L'AI open source si riferisce alle tecnologie AI in cui il codice sorgente è liberamente disponibile per chiunque per l'uso, la modifica e la distribuzione. Quando gli algoritmi di AI, i modelli pre-addestrati e i set di dati sono disponibili per l'uso pubblico e la sperimentazione, le applicazioni di AI creativa emergono come una comunità di appassionati volontari che si basa sul lavoro esistente e accelera lo sviluppo di soluzioni di AI pratiche. Di conseguenza, queste tecnologie sono spesso i migliori strumenti per gestire sfide complesse in numerosi casi d'uso aziendali.

I progetti e le librerie di AI open source, disponibili gratuitamente su piattaforme come GitHub, alimentano l'innovazione digitale in settori come l'assistenza sanitaria, la finanza e l'istruzione. I framework e gli strumenti prontamente disponibili consentono agli sviluppatori di risparmiare tempo e di concentrarsi sulla creazione di soluzioni su misura per soddisfare i requisiti specifici del progetto. Utilizzando le librerie e gli strumenti esistenti, piccoli team di sviluppatori possono creare applicazioni preziose per diverse piattaforme come Microsoft Windows, Linux, iOS e Android.

La diversità e l'accessibilità dell'AI open source consentono un'ampia gamma di casi d'uso vantaggiosi, come la protezione dalle frodi in tempo reale, l'analisi delle immagini mediche, i consigli personalizzati e l'apprendimento personalizzato. Questa disponibilità rende i progetti open source e i modelli di AI popolari tra sviluppatori, ricercatori e organizzazioni. Utilizzando l'AI open source, le organizzazioni ottengono di fatto l'accesso a un'ampia e diversificata comunità di sviluppatori che contribuisce costantemente allo sviluppo e al miglioramento ininterrotti degli strumenti di AI. Questo ambiente collaborativo promuove la trasparenza e il miglioramento costante, dando vita a strumenti ricchi di funzionalità, affidabili e modulari. Inoltre, la neutralità del fornitore dell'AI open source garantisce che le organizzazioni non siano legate a un fornitore specifico.

Sebbene l'AI open source offra possibilità allettanti, la sua accessibilità gratuita pone rischi che le organizzazioni devono affrontare con attenzione. Approfondire lo sviluppo di un'AI personalizzata senza obiettivi e traguardi ben definiti può portare a risultati non allineati, spreco di risorse e fallimento del progetto. Inoltre, gli algoritmi distorti possono produrre risultati inutilizzabili e perpetuare ipotesi dannose. La natura prontamente disponibile dell'AI open source pone inoltre problemi di sicurezza; i soggetti malintenzionati potrebbero sfruttare gli stessi strumenti per manipolare i risultati o creare contenuti dannosi.

La distorsione di dati di addestramento può portare a risultati discriminatori, mentre la deriva dei dati può rendere inefficaci i modelli e gli errori di etichettatura possono portare a modelli inaffidabili. Le aziende possono esporre a rischi i propri stakeholder se utilizzano tecnologie che non sono state costruite internamente. Questi problemi evidenziano la necessità di un'attenta considerazione e di un'implementazione responsabile dell'AI open source.

Al momento della scrittura di questo articolo, i giganti della tecnologia non condividono lo stesso pensiero sull'argomento (link esterno a IBM). Attraverso l'AI Alliance, aziende come Meta e IBM sostengono l'AI open source, enfatizzando lo scambio scientifico aperto e l'innovazione. Al contrario, Google, Microsoft e OpenAI sono a favore di un approccio chiuso, facendo loro le preoccupazioni sulla sicurezza e sull'uso improprio dell'AI. Governi come quello degli Stati Uniti e l'UE stanno indagando dei modi per trovare un equilibrio nell'innovazione tra sicurezza e preoccupazioni etiche.

Nonostante i rischi, l'AI open source continua a crescere in popolarità. Numerosi sviluppatori stanno scegliendo framework di AI open source rispetto ad API e software proprietari. Secondo il report 2023 State of Open Source (link esterno a IBM), addirittura l'80% degli intervistati ha dichiarato di aver aumentato l'utilizzo di software open source nell'ultimo anno, con il 41% che lo definisce come un aumento "significativo".

Man mano che l'AI open source diventa sempre più utilizzata tra sviluppatori e ricercatori, principalmente grazie agli investimenti dei giganti della tecnologia, le organizzazioni sono destinate a raccogliere i frutti e ad accedere a tecnologie di AI trasformative.

In ambito sanitario, Merative (in precedenza IBM Watson Health) utilizza TensorFlow per l'analisi di immagini mediche, procedure diagnostiche migliorate e medicina più personalizzata. J.P. Morgan’s Athena utilizza l'AI open source basata su Python per innovare la gestione del rischio. Amazon integra l'AI open source per perfezionare i propri sistemi di raccomandazione, semplificare le operazioni di stoccaggio e migliorare l'AI di Alexa. Allo stesso modo, le piattaforme educative online come Coursera ed edX utilizzano l'AI open source per personalizzare le esperienze di apprendimento, adattare i consigli sui contenuti e automatizzare i sistemi di valutazione.

