Reduzindo a divisão da IA ​​generativa: soluções de código aberto e de código fechado

As ferramentas generativas de IA estão transformando rapidamente muitas empresas com sua capacidade de criar palavras, imagens, vídeos, sons e até mesmo códigos de computador para aumentar as habilidades humanas e automatizar tarefas rotineiras.

Ao considerar como sua organização pode usar essa tecnologia inovadora, uma das escolhas que você deve fazer é usar ferramentas, modelos e algoritmos de código aberto ou de código fechado (proprietários).

Por que esta decisão é importante? Cada opção tem vantagens e desvantagens quando se trata de personalização, escalabilidade, suporte e segurança.

Este artigo explora as principais diferenças e os prós e contras de cada abordagem e explica os fatores que você deve considerar ao decidir qual é a certa para sua organização.

Entenda a IA generativa de código aberto

Para modelos generativos de IA, como acontece com qualquer software, o termo “código aberto” significa que o código-fonte está disponível publicamente e qualquer pessoa pode examiná-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente.

Os defensores do software de código aberto acreditam que ele promove a inovação e a colaboração porque permite que os desenvolvedores desenvolvam o trabalho que já foi realizado. Também permite a personalização e o ajuste fino de ferramentas e modelos existentes para aplicações específicas ou de nicho.

Um dos exemplos mais conhecidos de modelos de IA generativos de código aberto é o Stable Diffusion, um dos geradores de texto para imagem mais populares. O outro é a Lhama de Meta. Este é um modelo de linguagem que serve como alternativa ao modelo GPT de código fechado da OpenAI, como aquele que alimenta o ChatGPT.

Ao contrário de um modelo de código fechado, os desenvolvedores podem “olhar nos bastidores” de um modelo de código aberto e entender como ele funciona. Então você poderá encontrar oportunidades para melhorá-lo ou adaptá-lo a novas tarefas ou casos de uso.

Do ponto de vista da segurança, os modelos de código aberto, por definição, podem ser auditados externamente, garantindo que as falhas de segurança sejam descobertas e (esperançosamente) corrigidas pela comunidade de desenvolvedores.

Além disso, os modelos de código aberto são geralmente considerados mais transparentes e mais fáceis de entender do que os modelos de código fechado, por isso são frequentemente favorecidos pelos defensores éticos da IA.

No entanto, do ponto de vista empresarial, talvez a maior vantagem do modelo de código aberto seja o facto de ser essencialmente de utilização gratuita, pelo menos em teoria. Na realidade, muitas vezes são caros para configurar e fazer com que funcionem da maneira que você deseja. Este suporte pode estar disponível gratuitamente na comunidade ou pode exigir um contrato com um fornecedor comercial terceirizado.

Entenda a IA generativa de código fechado

A seguir, discutiremos a IA generativa de código fechado, também conhecida como “proprietária”. Esta é, com efeito, propriedade privada disponível para uso público porque o proprietário concedeu uma licença.

A IA de código fechado às vezes é considerada uma “caixa preta”. Isto significa que é difícil saber exatamente o que se passa dentro de uma IA, pois só quem a criou sabe como funciona. Isso geralmente ocorre por motivos comerciais. Eles ganham dinheiro vendendo-o. Se todos soubessem como funciona, poderiam recriá-lo e vendê-lo (ou distribuí-lo).

No entanto, existem vantagens neste modelo para os usuários finais. Sendo produtos comerciais, as ferramentas de IA de código fechado devem ser acessíveis e fáceis de usar. Caso contrário, os fornecedores terão dificuldade em vendê-los. A teoria é torná-lo o mais fácil de usar possível e fornecer serviços de suporte técnico e ao cliente. Uma razão pela qual as empresas escolhem ferramentas de código fechado em vez de ferramentas de código aberto, apesar do custo adicional, é porque esperam que as ferramentas sejam mantidas e suportadas de forma confiável.

Também pode haver benefícios de segurança na escolha de um modelo de código fechado, pois os fornecedores são incentivados a garantir que seus modelos não vazem dados ou permitam acesso não autorizado. Se fizer isso, você corre o risco de sérios danos à reputação e multas de acordo com as leis de proteção de dados.

Isso significa que você depende do fornecedor para atualizações, o que pode tornar suas opções de personalização mais limitadas, especialmente em nichos de mercado onde há menos motivos de negócios para os fornecedores oferecerem versões personalizadas. GPT-4, Gemini do Google, os modelos de imagem Dall-E e Midjourney e Nvidia Jarvis são exemplos de modelos de IA generativos de código fechado.

Qual é o melhor para o seu negócio?

Decidir entre soluções de código aberto e de código fechado requer uma avaliação cuidadosa dos requisitos específicos do negócio e dos seus objetivos estratégicos.

É claro que as considerações orçamentárias costumam ser um fator importante em qualquer decisão. Embora as ferramentas de código aberto estejam disponíveis gratuitamente, usá-las pode exigir um investimento significativo em configuração, personalização, treinamento de usuários e manutenção. O código fechado, embora mais caro, geralmente inclui todo o suporte e assistência profissional necessários para começar a usar produtos disponíveis comercialmente. Isso pode ser mais econômico no longo prazo para empresas que não possuem uma grande equipe técnica.

Antes de tomar uma decisão, é importante avaliar o conhecimento técnico da sua empresa e o custo e a disponibilidade local do suporte terceirizado.

Embora o código aberto ofereça grande potencial de flexibilidade e personalização, as ferramentas de código fechado podem ser mais adequadas para empresas que não têm a capacidade de adotar o código aberto.

Também é importante auditar os requisitos de segurança e conformidade. Em áreas como finanças e saúde, aproveitar protocolos de segurança e autenticação fornecidos por fontes fechadas pode ser uma escolha lógica.

No entanto, se a extensibilidade e a interoperabilidade com os sistemas existentes forem prioridades, o código aberto poderá oferecer um nível mais elevado de flexibilidade. Isto pode significar que as organizações podem implementar soluções de IA de uma forma mais rápida e ágil. Se a inovação e o desenvolvimento competitivo são elementos-chave da sua estratégia de negócios, o código aberto pode oferecer uma vantagem aqui.

No geral, não existe uma resposta única para a questão do código aberto versus código fechado. Decidir o que é melhor para sua organização exige equilibrar todas as questões discutidas aqui.

No entanto, ao realizar esta avaliação, é mais provável que você encontre a solução que melhor atende às suas necessidades e prepare seu negócio para se beneficiar das oportunidades que a IA generativa oferece.