Редактировал(а) Александра Садикова 2024/08/23 13:51
Скрыть последних авторов
Александра Садикова 1.1 1 {{toc/}}
2
Юлия Бондарева 13.1 3 == **Введение** ==
Александра Садикова 1.1 4
5 В последнее время об открытом коде говорит буквально каждый. А всё потому, что, несмотря на долгую историю open source, именно сейчас в этой области появляются новые возможности как для заказчиков, так и для специалистов. Это связано с поиском технологической независимости, необходимостью выстраивать собственную инфраструктуру для бизнеса. При этом всё чаще open source приходится конкурировать с ИИ.
6
7 Меня зовут Руслан Гайнанов, я основатель «ТИМ ФОРС Альянс», фонда развития open source. В этой статье я решил затронуть тему открытого кода и искусственного интеллекта и разобраться, за кем из них всё-таки будущее и в каком направлении работать специалистам.
8
Юлия Бондарева 13.1 9 [[~[~[image:https://vaiti.io/wp-content/uploads/2024/05/ii-i-opensors-1024x719.jpg~|~|alt="ИИ и open source: состязание только начинается" height="837" width="1192"~]~]>>https://vaiti.io/ii-i-open-source-sostyazanie-tolko-nachinaetsya/]]
Александра Садикова 1.1 10
Юлия Бондарева 13.1 11 == **Интеллект против корпораций** ==
Александра Садикова 1.1 12
13 Свободное время, энтузиазм и компетенции контрибьюторов долгий период были единственными необходимыми элементами для развития продуктов с открытым кодом. Другие ресурсы можно было легко привлечь — например, с помощью коллаборации с другими специалистами или даже командами (смартстаффинг).
14
15 Сегодня генеративный ИИ активно развивается и с каждой секундой наполняется гигантским массивом данных, недоступным для большинства независимых open source игроков. На конец 2023 года языковая модель GPT-4 [[насчитывала>>https://www.arthur.ai/gap-articles/hallucination-experiment]] 1,76 трлн параметров. А к 2025 году доступный запас открытых данных для обучения ИИ, [[по оценкам>>https://docs.google.com/presentation/d/156WpBF_rGvf4Ecg19oM1fyR51g4FAmHV3Zs0WLukrLQ/preview?slide=id.g24daeb7f4f0_0_3373]] экспертов, может и вовсе закончиться.
16
17 Рынок ИИ развивают крупные корпорации, которые сегодня вкладывают в эти технологии миллиардные бюджеты. Согласно [[исследованию>>https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F:Gartner_(%D0%93%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BD%D0%B5%D1%80)]] Gartner, опубликованному в конце прошлого года, ведущими облачными платформами для развития технологий и сервисов на основе искусственного интеллекта являются Microsoft, Amazon Web Services, Google, а также IBM, Oracle, Tencent и другие. Данные о российских лидерах ИИ-рынка, к сожалению, пока не обнародованы.
18
Юлия Бондарева 13.1 19 == **Неприоритетные инвестиции** ==
Александра Садикова 1.1 20
21 Финансирование и раньше всегда стояло на повестке open source проектов: время профессионалов стоит дорого. Сложно доподлинно просчитать стоимость крупнейших моделей с открытым кодом, однако экспертная [[оценка>>url:https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%B4%D1%80%D0%BE_Linux#%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D1%81_%D0%BD%D1%83%D0%BB%D1%8F]] затрат на разработку ядра Linux версии 2.6.0 достигала 1,3 млрд долларов.
22
23 Разработка ИИ-моделей требует еще больших инвестиций, так, по данным [[PitchBook>>url:https://www.wsj.com/articles/open-source-companies-are-sharing-their-ai-free-can-they-crack-openais-dominance-26149e9c]], глобальное венчурное финансирование стартапов в сфере искусственного интеллекта выросло с 900 млн долларов в 2022 году до 2,9 млрд долларов в прошлом году. Но главное отличие в том, что на данном этапе крупный бизнес воспринимает ИИ как глобальную инвестицию, то есть может предлагать свои продукты на основе искусственного интеллекта по себестоимости или с очень низкой маржинальностью, таким образом захватывая всё большую долю рынка. В сравнении с этим разработка с открытым кодом дорожает с технической точки зрения и кажется бизнесу менее приоритетной. В конкуренции с ИИ инженерам непросто инициировать масштабные истории.
24
25 И здесь встает вопрос, что этому может противопоставить сообщество энтузиастов-контрибьюторов.
26
Юлия Бондарева 13.1 27 == **Открытый код, закрытые данные** ==
Александра Садикова 1.1 28
29 В отличие от open source, ИИ-решения чаще всего не отличаются своей прозрачностью. В этом есть риск того, что немногочисленные «владельцы» ИИ сосредотачивают в своих руках слишком много власти. Так, [[по оценкам>>https://www.wsj.com/articles/open-source-companies-are-sharing-their-ai-free-can-they-crack-openais-dominance-26149e9c]] исследовательской компании Valuates Reports, в 2023 году на OpenAI приходилось почти 80% мирового рынка генеративного ИИ.