Non menzionare i numerosi servizi multimediali e le applicazioni, comprese aziende come Netflix e Spotify, che uniscono l'AI open source con soluzioni proprietarie, impiegando librerie di apprendimento automatico come TensorFlow o PyTorch per migliorare i suggerimenti e le prestazioni.

I seguenti framework di AI open source offrono innovazione, favoriscono la collaborazione e offrono opportunità di apprendimento in varie discipline. Non si tratta di semplici strumenti; ognuno affida agli utenti, dal principiante all'esperto, la capacità di sfruttare l'enorme potenziale dell'AI.

• TensorFlow è un framework di apprendimento flessibile ed estensibile che supporta linguaggi di programmazione come Python e Javascript. TensorFlow consente ai programmatori di creare e implementare modelli di apprendimento automatico su piattaforme e dispositivi differenti. Il suo solido supporto da parte della community e l'ampia libreria di modelli e strumenti precostituiti semplificano il processo di sviluppo, rendendo più facile per i principianti e i professionisti esperti innovare e sperimentare l'AI.

• PyTorch è un framework di AI open source che offre un'interfaccia intuitiva che consente un debug più semplice e un approccio più flessibile alla creazione di modelli di deep learning. La sua forte integrazione con le librerie Python e il supporto per l'accelerazione della GPU garantiscono un addestramento e una sperimentazione efficienti dei modelli. È una scelta diffusa tra ricercatori e sviluppatori per lo sviluppo rapido di software, la prototipazione e la ricerca sull'AI e il deep learning.

• Keras, una libreria di reti neurali open source scritta in Python, è nota per la sua facilità d'uso e modularità, il che consente una prototipazione facile e rapida di modelli di deep learning. Si distingue per la sua API di alto livello, intuitiva per i principianti ma flessibile e potente per gli utenti avanzati, il che la rende una scelta popolare per scopi didattici e attività complesse di deep learning.

• Scikit-learn è una potente libreria Python open source per l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva dei dati. Fornendo algoritmi di apprendimento scalabili, supervisionati e non supervisionati, è stata fondamentale nei sistemi di AI di grandi aziende come J.P. Morgan e Spotify. La sua configurazione semplice, i componenti riutilizzabili e una comunità ampia e attiva la rendono accessibile ed efficiente per il data mining e l'analisi in vari contesti.

• OpenCV è una libreria di funzioni di programmazione con funzionalità complete di computer vision, prestazioni in tempo reale, ampia community e compatibilità con le piattaforme, il che la rendono la scelta ideale per le organizzazioni che cercano di automatizzare le attività, analizzare dati visivi e creare soluzioni innovative. La sua scalabilità le consente di crescere insieme alle esigenze organizzative, rendendola adatta sia alle startup, sia alle grandi aziende.

La crescente popolarità degli strumenti di AI open source, da framework come TensorFlow, Apache e PyTorch a piattaforme di community come Hugging Face, riflette il crescente riconoscimento che la collaborazione open source è il futuro dello sviluppo dell'AI. La partecipazione a queste comunità e la collaborazione sugli strumenti aiutano le organizzazioni ad accedere agli strumenti e ai talenti migliori.

L'AI open source reinventa il modo in cui le organizzazioni aziendali scalano e si trasformano. Poiché l'influenza della tecnologia si estende in tutti i settori, ispirando un'adozione diffusa e un'applicazione più profonda delle funzionalità di AI, ecco cosa possono aspettarsi le organizzazioni in quanto l'AI open source continua a guidare l'innovazione.

I progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), negli strumenti come Hugging Face Transformers e nei modelli linguistici più grandi (LLP) e nelle librerie di computer vision come OpenCV, sbloccheranno applicazioni più complesse e sfumate, come chatbot più sofisticati, sistemi avanzati di riconoscimento delle immagini e persino robotica e tecnologie di automazione.

Progetti come Open Assistant, l'assistente di AI open source basato sulla chat, e GPT Engineer, uno strumento di AI generativa che consente agli utenti di creare applicazioni a partire da prompt di testo, prefigurano il futuro degli assistenti AI onnipresenti e altamente personalizzati in grado di gestire attività complesse. Questo passaggio verso soluzioni di AI interattive e facili da usare suggerisce una più profonda integrazione dell'AI nella nostra vita quotidiana.

Sebbene l'AI open source sia uno sviluppo tecnologico entusiasmante con numerose applicazioni future, attualmente richiede un'attenta navigazione e una solida partnership affinché un'azienda possa adottare con successo soluzioni di AI. I modelli open source spesso non sono all'altezza dei modelli all'avanguardia e richiedono una messa a punto sostanziale per raggiungere il livello di efficacia, fiducia e sicurezza necessari per un uso aziendale. Sebbene l'AI open source offra accessibilità, le organizzazioni richiedono ancora investimenti significativi in risorse di calcolo, infrastruttura di dati, rete, sicurezza, strumenti software ed competenze per utilizzarle in modo efficace.

Numerose organizzazioni hanno bisogno di soluzioni di AI personalizzate che gli attuali strumenti e framework di AI open source possono fornire solo in minima parte. Mentre valuti l'impatto dell'AI open source sulle organizzazioni di tutto il mondo, considera come la tua azienda può trarne vantaggio; scopri in che modo IBM offre l'esperienza e le competenze necessarie per creare e implementare una soluzione AI affidabile e di livello aziendale.