Durante anos, a inteligência artificial (IA) era uma área para poucos: grandes empresas de tecnologia, instituições de pesquisa bem-financiadas e agências governamentais com os recursos para desenvolver e implantar modelos avançados. Assim, muitos avanços em IA aconteceram atrás de portas fechadas, com acesso público limitado à tecnologia subjacente. Como havia poucos agentes impulsionando a inovação, o progresso avançava em um ritmo controlado, e as novas ideias eram moldadas pelas prioridades das organizações responsáveis.
Já não é mais assim. A IA de código aberto está mudando o jogo, colocando ferramentas avançadas de IA nas mãos de qualquer pessoa que tenha a curiosidade (e as habilidades) para usá-las. Ao compartilhar códigos e pesquisas livremente, a IA de código aberto incentiva a colaboração entre setores, acelera o desenvolvimento e desafia os tradicionais responsáveis pelo progresso da IA. Mas essa acessibilidade traz novas questões sobre segurança, ética e controle — questões sobre as quais empresas e os desenvolvedores devem refletir à medida que a IA de código aberto vai reformulando o modo de implantação dessa tecnologia.
OSS (open-source software, software de código aberto) é um software com código-fonte disponível publicamente que qualquer pessoa pode inspecionar, modificar e distribuir. Ao contrário do software exclusivo, que é controlado pela empresa ou grupo responsável por sua criação, o OSS é desenvolvido de forma colaborativa, permitindo que programadores do mundo todo contribuam com melhorias, corrijam vulnerabilidades e personalizem recursos. Muitas tecnologias básicas, incluindo muitos servidores web, sistemas operacionais e estruturas de programação, dependem de componentes de código aberto.
Os mesmos princípios que definem o software de código aberto foram estendidos à área de inteligência artificial. A IA de código aberto aplica essas práticas colaborativas e transparentes aos modelos de IA, mas com algumas diferenças na forma como se define e implementa a abertura.
Diferença entre IA de código aberto e software de código aberto
Embora, muitas vezes, haja comparações entre a IA de código aberto e o software de código aberto, os dois conceitos diferem em estrutura, acessibilidade e controle:
- Software de código aberto
O código-fonte é totalmente acessível e escrito em linguagens de programação legíveis por humanos, possibilitando a inspeção, modificação e redistribuição. Os desenvolvedores podem adaptar o software livremente, criar versões e, até mesmo, criar projetos independentes a partir do software original se discordarem da direção original. Essa transparência garante que os usuários possam verificar a segurança, corrigir bugs e personalizar a funcionalidade de acordo com suas necessidades.
- IA de código aberto
Em vez do código-fonte tradicional, os modelos de IA são desenvolvidos com base em representações numéricas complexas, como pesos e parâmetros, que não são considerados “legíveis” pelos padrões humanos. Embora alguns modelos de IA sejam compartilhados abertamente, eles geralmente excluem componentes essenciais, como dados de treinamento, o que limita a verdadeira transparência e personalização. Além disso, o processo de treinamento requer recursos computacionais massivos, o que significa que o controle sobre o desenvolvimento inicial de IA geralmente permanece a cargo das grandes organizações.
A IA de código fechado descreve modelos e sistemas de inteligência artificial com dados de treinamento, arquiteturas e códigos subjacentes que são patenteados. Ao contrário da IA de código aberto, que permite acesso e modificação públicos, a IA de código fechado é mantida sob o total controle da organização que a desenvolve. Essa abordagem garante que o desenvolvedor mantenha total autoridade sobre atualizações, segurança e distribuição, mas também limita a transparência e a capacidade de personalização.
Muitos dos modelos de IA mais conhecidos, como o GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google, operam sob uma estrutura de código fechado. Embora esse modelo possa fornecer controles de segurança mais robustos e desempenho consistente, ele também levanta algumas preocupações (como dependência de fornecedor, falta de informações sobre a forma de treinamento dos modelos e possíveis limitações de inovação).
Diferença entre IA de código aberto e IA de código fechado
Embora as IAs de código aberto e código fechado tenham vantagens, elas diferem significativamente em termos de acessibilidade e transparência.
- IA de código aberto
O código, a arquitetura e (às vezes) os pesos do modelo são disponibilizados publicamente para que os usuários possam examiná-los ou ajustá-los o quanto quiserem. Como uma compensação, a IA de código aberto pode não ter as medidas de suporte e segurança de nível empresarial que acompanham os modelos patenteados.
