Lima alat AI sumber terbuka yang perlu diketahui – Blog IBM

Kecerdasan buatan (AI) sumber terbuka mengacu pada teknologi AI yang kode sumbernya tersedia secara bebas untuk digunakan, dimodifikasi, dan didistribusikan oleh siapa saja. Ketika algoritme AI, model terlatih, dan kumpulan data tersedia untuk penggunaan publik dan eksperimen, aplikasi AI kreatif muncul ketika komunitas sukarelawan yang antusias membangun karya yang sudah ada dan mempercepat pengembangan solusi AI praktis. Oleh karena itu, teknologi ini sering kali menghasilkan alat terbaik untuk menangani tantangan kompleks di banyak kasus penggunaan perusahaan.

Proyek dan perpustakaan AI sumber terbuka, tersedia secara gratis di platform seperti GitHub, mendorong inovasi digital di industri seperti layanan kesehatan, keuangan, dan pendidikan. Kerangka kerja dan alat yang tersedia memberdayakan pengembang dengan menghemat waktu dan memungkinkan mereka fokus dalam menciptakan solusi khusus untuk memenuhi persyaratan proyek tertentu. Dengan memanfaatkan perpustakaan dan alat yang ada, tim kecil pengembang dapat membangun aplikasi berharga untuk beragam platform seperti Microsoft Windows, Linux, iOS, dan Android.

Keberagaman dan aksesibilitas AI sumber terbuka memungkinkan serangkaian kasus penggunaan yang bermanfaat, seperti perlindungan penipuan secara real-time, analisis citra medis, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan pembelajaran yang disesuaikan. Ketersediaan ini menjadikan proyek sumber terbuka dan model AI populer di kalangan pengembang, peneliti, dan organisasi. Dengan menggunakan AI sumber terbuka, organisasi secara efektif mendapatkan akses ke komunitas pengembang yang besar dan beragam yang terus berkontribusi terhadap pengembangan dan peningkatan alat AI yang berkelanjutan. Lingkungan kolaboratif ini mendorong transparansi dan perbaikan berkelanjutan, sehingga menghasilkan alat yang kaya fitur, andal, dan modular. Selain itu, netralitas vendor pada AI sumber terbuka memastikan organisasi tidak terikat pada vendor tertentu.

Meskipun AI sumber terbuka menawarkan kemungkinan yang menarik, aksesibilitasnya yang gratis menimbulkan risiko yang harus dinavigasi secara hati-hati oleh organisasi. Menggali pengembangan AI khusus tanpa tujuan dan sasaran yang jelas dapat menyebabkan hasil yang tidak selaras, sumber daya yang terbuang, dan kegagalan proyek. Selain itu, algoritme yang bias dapat menghasilkan hasil yang tidak dapat digunakan dan melanggengkan asumsi yang merugikan. Sifat AI sumber terbuka yang tersedia juga menimbulkan masalah keamanan; pelaku kejahatan dapat memanfaatkan alat yang sama untuk memanipulasi hasil atau membuat konten berbahaya.

Data pelatihan yang bias dapat menyebabkan hasil yang diskriminatif, sedangkan penyimpangan data dapat membuat model menjadi tidak efektif dan kesalahan pelabelan dapat menyebabkan model tidak dapat diandalkan. Perusahaan dapat memaparkan pemangku kepentingannya pada risiko ketika mereka menggunakan teknologi yang tidak mereka bangun sendiri. Masalah-masalah ini menyoroti perlunya pertimbangan yang cermat dan penerapan AI sumber terbuka yang bertanggung jawab.

Saat tulisan ini dibuat, raksasa teknologi memang demikian terbagi dalam pendapat pada topik (tautan ini berada di luar IBM). Melalui AI Alliance, perusahaan seperti Meta dan IBM mengadvokasi AI sumber terbuka, menekankan pertukaran ilmiah dan inovasi terbuka. Sebaliknya, Google, Microsoft, dan OpenAI lebih menyukai pendekatan tertutup, dengan alasan kekhawatiran mengenai keamanan dan penyalahgunaan AI. Pemerintah seperti AS dan UE sedang mencari cara untuk menyeimbangkan inovasi dengan masalah keamanan dan etika.

