Lima alat AI sumber terbuka yang perlu diketahui

Kecerdasan buatan (AI) sumber terbuka mengacu pada teknologi AI di mana kode sumber tersedia secara bebas bagi siapa saja untuk digunakan, dimodifikasi, dan didistribusikan. Ketika algoritme AI, model yang telah dilatih sebelumnya, dan kumpulan data tersedia untuk penggunaan publik dan eksperimen, aplikasi AI kreatif muncul sebagai komunitas penggemar sukarelawan yang membangun pekerjaan yang ada dan mempercepat pengembangan solusi AI praktis. Akibatnya, teknologi ini sering kali mengarah pada alat terbaik untuk menangani tantangan kompleks di banyak contoh penggunaan perusahaan.

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

Keragaman dan aksesibilitas AI sumber terbuka memungkinkan serangkaian contoh penggunaan yang bermanfaat, seperti perlindungan penipuan waktu nyata, analisis gambar medis, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan pembelajaran yang disesuaikan. Ketersediaan ini membuat 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-menerus berkontribusi pada pengembangan dan peningkatan alat AI yang sedang berlangsung. Lingkungan kolaboratif ini mendorong transparansi dan peningkatan berkelanjutan, yang mengarah ke alat yang kaya fitur, andal, dan modular. Selain itu, netralitas vendor AI sumber terbuka memastikan organisasi tidak terikat dengan vendor tertentu.

Meskipun AI sumber terbuka menawarkan kemungkinan yang menarik, aksesibilitasnya yang gratis menimbulkan risiko yang harus dihadapi oleh organisasi dengan hati-hati. Mendalami pengembangan AI khusus tanpa tujuan dan sasaran yang terdefinisi dengan baik dapat menyebabkan hasil yang tidak selaras, sumber daya yang terbuang, dan kegagalan proyek. Selanjutnya, algoritma bias dapat menghasilkan hasil yang tidak dapat digunakan dan meneruskan asumsi berbahaya. Sifat AI sumber terbuka yang tersedia secara luas juga menimbulkan masalah keamanan; pihak-pihak yang berniat jahat dapat memanfaatkan alat yang sama untuk memanipulasi hasil atau membuat konten yang berbahaya.

Data pelatihan yang bias dapat menyebabkan hasil yang diskriminatif, sementara penyimpangan data dapat membuat model menjadi tidak efektif dan kesalahan pelabelan dapat menyebabkan model tidak dapat diandalkan. Perusahaan dapat mengekspos pemangku kepentingan mereka terhadap risiko ketika menggunakan teknologi yang tidak mereka bangun sendiri. Masalah-masalah ini menyoroti perlunya pertimbangan yang cermat dan implementasi yang bertanggung jawab dari AI sumber terbuka.

Pada tulisan ini, raksasa teknologi terbagi pendapat tentang topik tersebut (tautan berada di luar IBM). Melalui AI Alliance, perusahaan seperti Meta dan IBM mendukung AI sumber terbuka, yang menekankan pertukaran dan inovasi ilmiah terbuka. Sebaliknya, Google, Microsoft dan OpenAI mendukung pendekatan tertutup, mengutip kekhawatiran tentang keamanan dan penyalahgunaan AI. Pemerintah seperti AS dan UE sedang mengeksplorasi cara untuk menyeimbangkan inovasi dengan masalah keamanan dan etika.

Terlepas dari risikonya, popularitas AI sumber terbuka terus tumbuh. Banyak pengembang memilih kerangka kerja AI sumber terbuka daripada API dan perangkat lunak berpemilik. Menurut laporan State of Open Source 2023 (tautan berada di luar IBM), 80% responden survei melaporkan peningkatan penggunaan perangkat lunak sumber terbuka selama setahun terakhir, dengan 41% menunjukkan peningkatan 'signifikan'.

Seiring dengan semakin luasnya penggunaan AI sumber terbuka di kalangan pengembang dan peneliti, terutama karena investasi yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan raksasa teknologi, organisasi-organisasi dapat memetik hasilnya dan mendapatkan akses ke teknologi AI yang transformatif.

