Open-Source-Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf KI-Technologien, bei denen der Quellcode für jedermann frei verfügbar ist, um ihn zu verwenden, zu modifizieren und zu verbreiten. Wenn KI-Algorithmen, vortrainierte Modelle und Datensätze für die öffentliche Nutzung und zum Experimentieren zur Verfügung stehen, entstehen kreative KI-Anwendungen, da eine Community von freiwilligen Enthusiasten auf bestehenden Arbeiten aufbaut und die Entwicklung praktischer KI-Lösungen beschleunigt. Daher sind diese Technologien häufig die besten Tools, um in vielen Anwendungsfällen in Unternehmen komplexe Herausforderungen zu bewältigen.

Open-Source-KI-Projekte und -Bibliotheken, die auf Plattformen wie GitHub frei verfügbar sind, fördern digitale Innovationen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Bildungswesen. Durch die sofortige Verfügbarkeit von Frameworks und Tools können Entwickler Zeit sparen und sich auf die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen für spezifische Projektanforderungen konzentrieren. Durch die Nutzung vorhandener Bibliotheken und Tools können kleine Entwicklerteams wertvolle Anwendungen für verschiedene Plattformen wie Microsoft Windows, Linux, iOS und Android erstellen.

Die Vielfalt und Zugänglichkeit von Open-Source-KI ermöglicht eine Vielzahl nützlicher Anwendungsfälle wie Echtzeit-Betrugsschutz, medizinische Bildanalyse, personalisierte Empfehlungen und maßgeschneidertes Lernen. Diese Verfügbarkeit macht Open-Source-Projekte und KI-Modelle bei Entwicklern, Forschern und Unternehmen gleichermaßen beliebt. Durch die Nutzung von Open-Source-KI erhalten Unternehmen effektiv Zugang zu einer großen, vielfältigen Community von Entwicklern, die ständig zur Weiterentwicklung und Verbesserung von KI-Tools beitragen. Diese kollaborative Umgebung fördert Transparenz und kontinuierliche Verbesserung und führt zu funktionsreichen, zuverlässigen und modularen Tools. Darüber hinaus stellt die Anbieterneutralität von Open-Source-KI sicher, dass Unternehmen nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sind.

Open-Source-KI bietet zwar verlockende Möglichkeiten, doch birgt ihre freie Zugänglichkeit Risiken, mit denen Unternehmen sorgfältig umgehen müssen. Die Entwicklung maßgeschneiderter KI ohne klar definierte Ziele kann zu falschen Ergebnissen, verschwendeten Ressourcen und zum Scheitern von Projekten führen. Außerdem können verzerrte Algorithmen unbrauchbare Ergebnisse liefern und schädliche Annahmen aufrechterhalten. Die leichte Verfügbarkeit von Open-Source-KI wirft auch Sicherheitsbedenken auf; böswillige Akteure könnten dieselben Tools nutzen, um Ergebnisse zu manipulieren oder schädliche Inhalte zu erstellen.

Verzerrte Trainingsdaten können zu diskriminierenden Ergebnissen führen, während Datendrift Modelle unwirksam machen und Kennzeichnungsfehler zu unzuverlässigen Modellen führen können. Unternehmen können ihre Stakeholder einem Risiko aussetzen, wenn sie Technologien verwenden, die sie nicht selbst entwickelt haben. Diese Probleme verdeutlichen, dass Open-Source-KI sorgfältig geprüft und verantwortungsvoll umgesetzt werden muss.

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels sind sich die Technologiegiganten uneinig in Bezug auf dieses Thema (dieser Link befindet sich außerhalb von IBM). Im Rahmen der AI Alliance setzen sich Unternehmen wie Meta und IBM für Open-Source-KI ein und betonen dabei den offenen wissenschaftlichen Austausch und die Innovation. Im Gegensatz dazu bevorzugen Google, Microsoft und OpenAI einen geschlossenen Ansatz und führen Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Missbrauchs von KI an. Regierungen wie die der USA und der EU suchen nach Wegen, um Innovation mit Sicherheit und ethischen Bedenken in Einklang zu bringen.

