Inteligência artificial (IA) em código aberto refere-se às tecnologias de IA em que o código-fonte está disponível gratuitamente para qualquer pessoa utilizar, modificar e distribuir. Quando algoritmos de IA, modelos pré-treinados e conjuntos de dados estão disponíveis para uso público e experimentação, surgem aplicações criativas de IA enquanto uma comunidade de entusiastas voluntários se baseia no trabalho disponível e acelera o desenvolvimento de soluções práticas de IA. Consequentemente, essas tecnologias muitas vezes levam às melhores ferramentas para lidar com desafios complexos em muitos casos de uso corporativo.

Projetos e bibliotecas de IA em código aberto, disponíveis gratuitamente em plataformas como o GitHub, impulsionam a inovação digital em setores como saúde, finanças e educação. Frameworks e ferramentas prontamente disponíveis capacitam os desenvolvedores economizando tempo e permitindo que eles se concentrem na criação de soluções personalizadas para atender aos requisitos específicos do projeto. Aproveitando as bibliotecas e ferramentas disponíveis, pequenas equipes de desenvolvedores podem criar aplicativos valiosos para diversas plataformas, como Microsoft Windows, Linux, iOS e Android.

A diversidade e a acessibilidade da IA em código aberto possibilitam um amplo conjunto de casos de uso benéficos, como proteção contra fraudes em tempo real, análise de imagens médicas, recomendações personalizadas e aprendizado personalizado. Essa disponibilidade torna os projetos de código aberto e os modelos de IA populares entre desenvolvedores, pesquisadores e organizações. Utilizando a IA em código aberto, as organizações têm acesso efetivo a uma comunidade grande e diversificada de desenvolvedores que contribuem constantemente para o desenvolvimento e aprimoramento constantes das ferramentas de IA. Esse ambiente colaborativo promove transparência e melhoria contantes, levando a ferramentas modulares, confiáveis e ricas em recursos. Além disso, a neutralidade do fornecedor da IA em código aberto garante que as organizações não estejam vinculadas a um fornecedor específico.

Embora a IA em código aberto ofereça possibilidades atraentes, sua acessibilidade gratuita apresenta riscos que as organizações devem enfrentar com cautela. O aprofundamento no desenvolvimento de IA personalizada sem metas e objetivos bem definidos pode levar a resultados desalinhados, desperdício de recursos e ao fracasso do projeto. Além disso, algoritmos tendenciosos podem produzir resultados inúteis e perpetuar suposições prejudiciais. A natureza prontamente disponível da IA em código aberto também gera preocupações de segurança: agentes maliciosos podem aproveitar as mesmas ferramentas para manipular resultados ou criar conteúdo prejudicial.

Dados de treinamento tendenciosos podem levar a resultados discriminatórios, enquanto o desvio de dados pode tornar os modelos ineficazes e erros de rotulagem podem levar a modelos não confiáveis. As empresas podem expor seus stakeholders a riscos quando utilizam tecnologias que não desenvolveram internamente. Essas questões destacam a necessidade de consideração cuidadosa e implementação responsável da IA em código aberto.

Até o momento em que este texto foi escrito, os gigantes da tecnologia têm opiniões contraditórias sobre o assunto (este link está fora da IBM). Por meio da AI Alliance, empresas como a Meta e a IBM defendem a IA em código aberto, enfatizando o intercâmbio científico aberto e a inovação. Por outro lado, Google, Microsoft e OpenAI são a favor de uma abordagem fechada, citando preocupações com segurança e o uso indevido da IA. Governos como o dos EUA e da UE estão explorando maneiras de equilibrar a inovação com preocupações éticas e de segurança.

Apesar dos riscos, a IA em código aberto continua ganhando popularidade. Muitos desenvolvedores estão escolhendo frameworks de IA em código aberto em vez de APIs e softwares proprietários. De acordo com o relatório State of Open Source de 2023 (link fora da IBM), 80% dos entrevistados relataram um aumento no uso de software em código aberto no ano passado, sendo que 41% indicaram aumento "considerável".

À medida que a IA em código aberto se torna mais amplamente utilizada entre desenvolvedores e pesquisadores, principalmente devido aos investimentos de gigantes da tecnologia, as organizações podem colher os frutos e ter acesso a tecnologias de IA transformadoras.

Na área da saúde, a Merative (antiga IBM Watson Health) utiliza o TensorFlow para análise de imagens médicas, procedimentos de diagnóstico aprimorados e medicina mais personalizada. O Athena, do JP Morgan, utiliza IA em código aberto baseada em Python para inovar o gerenciamento de riscos. A Amazon integra IA em código aberto para refinar seus sistemas de recomendação, agilizar as operações do armazém e aprimorar a IA da Alexa. Da mesma forma, plataformas educacionais online como Coursera e edX utilizam IA em código aberto para personalizar experiências de aprendizado, adaptar recomendações de conteúdo e automatizar sistemas de notas.

Sem falar nos inúmeros aplicativos e serviços de mídia, incluindo empresas como Netflix e Spotify, que mesclam IA em código aberto com soluções proprietárias, empregando bibliotecas de aprendizado de máquina como TensorFlow ou PyTorch para aprimorar as recomendações e aumentar o desempenho.