Kekuatan transformatif AI sumber terbuka

Terlepas dari risikonya, popularitas AI sumber terbuka terus meningkat. Banyak pengembang memilih kerangka kerja AI sumber terbuka dibandingkan API dan perangkat lunak berpemilik. Menurut Laporan Status Sumber Terbuka 2023 (tautan ini berada di luar IBM), 80% responden survei melaporkan peningkatan penggunaan perangkat lunak sumber terbuka selama setahun terakhir, dengan 41% mengindikasikan peningkatan yang “signifikan”.

Ketika AI open source menjadi lebih banyak digunakan di kalangan pengembang dan peneliti, terutama karena investasi oleh raksasa teknologi, organisasi akan mendapatkan manfaat dan mendapatkan akses ke teknologi AI yang transformatif.

Dalam layanan kesehatan, IBM Watson Health menggunakan TensorFlow untuk analisis citra medis, prosedur diagnostik yang ditingkatkan, dan pengobatan yang lebih personal. Athena milik J.P. Morgan menggunakan AI sumber terbuka berbasis Python untuk berinovasi dalam manajemen risiko. Amazon mengintegrasikan AI sumber terbuka untuk menyempurnakan sistem rekomendasinya, menyederhanakan operasi gudang, dan meningkatkan Alexa AI. Demikian pula, platform pendidikan online seperti Coursera dan edX menggunakan AI sumber terbuka untuk mempersonalisasi pengalaman belajar, menyesuaikan rekomendasi konten, dan mengotomatiskan sistem penilaian.

Belum lagi banyaknya aplikasi dan layanan media, termasuk perusahaan seperti Netflix dan Spotify, yang menggabungkan AI sumber terbuka dengan solusi berpemilik, menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin seperti TensorFlow atau PyTorch untuk meningkatkan rekomendasi dan meningkatkan kinerja.

Lima alat AI sumber terbuka yang perlu diketahui

Kerangka kerja AI sumber terbuka berikut menawarkan inovasi, mendorong kolaborasi, dan memberikan peluang pembelajaran di berbagai disiplin ilmu. Mereka lebih dari sekedar alat; masing-masing mempercayakan pengguna, mulai dari pemula hingga ahli, kemampuan untuk memanfaatkan potensi besar AI.

• TensorFlow adalah framework pembelajaran yang fleksibel dan dapat diperluas yang mendukung bahasa pemrograman seperti Python dan Javascript. TensorFlow memungkinkan pemrogram membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin di berbagai platform dan perangkat. Dukungan komunitasnya yang kuat serta perpustakaan model dan alat siap pakai yang luas menyederhanakan proses pengembangan, sehingga memudahkan para pemula dan praktisi berpengalaman untuk berinovasi dan bereksperimen dengan AI.

• PyTorch adalah framework AI sumber terbuka yang menawarkan antarmuka intuitif yang memungkinkan proses debug lebih mudah dan pendekatan yang lebih fleksibel untuk membangun model pembelajaran mendalam. Integrasinya yang kuat dengan pustaka Python dan dukungan akselerasi GPU memastikan pelatihan dan eksperimen model yang efisien. Ini adalah pilihan populer di kalangan peneliti dan pengembang untuk pembuatan prototipe pengembangan perangkat lunak yang cepat dan penelitian AI serta pembelajaran mendalam.

• Keras, pustaka jaringan neural sumber terbuka yang ditulis dengan Python, dikenal ramah pengguna dan modularitasnya, memungkinkan pembuatan prototipe model pembelajaran mendalam dengan mudah dan cepat. Ini menonjol karena API tingkat tingginya, yang intuitif untuk pemula namun tetap fleksibel dan kuat untuk pengguna tingkat lanjut, menjadikannya pilihan populer untuk tujuan pendidikan dan tugas pembelajaran mendalam yang kompleks.

