الوصول بشكل فعال إلى مجتمع كبير ومتنوع من المطورين الذين يسهمون باستمرار في التطوير والتحسين المستمر لأدوات الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه البيئة التعاونية الشفافية والتحسين المستمر، ما يؤدي إلى وجود أدوات غنية بالمزايا وموثوقة ومعيارية. بالإضافة إلى ذلك، تضمن حيادية مورد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر عدم تقيد المنظمات بمورد معين.
في حين أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوفر إمكانات مغرية، فإن إمكانية الوصول إليه المجانية تشكل مخاطر تجعل على المنظمات توخي الحذر أثناء استخدامه. يمكن أن يؤدي التعمق في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة دون أهداف وغايات محددة جيدًا إلى نتائج غير متسقة وإهدار الموارد وفشل المشاريع. علاوة على ذلك، يمكن أن تنتج الخوارزميات المتحيزة نتائج غير قابلة للاستخدام وتعزز الافتراضات الضارة. كما أن طبيعة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر المتاح بسهولة تثير مخاوف أمنية؛ يمكن للجهات الفاعلة الخبيثة الاستفادة من الأدوات نفسها للتلاعب بالنتائج أو إنشاء محتوى ضار.
يمكن أن تؤدي بيانات التجهيز المتحيزة إلى نتائج تمييزية، في حين أن انحراف البيانات يمكن أن يجعل النماذج غير فعالة ويمكن أن يؤدي التصنيف الخاطئ إلى نماذج غير جديرة بالثقة. قد تعرض الشركات الأطراف المعنية للمخاطر عند استخدامهم تقنيات لم يعدوها داخل الشركة. وتسلط هذه المشاكل الضوء على الحاجة إلى الدراسة المتأنية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وتنفيذه بمسؤولية.
حتى وقت كتابة هذه السطور، انقسمت آراء شركات التكنولوجيا العملاقة حول هذا الموضوع (الرابط ينقلك خارج موقع ®IBM). ففي تحالف الذكاء الاصطناعي، تدعو شركات مثل Meta و®IBM إلى استخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مع التركيز على التبادل العلمي المفتوح والابتكار. في المقابل، تفضل شركة Google وMicrosoft وOpenAI اتباع نهج مغلق، مشيرةً إلى مخاوف بشأن سلامة الذكاء الاصطناعي وإساءة استخدامه. تستكشف حكومات مثل حكومة الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي طرقًا لتحقيق التوازن بين الابتكار والمخاوف الأمنية والأخلاقية.
على الرغم من وجود المخاطر، تستمر شعبية الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في النمو. يفضل العديد من المطورين أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على واجهات برمجة التطبيقات والبرامج الخاصة. وفقًا لتقرير حالة المصدر المفتوح لعام 2023 (الرابط ينقلك خارج موقع ®IBM)، أفاد 80% من المشاركين في الاستطلاع بوجود زيادة في استخدام البرامج مفتوحة المصدر خلال العام الماضي، بينما أشار 41% إلى وجود زيادة "كبيرة".
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أصبح أكثر استخدامًا بين المطورين والباحثين، ويرجع ذلك أساسًا إلى استثمارات شركات التكنولوجيا العملاقة فيه، فإن المنظمات ستجني الثمار وستتمكن من الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التحويلية.
في مجال الرعاية الصحية، تستخدم شركة Merative (شركة IBM Watson Health سابقًا) TensorFlow في تحليل الصور الطبية والإجراءات التشخيصية المحسنة والطب الأكثر تخصوصًا. يستخدم برنامج Athena التابع لشركة J.P. Morgan's Athena الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر القائم على لغة Python للابتكار في عملية إدارة المخاطر. تدمج شركة أمازون الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في عملها لتحسين أنظمة التوصيات لديها وتبسيط عمليات المستودعات وتعزيز نظام الذكاء الاصطناعي Alexa. وبالمثل، تستخدم المنصات التعليمية عبر الإنترنت مثل Coursera وedX الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لتخصيص تجارب التعلم وتخصيص توصيات المحتوى وأتمتة أنظمة الدرجات.
ناهيك عن العديد من التطبيقات وخدمات الوسائط، بما في ذلك شركات مثل Netflix وSpotify، التي تدمج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مع حلول خاصة، وتستعين بمكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch لتحسين التوصيات وتعزيز الأداء.
توفر أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر التالية الابتكار وتعزز التعاون وتوفر فرص تعلم في مختلف التخصصات. هم أكثر من مجرد أدوات؛ يعهد كل منها إلى المستخدمين، من المبتدئين إلى الخبراء، بالقدرة على تسخير الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي.
تعكس الشعبية المتزايدة لأدوات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، من أطر عمل مثل TensorFlow وApache وPyTorch إلى منصات مجتمعية مثل Hugging Face، الإدراك المتزايد بأن التعاون مفتوح المصدر هو مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي. تساعد المشاركة في هذه المجتمعات والتشارك في الأدوات المنظمات على الوصول إلى أفضل الأدوات والمواهب.
يُعيد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تصوّر كيفية توسع المنظمات وتحولها. مع امتداد تأثير التكنولوجيا عبر الصناعات، ما يعزز التبني على نطاق واسع وإيجاد بيئة تطبيق أعمق لقدرات الذكاء الاصطناعي، إليك ما يمكن أن تتطلع إليه المنظمات مع استمرار الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في تعزيز الابتكار.
التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والأدوات مثل Hugging Face Transformers ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ومكتبات رؤية الكمبيوتر مثل OpenCV ستكشف عن تطبيقات أكثر تطورًا ودقة، مثل روبوتات المحادثة الأكثر تطورًا وأنظمة التعرف على الصور المتقدمة وحتى تقنيات التشغيل الآلي والأتمتة.
تنذر مشاريع مثل Open Assistant، وهو مساعد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر القائم على المحادثة، وGPT Engineer، وهي أداة ذكاء اصطناعي توليدية تتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات من خلال المطالبات النصية، بمستقبل مساعدي الذكاء الاصطناعي المتوفرين في كل مكان والمخصصين للغاية والقادرين على التعامل مع المهام المعقدة. يشير هذا التحول نحو حلول الذكاء الاصطناعي التفاعلية وسهلة الاستخدام إلى اندماج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في حياتنا اليومية.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمثل تطورًا تكنولوجيًا مثيرًا مع العديد من التطبيقات المستقبلية، إلا إنه يتطلب تصفحًا حذرًا وشراكة متينة في الوقت الحالي لكي تتبنى المؤسسة حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح. وغالبًا ما تقصر النماذج مفتوحة المصدر على أحدث النماذج وتتطلب ضبطًا دقيقًا كبيرًا للوصول إلى مستوى الفعالية والثقة والأمان اللازم للاستخدام المؤسسي. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يوفر إمكانية الوصول، إلا إن المنظمات لا تزال بحاجة إلى استثمارات كبيرة في موارد الحوسبة والبنية التحتية للبيانات والشبكات والأمان وأدوات البرمجيات والخبرة لاستخدامها بفعالية.
تحتاج العديد من المنظمات إلى حلول ذكاء اصطناعي مخصصة والتي لا يمكن لأدوات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الموجودة حاليًا إلا أن توفر نبذة منها. أثناء تقييم مدى تأثير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على المنظمات في جميع أنحاء العالم، فكر في كيفية استفادة عملك؛ استكشف كيف تقدم شركة ®IBM التجربة والخبرة اللازمة لبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي الموثوق بها على مستوى المؤسسة.