企業之聊天機器人 向「開源」邁進
企業採用生成式人工智慧 (generative AI) 模型的挑戰
隨著企業和機構使用生成式人工智慧 (generative AI) 模型來解決業務問題的數量增加，水滴 AI (H2O AI) 推出了兩個完全開源的產品以提供企業一個開放、透明的工具生態系統，來構建自己的指令跟隨的聊天機器人應用程式，而不必擔心把敏感資料傳送到一個用於指令跟隨的大型語言模型 (LLM) 提供程式的中心化服務商處理。
這兩個產品分別是 H2OGPT，一個生成式人工智慧產品，和 LLM Studio，一個無程式碼開發框架。其中 LLM Studio 為企業提供了一個微調框架，使用者可以簡單地進入，從完全允許商業使用的程式碼、資料和模型中選擇，範圍從 7 到 20 億引數，512 個標記，並開始建立他們需要的 GPT （聊天機器人）。H2OGPT 是一個所有人都可以打包的 GPT-3，允許使用者從各種開放模型和資料集中選擇，檢視回應分數、標記問題以及調整內容長度等，H2OGPT 現在已經有大約一打企業正在叉給核心 H2OGPT 專案，以構建自己的 GPT-3。
相比之下，Databricks 一個月前也推出了開源 LLM 平臺。而首席科學家和聯合創始人 Ilya Sutskever 認為，在未來幾年內，開源人工智慧 AI 是不明智的決定。
開源 vs 關閉源 - 要取捨嗎？
由於缺乏正確的應用，許多企業將其用於生成式人工智慧，從而開始了開源和透明的模型討論。盡管包括 OpenAI 在內的許多專家和技術領袖堅持關閉源模型，但許多人認為那是阻礙 AI 的民主化。在 AI 技術發展領域充滿著不確保性下，最好的做法是什麼？在開源與封閉源之間，我們應如何取舍
自 2015 年建立以來，OpenAI 成為許多 AI 技術醞釀的中心，並被認為是到達 AGI（人工通用智慧）的關鍵步驟之一。然而 Ilya Sutskever，OpenAI 的首席科學家和聯合創始人，說開源已經走錯了路。
水滴 AI的聯合創始人兼 CEO Sri Ambati 在接受採訪時，同意 AI 的潛在危險，但同時強調大多數人會用 AI 做好事。如果遇到濫用 AI 的情況，可以透過安全檢查等措施進行解決。他說：“我們有足夠的人想要使用 AI 來做有益的事情。這就是為什麼民主化成為這種方式的必要力量。”
結論
隨著生成式人工智慧模型逐步在企業和組織中得到廣泛應用，對其透明性和開源性的討論也越來越重要。對開源和關閉源之間的選擇，不僅僅是一個商業決策，也是一個哲學問題。從民主化開源、保護私密資料和 Intellectual Property 權利來看，實際上還需要經過更深入的思考和探討。開源或關閉源?我們需要繼續關注和探究。
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