- IA de código fechado
O código e os dados de treinamento permanecem privados, garantindo que somente o desenvolvedor possa modificar ou distribuir o modelo. Isso proporciona um controle mais rígido sobre a segurança e conformidade, o que a torna atraente para empresas com requisitos regulatórios rigorosos. Infelizmente, a IA de código fechado limita a personalização do usuário e aumenta a dependência de um só fornecedor, e pode dificultar a verificação de como ocorreu o treinamento do modelo.
A IA de código fechado mantém os recursos de IA trancados por um cadeado metafórico; a IA de código aberto abre essa porta. Os usuários têm a liberdade não só de usar a ferramenta no estado em que se encontra, mas também podem se aprofundar na estrutura interna dela para entender melhor como e por que ela funciona de determinada forma. Em seguida, eles podem usar esse entendimento para expandir a funcionalidade da IA, personalizando os recursos dela para corresponder a necessidades e usos exclusivos.
Esse nível de liberdade é certamente valioso em si mesmo, mas também ajuda a apoiar um cenário mais ético de IA. Ao se deparar com preocupações relacionadas a vieses, responsabilidade, privacidade de dados ou outros problemas, os usuários são incentivados a investigar e testar por conta própria (em vez de depender dos provedores). Ao mesmo tempo, uma base mais ampla de colaboradores mantém os avanços de IA mais amplamente disponíveis para o público em geral, impedindo o monopólio da tecnologia por algumas empresas. Isso descentraliza o ecossistema de tecnologia e promove uma maior concorrência para promover o avanço contínuo.
Benefícios da IA de código aberto
Além dos benefícios mais amplos da IA de código aberto, existem várias vantagens específicas que as empresas podem aproveitar. Considere o seguinte:
- Diversos casos de uso
A IA de código aberto é usada em tudo, desde detecção de fraudes e diagnóstico por imagem até automação e atendimento ao cliente. Como os modelos estão disponíveis livremente, as empresas podem experimentar a IA de maneiras que os sistemas patenteados podem não permitir, facilitando a aplicação da IA às necessidades especializadas ou de nicho.
- Menor barreira para uso
Sem taxas de licenciamento nem contratos restritivos, a IA de código aberto torna esse tipo de tecnologia da informação (TI) acessível a mais organizações. Startups, pequenas empresas e desenvolvedores independentes podem experimentar a IA sem grandes custos iniciais. A participação mais ampla resulta em aplicações mais criativas e diversificadas.
- Envolvimento da comunidade
A IA de código aberto beneficia-se de uma comunidade global de programadores, pesquisadores, engenheiros e entusiastas dedicados que contribuem ativamente para o desenvolvimento dela. Os esforços coletivos fortalecem os modelos de IA por meio de especialização compartilhada e garantem que as melhorias continuem mesmo depois que os colaboradores iniciais avançam para outros projetos.
- Transparência e melhoria
Como os modelos de IA de código aberto estão disponíveis ao público, as organizações podem examinar como eles funcionam, identificar possíveis problemas e assumir um controle mais direto sobre a segurança dos dados. Com mais olhos voltados ao código, há a detecção mais rápida de falhas, e a maior abertura gera confiança, pois os usuários podem ver exatamente como se dá a tomada de decisões.
- Neutralidade do fornecedor
As empresas que usam IA de código aberto não estão vinculadas a um só provedor. Elas têm a liberdade de escolher as ferramentas e a infraestrutura que melhor atendam às suas necessidades. Isso combate os riscos de dependência de fornecedor, mudanças repentinas de preços e suporte ineficaz.
- Personalização
De um modo geral, as soluções padronizadas para todos os casos não são a opção ideal. O acesso ao código-fonte permite que as organizações adaptem a IA às suas necessidades específicas, ajustando os resultados para se alinhar às políticas e requisitos operacionais exclusivos da empresa. Esse nível de flexibilidade normalmente não está disponível em alternativas de código fechado.
Desafios da IA de código aberto
Há possíveis desvantagens em abrir algoritmos de IA aos usuários públicos. Algumas delas podem ser:
- Risco de desalinhamento e falha
Sem objetivos claros, os projetos de IA de código aberto podem se tornar desfocados e resultar em desperdício de recursos e em resultados malsucedidos. As organizações devem estabelecer métricas de avaliação e garantir que tenham a especialização certa antes de se comprometerem com o desenvolvimento de IA. Da mesma forma, a gestão de projetos estruturada e os testes iterativos podem manter os esforços no caminho certo.
- Maior potencial de viés
Assim como um conjunto mais amplo de usuários pode identificar vieses, ele também pode acabar introduzindo vieses inadvertidamente. Como os conjuntos de dados de treinamento geralmente são incompletos ou enviesados, as organizações devem auditar rigorosamente as saídas de IA e fazer o retreinamento dos modelos com dados mais representativos. Os testes regulares de viés e as contribuições de um grupo diversificado de partes interessadas podem melhorar a imparcialidade e a confiabilidade da IA.