Trotz der Risiken erfreut sich Open-Source-KI immer größerer Beliebtheit. Viele Entwickler entscheiden sich für Open-Source-KI-Frameworks anstelle von proprietären APIs und Software. Laut dem State of Open Source Report 2023 (dieser Link befindet sich außerhalb von IBM) gaben bemerkenswerte 80 % der Umfrageteilnehmer an, dass sie im vergangenen Jahr verstärkt Open-Source-Software verwendet haben, wobei 41 % einen „signifikanten“ Anstieg angaben.

Da Open-Source-KI bei Entwicklern und Forschern immer häufiger zum Einsatz kommt, was in erster Linie auf Investitionen von Technologiegiganten zurückzuführen ist, können Unternehmen davon profitieren und Zugang zu transformativen KI-Technologien erhalten.

Im Gesundheitswesen nutzt Merative (ehemals IBM Watson Health) TensorFlow für die Analyse medizinischer Bilder, verbesserte Diagnoseverfahren und eine stärker personalisierte Medizin. Athena von J.P. Morgan nutzt Python-basierte Open-Source-KI, um das Risikomanagement zu innovieren. Amazon integriert Open-Source-KI, um seine Empfehlungssysteme zu verfeinern, den Lagerbetrieb zu optimieren und die Alexa AI zu verbessern. In ähnlicher Weise nutzen Online-Bildungsplattformen wie Coursera und edX Open-Source-KI, um Lernerfahrungen zu personalisieren, Inhaltsempfehlungen anzupassen und Benotungssysteme zu automatisieren.

Ganz zu schweigen von den zahlreichen Anwendungen und Mediendiensten, darunter Unternehmen wie Netflix und Spotify, die Open-Source-KI mit proprietären Lösungen kombinieren und Machine-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch einsetzen, um Empfehlungen zu verbessern und die Leistung zu steigern.

Die folgenden Open-Source-KI-Frameworks bieten Innovation, fördern die Zusammenarbeit und bieten Lernmöglichkeiten in verschiedenen Disziplinen. Sie sind mehr als nur Werkzeuge; jedes von ihnen stattet Benutzer, vom Anfänger bis zum Experten, mit der Fähigkeit aus, das enorme Potenzial der KI zu nutzen.

• TensorFlow ist ein flexibles, erweiterbares Lern-Framework, das Programmiersprachen wie Python und Javascript unterstützt. TensorFlow ermöglicht es Programmierern, Modelle für maschinelles Lernen auf verschiedenen Plattformen und Geräten zu erstellen und einzusetzen. Die starke Unterstützung durch die Community und die umfangreiche Bibliothek mit vorgefertigten Modellen und Tools optimieren den Entwicklungsprozess und erleichtern Anfängern und erfahrenen Praktikern das Experimentieren und Innovieren mit KI.

• PyTorch ist ein Open-Source-KI-Framework mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, die eine einfachere Fehlerbehebung und einen flexibleren Ansatz für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen ermöglicht. Die starke Integration mit Python-Bibliotheken und die Unterstützung für GPU-Beschleunigung gewährleisten ein effizientes Modelltraining und Experimentieren. Es ist eine beliebte Wahl bei Forschern und Entwicklern für die schnelle Entwicklung von Software-Prototypen und für die KI- und Deep-Learning-Forschung.

• Keras, eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze, ist für ihre Benutzerfreundlichkeit und Modularität bekannt und ermöglicht eine einfache und schnelle Prototypentwicklung von Deep-Learning-Modellen. Es zeichnet sich durch seine hochentwickelte API aus, die für Anfänger intuitiv ist, während sie für fortgeschrittene Benutzer flexibel und leistungsstark bleibt, was sie zu einer beliebten Wahl für Bildungszwecke und komplexe Deep-Learning-Aufgaben macht.