Dalam bidang layanan kesehatan, Merative (sebelumnya IBM Watson Health) menggunakan TensorFlow untuk analisis gambar medis, prosedur diagnostik yang disempurnakan, dan pengobatan yang lebih personal. Athena JP Morgan menggunakan AI sumber terbuka berbasis Python untuk berinovasi dalam manajemen risiko. Amazon mengintegrasikan AI sumber terbuka untuk menyempurnakan sistem rekomendasinya, merampingkan 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 berbagai aplikasi dan layanan media, termasuk perusahaan seperti Netflix dan Spotify, yang menggabungkan AI sumber terbuka dengan solusi hak milik, menggunakan pustaka machine learning seperti TensorFlow atau PyTorch untuk menyempurnakan rekomendasi dan mendongkrak kinerja.

Kerangka kerja AI sumber terbuka berikut ini menawarkan inovasi, mendorong kolaborasi, dan memberikan kesempatan belajar di berbagai disiplin ilmu. Mereka lebih dari sekadar alat; masing-masing mempercayakan pengguna, dari pemula hingga pakar, dengan kemampuan untuk memanfaatkan potensi besar AI.

• TensorFlow adalah kerangka kerja pembelajaran yang fleksibel dan dapat diperluas yang mendukung bahasa pemrograman seperti Python dan Javascript. TensorFlow memungkinkan programmer untuk membangun dan menerapkan model machine learning di berbagai platform dan perangkat. Dukungan komunitas yang kuat dan perpustakaan yang luas dari model dan alat yang telah dibangun sebelumnya menyederhanakan proses pengembangan, sehingga memudahkan para pemula dan praktisi berpengalaman untuk berinovasi dan bereksperimen dengan AI.

• PyTorch adalah kerangka kerja AI sumber terbuka yang menawarkan antarmuka intuitif yang memungkinkan debugging yang lebih mudah dan pendekatan yang lebih fleksibel untuk membangun model pembelajaran mendalam. Integrasinya yang kuat dengan pustaka Python dan dukungan untuk 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 serta penelitian AI dan pembelajaran mendalam.

• Keras, pustaka jaringan neural sumber terbuka yang ditulis dalam Python, dikenal karena keramahan pengguna dan modularitasnya, memungkinkan pembuatan prototipe model pembelajaran mendalam yang mudah dan cepat. Ini menonjol karena API tingkat tingginya, yang intuitif untuk pemula sekaligus 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 kuat untuk machine learning dan analisis data prediktif. Menyediakan algoritme pembelajaran terawasi dan tidak terawasi yang dapat diskalakan, telah berperan penting dalam sistem AI perusahaan-perusahaan besar seperti J.P. Morgan dan Spotify. Pengaturannya yang sederhana, komponen yang dapat digunakan kembali, dan komunitasnya yang besar dan aktif membuatnya dapat diakses dan efisien untuk penambangan data dan analisis di berbagai konteks.

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

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

AI sumber terbuka membayangkan kembali bagaimana organisasi perusahaan menskalakan dan bertransformasi. Seiring dengan meluasnya pengaruh teknologi di berbagai industri, menginspirasi adopsi yang lebih luas dan penerapan kemampuan AI yang lebih dalam, berikut ini adalah hal-hal yang dapat dinantikan oleh organisasi karena AI sumber terbuka terus mendorong inovasi.

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

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

Meskipun AI sumber terbuka merupakan perkembangan teknologi yang menarik dengan banyak aplikasi di masa depan, saat ini dibutuhkan navigasi yang cermat dan kemitraan yang solid agar perusahaan dapat mengadopsi solusi AI dengan sukses. Model sumber terbuka sering kali tidak sesuai dengan model mutakhir dan membutuhkan penyempurnaan yang substansial untuk mencapai tingkat efektivitas, kepercayaan, dan keamanan yang dibutuhkan untuk penggunaan perusahaan. Meskipun AI sumber terbuka menawarkan aksesibilitas, organisasi masih membutuhkan investasi yang signifikan dalam sumber daya komputasi, infrastruktur data, jaringan, keamanan, perangkat lunak, dan keahlian untuk menggunakannya secara efektif.

Banyak organisasi membutuhkan solusi AI yang dipesan lebih dahulu yang saat ini hanya dapat dibayangi oleh alat dan kerangka kerja AI sumber terbuka. 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 dibutuhkan untuk membangun dan menerapkan solusi AI tingkat perusahaan yang andal.