- Preocupações com segurança
Com a natureza aberta desses modelos, é possível que usuários sem escrúpulos os manipulem ou os utilizem indevidamente para fins prejudiciais, gerando informações erradas, criando conteúdo prejudicial ou, até mesmo, automatizando ataques. Para combater isso, as organizações devem monitorar o uso e aplicar proteções éticas ao implantar soluções de IA. A comunidade de código aberto também pode desempenhar uma função nisso ao desenvolver e compartilhar medidas de segurança para reduzir riscos.
- Problemas relacionados a dados
Problemas como dados mal rotulados, desvio de dados e fontes não confiáveis podem degradar o desempenho da IA ao longo do tempo. É possível aplicar processos de validação rigorosos para manter a qualidade dos dados.
- Problemas com terceirização
As empresas que usam IA de código aberto de terceiros devem ser cautelosas; se um projeto externo for abandonado ou não atender às normas de segurança, as empresas que dependem dele podem enfrentar interrupções. É sempre recomendável ter especialização interna; mas, quando a terceirização for a melhor opção, certifique-se de examinar completamente todos os prestadores de serviços.
- Desafio de monetização
O desenvolvimento da IA de código aberto é caro, e oferecê-la gratuitamente dificulta a monetização direta. As empresas que desenvolvem essas ferramentas podem optar por resolver esse problema oferecendo versões empresariais pagas, serviços de suporte ou ferramentas patenteadas adicionais criadas com base em modelos de código aberto.
- Perda de controle
Após o lançamento de um modelo de IA sob uma licença de código aberto, os desenvolvedores originais perdem o controle sobre como ele é usado ou modificado. Embora essa descentralização seja um benefício fundamental da IA de código aberto, isso também significa que os modelos podem ser reaproveitados de maneiras que vão contra as intenções de seus criadores. Para equilibrar a abertura com o uso responsável, as organizações podem estabelecer diretrizes éticas e continuar participando da comunidade mais ampla de IA para ajudar a moldar o desenvolvimento responsável.
O uso da IA de código aberto começa com a seleção do modelo certo. Opções pré-treinadas estão disponíveis em plataformas como Hugging Face, permitindo que os usuários façam o download e implantem essas opções com configuração mínima. Os desenvolvedores podem integrar esses modelos a aplicações usando estruturas como LangChain e Transformers, que simplificam a interação com ferramentas impulsionadas por IA. Para quem deseja criar ou refinar modelos, bibliotecas como PyTorch e TensorFlow fornecem recursos abrangentes para treinamento, otimização e implantação.
Esteja ciente de que, para executar a IA de código aberto com eficácia, é preciso ter recursos computacionais suficientes. Embora alguns modelos menores possam operar em dispositivos pessoais, geralmente os sistemas mais complexos precisam de hardware potente ou uma infraestrutura baseada na nuvem. As organizações podem optar por executar a IA localmente para ter maior controle e segurança, ou utilizar as opções de computação remota para lidar com cargas de trabalho maiores de forma eficiente.
A IA de código aberto representa possibilidades irrestritas, mas somente se as organizações tiverem acesso às ferramentas certas para aproveitar o potencial dela. A ServiceNow AI Platform®, a premiada solução da ServiceNow, oferece uma base unificada impulsionada por IA e desenvolvida para ajudar as empresas a integrar, automatizar e otimizar todos os seus fluxos de trabalho. As organizações podem conectar modelos de código aberto a processos empresariais, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a tomada de decisões com informações fundamentadas em IA. E, com mais de 20 anos de experiência na área de automação de fluxos de trabalho, a ServiceNow é a opção mais confiável para aumentar a eficiência de todos os departamentos.
E talvez o melhor de tudo isso seja o fato de que a ServiceNow também contribui diretamente para a inovação da IA de código aberto com o StarCoder2, uma família de LLMs (large language models, grandes modelos de linguagem) de acesso aberto desenvolvida em colaboração com a Hugging Face e a NVIDIA. Esses modelos dão suporte à geração de códigos, à automação de fluxos de trabalho e ao resumo de texto, ajudando as empresas a acelerar o desenvolvimento de software e a tomada de decisões aprimorada por IA. As organizações podem refinar esses modelos com dados específicos do setor, garantindo que a IA se alinhe a seus requisitos exclusivos. Esses e outros recursos avançados estão entre os muitos motivos pelos quais 85% das empresas da Fortune 500 usam a ServiceNow.
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