开发者(包括研究人员):开源为开发者提供了尖端的算法、模型和工具。像TensorFlow、PyTorch和Google的BERT模型这样的平台,让程序员可以以较低成本体验先进的AI技术。这种资源加速了学习并促进了创新,开发者可以与全球专家合作,参与高质量的AI项目,从而提升其职业前景,并通过公开作品展示其在竞争激烈的领域中的专业能力。
企业:从两个角度来看——采用者(使用现有工具的公司)和构建者(构建并分享开源软件的公司)。采用视角相对容易理解——采用现有的开源工具可以降低成本、构建更安全的系统(更好地理解系统脆弱性),并加快迭代速度。
那么构建者呢?那些分享其软件的公司能够提升声誉,免费将大量研发工作外包给他人,并吸引更多用户进入其生态系统。
为了确保我们能够获得最好的技术并避免长期被锁定在封闭的生态系统中,Llama需要发展成一个完整的生态系统,包括工具、效率改进、芯片优化及其他集成。如果只有我们使用Llama,这个生态系统就无法发展,其表现不会比Unix系统闭源版本好多少。
有些人担心将工具开源会让竞争对手赶超自己。这其实有些杞人忧天,因为成功的产品需要精细的执行、密切的商业联系、网络效应、良好的声誉、大量资源以及处理无数细节的能力。这比复制技术要困难得多。
终端用户:AI应用程序在开源协作中不断改进,终端用户便受益于此。开源AI框架的广泛应用带来更强大、高效、功能丰富的产品;同时,开源软件的众包特性通常会降低成本,提升技术可及性。
政府和公共部门:政府可以充分利用开源软件的优势,提升安全性和公平性。许多AI的公平性功能更接近于企业的成本中心(增加成本却不增加收入),因此其在纯粹的自由市场中并不是更优选。因此,这些功能需要更积极的监管。开源软件是促进公私合作的好方式,因为在这种方式下,安全监管不会抑制创新。
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