• Scikit-learn adalah pustaka Python sumber terbuka yang canggih untuk pembelajaran mesin dan analisis data prediktif. Menyediakan algoritme pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan yang skalabel, ini telah berperan penting dalam sistem AI di perusahaan besar seperti J.P. Morgan dan Spotify. Penyiapannya yang sederhana, komponen yang dapat digunakan kembali, dan komunitas yang besar dan aktif menjadikannya mudah diakses dan efisien untuk penambangan dan analisis data dalam berbagai konteks.

• OpenCV adalah perpustakaan fungsi pemrograman dengan kemampuan visi komputer yang komprehensif, kinerja real-time, komunitas besar dan kompatibilitas platform, menjadikannya pilihan ideal bagi organisasi yang ingin mengotomatisasi tugas, menganalisis data visual, dan membangun solusi inovatif. Skalabilitasnya memungkinkannya berkembang sesuai kebutuhan organisasi, sehingga cocok untuk perusahaan rintisan dan perusahaan besar.

Meningkatnya popularitas alat AI sumber terbuka, dari kerangka kerja seperti TensorFlow, Apache, dan PyTorch; hingga platform komunitas seperti Hugging Face, mencerminkan semakin besarnya pengakuan bahwa kolaborasi sumber terbuka adalah masa depan pengembangan AI. Partisipasi dalam komunitas ini dan kolaborasi pada alat membantu organisasi mendapatkan akses terhadap alat dan talenta terbaik.

Masa depan AI sumber terbuka

AI sumber terbuka menata ulang cara organisasi perusahaan menskalakan dan bertransformasi. Seiring dengan meluasnya pengaruh teknologi ini ke berbagai industri, menginspirasi adopsi yang luas dan penerapan kemampuan AI yang lebih mendalam, inilah hal-hal yang dapat dinantikan oleh organisasi ketika AI open-source terus mendorong inovasi.

Kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), alat seperti Hugging Face Transformers dan model bahasa besar (LLM) serta perpustakaan visi komputer seperti OpenCV akan membuka aplikasi yang lebih kompleks dan bernuansa, seperti chatbot yang lebih canggih, sistem pengenalan gambar yang canggih, dan bahkan teknologi robotika dan otomasi .

Proyek seperti Open Assistant, asisten AI berbasis obrolan sumber terbuka, dan GPT Engineer, alat AI generatif yang memungkinkan pengguna membuat aplikasi dari perintah teks, menunjukkan masa depan asisten AI yang sangat personal dan dapat menangani tugas-tugas rumit. Pergeseran menuju solusi AI yang interaktif dan ramah pengguna ini menunjukkan adanya integrasi AI yang lebih dalam ke dalam kehidupan kita sehari-hari.

Meskipun AI sumber terbuka merupakan perkembangan teknologi menarik yang memiliki banyak aplikasi di masa depan, saat ini dibutuhkan navigasi yang cermat dan kemitraan yang solid agar suatu perusahaan dapat mengadopsi solusi AI dengan sukses. Model sumber terbuka sering kali tidak memenuhi standar model tercanggih dan memerlukan penyesuaian substansial untuk mencapai tingkat efektivitas, kepercayaan, dan keamanan yang diperlukan untuk penggunaan di perusahaan. Meskipun AI sumber terbuka menawarkan aksesibilitas, organisasi masih memerlukan investasi besar dalam sumber daya komputasi, infrastruktur data, jaringan, keamanan, perangkat lunak, dan keahlian untuk memanfaatkannya secara efektif.

Banyak organisasi memerlukan solusi AI khusus yang tidak dapat disediakan oleh alat dan kerangka kerja AI open source saat ini. Saat mengevaluasi dampak AI sumber terbuka terhadap organisasi di seluruh dunia, pertimbangkan bagaimana bisnis Anda dapat memanfaatkannya; jelajahi bagaimana IBM menawarkan pengalaman dan keahlian yang diperlukan untuk membangun dan menerapkan solusi AI tingkat perusahaan yang andal.

pelajari lebih lanjut tentang cara melatih, memvalidasi, menyempurnakan, dan menerapkan model AI