消費者も企業も、人工知能（ AI ）に懸念を抱いています。しかし、その懸念が高まれば高まるほど、解決策はより明確になります : オープンソースソフトウェアの開発者は、人工知能（AI）に対する社会的な不信感を払拭するのに最も適した存在と言っても過言ではありません。
「AIシステムの信頼構築には、透明性が不可欠です」と、ロンドンを拠点にブロックチェーン技術の発展を目指す非営利団体、DLTサイエンス・ファウンデーションの共同設立者である Nikhil Vadgama 氏は、 2024 年の論説で述べています。
「ユーザーは基本的なメカニズムを精査することができ、意図しない影響が生じるリスクを軽減し、責任を持って AI 開発を推進することができます」
まさにそのような理由から、オープンソース・ソフトウェアはすでに多くの企業、政府機関、学術機関の間で人気を博しており、過去 40 年間に採用したユーザーの数は増え続けています。オープンソースのファンは、その最大の利点として、低コスト、柔軟性の向上、高度な共同作業性を挙げており、これらすべてがイノベーションを促進しているので
「オープン性がイノベーションを阻害するのではなく、むしろ促進することは歴史が証明しています」と Vadgama 氏は続けます。「 AI プロジェクトがオープンソースであれば、開発者、研究者、熱狂的なファンからなるグローバル・コミュニティが、専門知識、アイデア、改良点を提供することができます。 AI ツールを自由に利用できるようにすることで、リソースの限られた開発者や組織は、多額の財政投資をすることなく、最先端のアルゴリズムを活用することができます。このような包括性により、 AI の普及が促進され、より広範な産業やアプリケーションに恩恵をもたらします」
オープンソース・ソフトウェアの果実を可能にしているのは、オープンソース・コミュニティです。オープンソースは信頼の上に成り立っているため、 AI 開発を推進する上で理想的な立場にあります。過去のオープンソースの原則を未来のテクノロジーに適用することで、 AI を安全でセキュアで成功させるために必要な手引きを作る手助けをすることができるのです。
オープンソースソフトウェアの利点
オープンソースソフトウェアの使用状況と市場動向を調査した OpenLogic 社の「2024 State of Open Source Report」によると、オープンソースソフトウェアを使用している関係者の 95% が、過去 1 年間に組織でのオープンソースソフトウェアの使用が増加または維持されたと回答しています。また、3 分の 1 の組織が「大幅に」利用を増やしたと回答しています。
OpenLogic 社によると、オープンソースソフトウェアが企業にとって最も魅力的なのは、その価格が安価であることだといいます。オープンソースユーザーの 36.64% は、ライセンス料が不要なことと、全体的なコスト削減を最大の利点として挙げています。また、オープンソースソフトウェアユーザーの 30.71% が、開発速度を向上させる能力も高く評価しています。
組織がオープンソースソフトウェアを使用する理由のトップ 5 は、安定性と利用可能なサポート（ 27.64% ）、イノベーションと新技術へのアクセス（ 26.86% ）、ベンダーロックインを軽減する能力（ 21.29% ）でした。
レッドハットのバイス・プレジデント兼金融サービス部門グローバル・ヘッドである Richard Harmon 氏は、オープンソース・ソフトウェアの過去 10 年間は「信じられないほどの変革をもたらした」とThe Forecast に語っています。
同氏によれば、現在、世界中には 100 万を超えるオープンソース・プロジェクトがあり、政府機関、企業、学術機関が参加しているといいます。
「これはグローバル・コミュニティだ」と Harmon 氏は言います。
AI の民主化
AI 開発におけるオープンソースは、 AI をより身近なものにすることで、 AI の民主化に貢献していると Harmon 氏は指摘しています。
「最も先進的なアルゴリズムの多くは、オープンソース分野にあります」と彼は言い、コード作成を容易にする生成 AI ツールなど、人々がより効率的にコードを書くのを助ける無料のライブラリやツールが存在すると付け加えます。
レッドハットのグローバル FSI エコシステムマネージャーである Bev Gunn 氏は、オープンソースソフトウェアによって、さまざまな企業や コミュニティの開発者が新たな AI テクノロジーに貢献し、新たな人材を育成し、生産性を向上させることができると付け加えました。
「広範なオープンソースのエコシステムは、ニッチな分野に参入する機会を提供すると同時に、業界を超えたサイロ化を解消します」と彼女は指摘します。彼女は、エコシステムはオープンソースと AI 開発にまつわる多くの貢献の集合体であり、それらをより構造化されたプログラム的な方法で機能させるものだと説明しました。
しかし、オープンソースはアクセシビリティだけのことではありません。Harmon 氏によれば、同様に重要なのはガバナンスであり、特に規制産業は次世代の AI 能力を監査できなければならないと述べています。
