开源人工智能 (AI) 是指任何人都可以免费使用、修改和分发源代码的 AI 技术。当 AI 算法、预训练模型和数据集可供公众使用和实验时，创意 AI 应用程序随着志愿爱好者社区在现有工作的基础上加速开发实用的 AI 解决方案应运而生。因此，这些技术通常会带来应对许多企业用例中复杂挑战的最佳工具。

GitHub 等平台上免费提供的开源 AI 项目和库推动了医疗保健、金融和教育等行业的数字创新。随时可用的框架和工具帮助开发人员节省了时间，使他们能专注于创建定制解决方案以满足特定的项目要求。利用现有的库和工具，小型开发人员团队可以为 Microsoft Windows、Linux、iOS 和 Android 等不同平台构建有价值的应用程序。

开源 AI 的多样性和可访问性支持广泛的有益用例，例如实时欺诈保护、医学图像分析、个性化建议和定制学习。这种可用性使开源项目和 AI 模型深受开发人员、研究人员和组织的欢迎。通过使用开源 AI，组织可以有效地访问庞大、多元的开发人员社区，这些开发人员不断为 AI 工具的持续开发和改进做出贡献。这一协作环境促进了透明度和持续改进，从而产生了功能丰富、可靠和模块化的工具。此外，开源 AI 的供应商中立性可确保组织不受特定供应商的束缚。

虽然开源 AI 提供了诱人的可能性，但其免费访问性也带来了风险，组织必须谨慎应对。在没有明确定义的目标和目的的情况下深入研究定制 AI 开发可能会导致结果不一致、资源浪费和项目失败。此外，有偏见的算法会产生不可用的结果并延续有害的假设。开源 AI 随时可用的性质也引发了安全问题；恶意行为者可以利用相同的工具来操纵结果或创建有害内容。

有偏见的训练数据会导致歧视性的结果，而数据漂移会导致模型无效，标记错误会导致模型不可靠。当企业使用非内部开发的技术时，他们可能会使其利益相关者面临风险。这些问题凸显了仔细考虑和负责任地实施开源 AI 的必要性。

截至撰写本文时，科技巨头们对这个话题意见不一（IBM 外部链接）。通过 AI 联盟，Meta 和 IBM 等公司倡导开源 AI，强调开放的科学交流和创新。相比之下，Google、Microsoft 和 OpenAI 则倾向于采用封闭式方法，理由是担心 AI 的安全和滥用。美国和欧盟等政府正在深入了解平衡创新与安全和道德问题的方法。

尽管存在风险，但开源 AI 仍然越来越受欢迎。许多开发人员选择开源 AI 框架，而不是专有 API 和软件。根据 2023 年开源状况报告（IBM 外部链接），值得注意的是，80% 的受访者表示过去一年开源软件的使用有所增加，其中 41% 的受访者表示“显著”增加。

随着开源 AI 在开发人员和研究人员中得到更广泛的使用，这主要是由于科技巨头的投资，组织将获得回报并获得变革性的 AI 技术。

在医疗保健领域，Merative（前身为 IBM® Watson Health）使用 TensorFlow 进行医学图像分析，增强诊断程序和更加个性化的医疗。J.P. Morgan 的 Athena 利用基于 Python 的开源 AI 对风险管理进行创新。Amazon 集成开源 AI 来完善其推荐系统、简化仓库运营并增强 Alexa AI。同样，Coursera 和 edX 等在线教育平台使用开源 AI 来个性化学习体验、定制内容推荐和自动化评分系统。

更不用说包括 Netflix 和 Spotify 等公司在内的众多应用程序和媒体服务，它们将开源 AI 与专有解决方案相结合，使用 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习库来增强推荐和提高性能。

以下开源 AI 框架提供创新、促进协作并提供跨学科的学习机会。它们不仅仅是工具；每个工具还赋予用户（从新手到专家）利用 AI 的巨大潜力的能力。

• TensorFlow 是一个灵活、可扩展的学习框架，支持 Python 和 Javascript 等编程语言。TensorFlow 允许程序员跨各种平台和设备构建和部署机器学习模型。其强大的社区支持以及广泛的预构建模型和工具库简化了开发流程，使初学者和经验丰富的从业者更容易进行 AI 创新和实验。

• PyTorch 是一个开源 AI 框架，提供直观的界面，可以更轻松地进行调试，并以更灵活的方式构建深度学习模型。它与 Python 库的强大集成以及对 GPU 加速的支持可确保高效的模型训练和实验。它是研究人员和开发人员中快速软件开发原型设计以及 AI 和深度学习研究的热门选择。

• Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库，以其用户友好性和模块化而闻名，可以轻松快速地构建深度学习模型的原型。它以其高级 API 脱颖而出，对于初学者来说很直观，同时对于高级用户来说仍然灵活而强大，使其成为教育目的和复杂深度学习任务的热门选择。

• Scikit-learn 是一个用于机器学习和预测性数据分析的强大开源 Python 库。它提供可扩展的监督和无监督学习算法，在 JP Morgan 和 Spotify 等大公司的 AI 系统中发挥了重要作用。其简单的设置、可重复使用的组件以及庞大而活跃的社区，使其能够在各种环境下进行高效的数据挖掘和分析。

• OpenCV 是一个编程函数库，具有全面的计算机视觉功能、实时性能、大型社区和平台兼容性，是寻求自动执行任务、分析视觉数据和构建创新解决方案的组织的理想选择。它的可扩展性使其能够随着组织需求而增长，使其适合初创企业和大型企业。

从 TensorFlow、Apache 和 PyTorch 等框架到 Hugging Face 等社区平台，开源 AI 工具的普及率不断攀升，反映出人们越来越认识到开源协作是 AI 发展的未来。参与这些社区并就工具开展合作，可帮助组织获得最佳工具和人才。

开源 AI 重塑了企业组织如何扩展和转型。随着这项技术的影响扩展到各个行业，激励着 AI 功能的广泛采用和更深入的应用程序，随着开源 AI 继续推动创新，组织可以期待以下发展。

自然语言处理 (NLP) 的进步、Hugging Face Transformers 和大型语言模型 (LLM) 等工具以及 OpenCV 等计算机视觉库将解锁更复杂、更细微的应用程序，例如更复杂的聊天机器人、高级图像识别系统，甚至机器人和自动化技术。

Open Assistant（基于聊天的 AI 助手）和 GPT Engineer（一种允许用户根据文本提示创建应用程序的生成式 AI 工具）等项目预示着，未来无处不在、高度个性化的 AI 助手将能够处理各种复杂的任务。这种向交互式、用户友好型 AI 解决方案的转变表明，AI 将更深入地融入我们的日常生活。

虽然开源 AI 是一项令人兴奋的技术发展，具有许多未来的应用程序，但目前企业要成功采用 AI 解决方案需要谨慎的引导和稳固的合作伙伴关系。开源模型通常达不到最先进的模型水平，需要进行大量的微调才能达到企业使用所需的有效性、信任度和安全性水平。虽然开源 AI 提供了可访问性，但组织仍然需要在计算资源、数据基础架构、网络、安全性、软件工具和专业知识方面进行大量投资才能有效利用它们。

许多组织需要定制的 AI 解决方案，而当前的开源 AI 工具和框架只能提供部分帮助。在评估开源 AI 对全球组织的影响时，请考虑您的企业如何加以利用；深入了解 IBM 如何提供构建和部署可靠的企业级 AI 解决方案所需的经验和专业知识。