As seguintes estruturas de IA em código aberto oferecem inovação, promovem a colaboração e oferecem oportunidades de aprendizado em várias disciplinas. Eles são mais do que ferramentas; cada um confia aos usuários, do novato ao especialista, a capacidade de utilizar o enorme potencial da IA.

• O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado flexível e extensível que oferece suporte a linguagens de programação como Python e Javascript. O TensorFlow possibilita que os programadores construam e implantem modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas e dispositivos. Seu suporte robusto à comunidade e extensa biblioteca de modelos e ferramentas pré-construídos simplificam o processo de desenvolvimento, tornando mais fácil para iniciantes e profissionais experientes inovar e experimentar a IA.

• O PyTorch é uma estrutura de IA em código aberto que oferece uma interface intuitiva que facilita a depuração e uma abordagem mais flexível para a criação de modelos de deep learning. Sua forte integração com bibliotecas Python e suporte para aceleração de GPU garante treinamento e experimentação eficientes do modelo. É uma escolha popular entre pesquisadores e desenvolvedores para prototipagem rápida de desenvolvimento de software e pesquisa de IA e deep learning.

• Keras, biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python, é conhecida por sua facilidade de uso e modularidade, permitindo a prototipagem fácil e rápida de modelos de deep learning. Ele se destaca por sua API de alto nível, que é intuitiva para iniciantes e permanece flexível e poderosa para usuários avançados, tornando-a uma escolha popular para fins educacionais e tarefas complexas de deep learning.

• O Scikit-learn é uma poderosa biblioteca Python de código aberto para aprendizado de máquina e análise preditiva de dados. Apresentando algoritmos escaláveis de aprendizado supervisionado e não supervisionado, tem sido fundamental nos sistemas de IA de grandes empresas como J.P. Morgan e Spotify. Sua configuração simples, componentes reutilizáveis e uma grande comunidade ativa o tornam acessível e eficiente para mineração e análise de dados em vários contextos.

• OpenCV é uma biblioteca de funções de programação com recursos abrangentes de visão computacional, desempenho em tempo real, grande comunidade e compatibilidade de plataforma, tornando-a uma escolha ideal para organizações que procuram automatizar tarefas, analisar dados visuais e construir soluções inovadoras. Sua escalabilidade possibilita que ela cresça com as necessidades organizacionais, tornando-a adequada para startups e grandes empresas.

A crescente popularidade das ferramentas de IA em código aberto, desde estruturas como TensorFlow, Apache e PyTorch até plataformas comunitárias como Hugging Face, reflete um reconhecimento crescente de que a colaboração de código aberto é o futuro do desenvolvimento de IA. A participação nessas comunidades e a colaboração nas ferramentas ajudam as organizações a ter acesso às melhores ferramentas e talentos.

A IA em código aberto redefine a maneira como as organizações corporativas escalam e se transformam. À medida que a influência da tecnologia se estende por todos os setores, inspirando a adoção generalizada e uma aplicação mais profunda dos recursos de IA, aqui está o que as organizações podem esperar enquanto a IA em código aberto continua impulsionando a inovação.

Avanços em processamento de linguagem natural (NLP), ferramentas como Hugging Face Transformers e grandes modelos de linguagem (LLMs) e bibliotecas de visão computacional como OpenCV possibilitarão aplicativos mais complexos e matizados, como chatbots mais sofisticados, sistemas avançados de reconhecimento de imagem e até mesmo tecnologias de robótica e automação.

Projetos como Open Assistant, assistente de IA baseado em bate-papo de código aberto, e o GPT Engineer, ferramenta de IA generativa que possibilita aos usuários criar aplicativos a partir de prompts de texto, prenunciam o futuro dos assistentes de IA onipresentes e altamente personalizados, capazes de lidar com tarefas complexas. Essa mudança em direção a soluções de IA interativas e fáceis de utilizar sugere uma integração mais profunda da IA em nossas vidas diárias.

Embora a IA em código aberto seja um desenvolvimento tecnológico empolgante com muitas aplicações futuras, atualmente exige navegação cuidadosa e uma parceria sólida para que uma empresa adote soluções de IA bem-sucedidas. Os modelos de código aberto muitas vezes ficam aquém dos modelos de última geração e exigem um ajuste fino substancial para atingir o nível de eficácia, confiança e segurança necessários para o uso empresarial. Embora a IA em código aberto ofereça acessibilidade, as organizações ainda exigem investimentos significativos em recursos de computação, infraestrutura de dados, redes, segurança, ferramentas de software e conhecimento para utilizá-las de forma eficaz.

Muitas organizações precisam de soluções de IA sob medida, das quais as ferramentas e estruturas atuais de IA em código aberto podem oferecer apenas uma sombra. Ao avaliar o impacto das IAs de código aberto em organizações em todo o mundo, considere como sua empresa pode tirar proveito; explore como a IBM oferece a experiência e o conhecimento necessários para criar e implantar uma solução de IA confiável e de nível corporativo.