30
31 С одной стороны, специалисты сходятся в том, что генеративный ИИ должен быть с открытым кодом. С другой стороны, не прекращаются вопросы о безопасности использования влиятельной технологии любым желающим. Например, Llama 2 может дать подробные инструкции по созданию сибирской язвы или любого другого смертельного вируса. Исследовательская группа Collaborations Pharmaceuticals попросила запатентованную генеративную систему ИИ создать токсичные молекулы, и та сгенерировала большое их количество. Некоторые из них были похожи на известные нервно-паралитические вещества.
32
33 Многие крупные компании уже сейчас принимают решение сделать свои модели открытыми. 17 марта Илон Маск заявил, что его стартап xAI откроет исходный код чат-бота Grok, который тем не менее не вызвал такого большого интереса, как ChatGPT от OpenAI или Claude от Anthropic. Компания Meta (признана в России экстремистской организацией) в прошлом году выпустила модель Llama 2 с открытым исходным кодом, в феврале Google выпустила свои открытые модели Gemma, что еще больше усилило конкуренцию между частными и открытыми решениями.
34
35 В противопоставление сказанному выше open source отличается в прямом смысле своей открытостью, а также самоконтролем со стороны всех участников процесса и созидательным началом, он в целом ориентирован на бизнес и его потребности, что снижает вероятность разработки откровенно вредоносных программ. Кроме того, у решений с открытым кодом есть много дополнительных рычагов контроля.
36
Юлия Бондарева 13.1 37 == **Экосистемный эффект** ==
Александра Садикова 1.1 38
39 ИИ сейчас — это закрытая и монополизированная территория крупных игроков, с совершенно непрозрачными и ни для кого до конца не ясными правилами игры. Некий успех ИИ, если можно его так назвать, связан в первую очередь с гигантскими объемами данных, к которым он получил доступ. Как корпорации решат воспользоваться этим рынком и в каком направлении его поведут, пока неизвестно. Кроме того, отсутствие стандартов и практик в ИИ также является серьезной проблемой, которая может сильно помешать развитию этой области. Без установленных стандартов развитие и использование технологий будет затруднено, а возможности для прогресса сильно ограничены. Разработчики, направившие все свои ресурсы исключительно на ИИ, делают рискованную ставку, потому что правила могут быстро меняться, кроме того, совершенно непонятно, как монетизировать свои усилия в таких проектах.
40
41 Если смотреть в долгосрочной перспективе, то считаю, что преимущественно open source способен двигать технологии вперед за счет публичного доступа к ним, бесплатного распространения, совместного использования и модификации, кросс-платформенности, а самое главное — благодаря большому и открытому сообществу разработчиков. Мы уже видим активный рост этого направления в России, согласно [[опросу>>https://www.kommersant.ru/doc/6621033]] Института изучения мировых рынков, доля коммерческого кода (Commercial Open Source Software) в российских компаниях в 2023 году составила 12%, в то время как годом ранее была всего 4%.
42
43 ИИ, несмотря на объем данных и вкладываемые инвестиции, всё равно следует воспринимать как инструмент в руках разработчиков. При этом сейчас open source может конкурировать с ИИ-продуктами только в случае большого внимания и усилий со стороны сообщества и бизнеса, чтобы создавать прорывные технологии, значительно увеличивать производительность при прежних параметрах.
44
45 Для разработчиков в создании open source по-прежнему больше преимуществ: не только расширение портфолио и создание заметных проектов, но и дополнительный заработок, порой очень значимый. Как специалисты смогут монетизировать свой вклад в ИИ-решения, пока неясно, равно как и то, насколько независимыми они могут быть в условиях монополизированного и слабо контролируемого рынка.
46
47 Действительно правильная комбинация на ближайшее время — создание экосистемного эффекта, то есть всё больший переход на open source решения, в том числе с использованием ИИ, привлечение большого количества контрибьюторов, использование ИИ-систем как носителей готовых рецептов для части простейших решений и освобождение времени контрибьюторов для решения «не решенных ранее» или решенных неоптимально задач. И наоборот. Соединить ИИ с open source сообществами для синергетического эффекта — задача сегодняшнего дня. Такие примеры уже есть на рынке:  OpenCV, PyTorch, YOLO и другие.
48
49 При этом очень важна консолидация усилий крупнейших заказчиков. Неразумной кажется ситуация, когда практически из одного «кармана» финансируется разработка нескольких десятков аналогичных по сути решений и платформ. И неважно, репозиторий это, операционная система или индустриальное решение, которое разрабатывается одновременно в нескольких отечественных корпорациях.