• Scikit-learn ist eine leistungsstarke Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen und prädiktive Datenanalyse. Durch die Bereitstellung skalierbarer überwachter und unüberwachter Lernalgorithmen war sie maßgeblich an den KI-Systemen großer Unternehmen wie J.P. Morgan und Spotify beteiligt. Die einfache Einrichtung, die wiederverwendbaren Komponenten und die große, aktive Community machen es zugänglich und effizient für die Datengewinnung und -analyse in verschiedenen Kontexten.

• OpenCV ist eine Bibliothek mit Programmierfunktionen, die umfassende Funktionen für die Computer-Vision, Echtzeitleistung, eine große Community und Plattformkompatibilität bietet. Damit ist sie die ideale Wahl für Unternehmen, die Aufgaben automatisieren, visuelle Daten analysieren und innovative Lösungen entwickeln möchten. Dank seiner Skalierbarkeit kann es mit den organisatorischen Anforderungen wachsen und eignet sich daher für Start-ups und große Unternehmen.

Die wachsende Beliebtheit von Open-Source-KI-Tools, von Frameworks wie TensorFlow, Apache und PyTorch bis hin zu Community-Plattformen wie Hugging Face, spiegelt die zunehmende Erkenntnis wider, dass die Zusammenarbeit im Bereich Open Source die Zukunft der KI-Entwicklung ist. Die Teilnahme an diesen Communitys und die Zusammenarbeit bei den Tools hilft Unternehmen, Zugang zu den besten Tools und Talenten zu erhalten.

Open-Source-KI eröffnet neue Möglichkeiten für die Skalierung und Transformation von Unternehmen. Da sich der Einfluss der Technologie auf alle Branchen erstreckt und eine breite Akzeptanz und eine tiefere Anwendung von KI-Fähigkeiten fördert, können sich Unternehmen darauf freuen, dass Open-Source-KI weiterhin Innovationen vorantreibt.

Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Tools wie Hugging Face Transformers und Large Language Models (LLMs) sowie Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV werden komplexere und nuanciertere Anwendungen ermöglichen, wie z. B. ausgefeiltere Chatbots, fortschrittliche Bilderkennungssysteme und sogar Robotik- und Automatisierungstechnologien.

Projekte wie Open Assistant, der auf einem Chat basierende Open-Source-KI-Assistent, und GPT Engineer, ein generatives KI-Tool, mit dem Benutzer Anwendungen aus Textansagen erstellen können, lassen die Zukunft allgegenwärtiger, hochgradig personalisierter KI-Assistenten erahnen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Diese Verlagerung hin zu interaktiven, benutzerfreundlichen KI-Lösungen deutet auf eine tiefere Integration von KI in unser tägliches Leben hin.

Open-Source-KI ist zwar eine spannende technologische Entwicklung mit vielen zukünftigen Anwendungsmöglichkeiten, doch derzeit erfordert sie eine sorgfältige Planung und eine solide Partnerschaft, damit ein Unternehmen KI-Lösungen erfolgreich einsetzen kann. Open-Source-Modelle bleiben oft hinter den modernsten Modellen zurück und erfordern eine umfangreiche Feinabstimmung, um das für den Einsatz in Unternehmen erforderliche Maß an Effektivität, Vertrauen und Sicherheit zu erreichen. Open-Source-KI bietet zwar Barrierefreiheit, doch Unternehmen müssen immer noch erhebliche Investitionen in Rechenressourcen, Dateninfrastruktur, Netzwerke, Sicherheit, Software-Tools und Fachwissen tätigen, um sie effektiv nutzen zu können.

Viele Unternehmen benötigen maßgeschneiderte KI-Lösungen, die mit den aktuellen Open-Source-KI-Tools und -Frameworks nur ansatzweise realisierbar sind. Während Sie die Auswirkungen von Open-Source-KI auf Unternehmen weltweit bewerten, sollten Sie überlegen, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann. Erkunden Sie, wie IBM die Erfahrung und das Fachwissen bietet, die für die Entwicklung und Bereitstellung einer zuverlässigen KI-Lösung auf Unternehmensebene erforderlich sind.