例えば、銀行部門を考えてみましょう。Harmon 氏は、銀行はオープンソースソフトウェアと AI を組み合わせることで、より効率的で効果的、かつ安全で弾力性のある方法でプロセスを自動化していると述べています。このインテリジェントな自動化を土台に、システムを監視し、問題を特定し、エラーを修正する能力が備わっています。
SWIFT は、11,000 の銀行が共同で所有するグローバルな決済システムで、 AI 開発においてオープンソースを活用し、金融取引の情報を 大規模に構築していると発表しています。
魅力的なビジョンではあるものの、それを実現するには、ライセンスやデータ利用など、 AI 開発における重要なハードルを金融サービス業界が乗り越える必要がありそうです。
イノベーションにより効果を生み出す
Open Enterprise Linux Association（ OpenELA ）の広報担当者である Alan Clark 氏は、企業がオープンソースソフトウェアを使用する最大の理由は、それがイノベーションの育む場になっているからだと述べています。
オープンソース・ソフトウェア会社 SUSE で業界標準と新しい取り組みプログラムを率いる Clark 氏は、「多くの人々が、いろいろな提案を行い、それが実現するかどうかを試している」と語っています。
オープンソースのソフトウェアの動向に内在するグローバルな協働は、イノベーションを推進するために異なる背景や経験を持つ人々を引き寄せます。
Gunn 氏は、このコミュニティと協力の精神は、Red Hat OpenShift のコンテナ化ソフトウェア・ファミリーに象徴されていると述べています。過去 5 年間で、 Microsoft や Amazon Web Services といった大手クラウドプロバイダーが Red Hat OpenShift を採用するようになりました。
「当社のテクノロジーでマネージド・サービスを企業内に構築することにより、企業がオープンソースに価値を見出すことができるのです」と Gunn 氏は述べています。
しかし、イノベーションは収益を上げることだけが目的ではありません。Harmon 氏は、世界最大のオープンソース企業であるレッドハットには、さまざまな業界の課題解決に取り組む情熱的なエンジニアが多数在籍していると指摘します。
「単にソフトウエアを開発するだけではありません」と彼は言います。「より良いものを作ろうとすることなのです」
オープンソースが AI と組み合わされたときに、気候変動のような世界的な問題に与える影響について考えてみることをお勧めします。彼は、OS-Climate（OS-C）を例として挙げました。OS-Climate は、オープンソースのコラボレーション・コミュニティで、レッドハットを含むメンバーが、気候変動の緩和と回復に向けた世界的な資本の流れを後押しするデータとソフトウェアのプラットフォームを構築するために結集しています。
「当社の目標は、関連するグローバルなデータセットへのアクセス、生成、構造化を可能にする分析ツールとデータ共通プラットフォームを構築することです。プラットフォーム、データ、ツールは、気候関連の意思決定に役立つ重要な情報を生成するために組み合わされて機能します」と OS-C はウェブサイトで説明しています。
「当社のインフラとツールはすべて、オープンソースのエンド・ツー・エンド・モデルを使用して、事前に競合するレイヤーで製造されています」
‘信頼と実力主義’
オープンソースを機能させる基本は、「弱肉強食」の考え方で成り立っています。
「オープンソース・プロジェクトは、信頼と実力主義の上に成り立っています」と Clark 氏は言います。「私はアイデアを持ち込むことができ、みんながそのアイデアを評価してくれます。信頼が深まるにつれて、より多くの権利を与えられ、より多くのことができるようになります」
オープンソースソフトウェアの黎明期、人々は生成されるコードやその権利を誰が持っているのかについて確信が持てずにいました。もしそれが身近に感じられるなら、それは AI が現在まさに同じ課題に直面しているためです。Clark 氏によれば、最終的にオープンソースが人々に支持されたのと同じ実力主義に頼ることで、 AI はこれらの課題を克服できると考えています。
「現在の大規模言語モデル（ LLM ）は、特に金融やヘルスケアのような規制された業界では、企業が望むほど絶対的なものではありません」 と彼は続けます。
「モデルにはまだ多くの改良が必要です」
AI はどこにでもあるように見えますが、その普及はまだ始まったばかりです。オープンソースが数十年にわたって信頼を築き上げてきたのと同じモデルとプロセスを AI に適用することで、オープンソースコミュニティは責任ある AI のリーダーとしての地位を確立することができるでしょう。
そこにオープンソース・ソフトウェアの未来があります。
「オープンソースは単なるイノベーターではありません。それはまた、企業が将来 AI を利用するための信用を構築する上でも役立つでしょう」と Clark 氏は締めくくりました。
Gary Hilson 氏は、B2B エンタープライズ・テクノロジーと IT の意思決定者に影響を与える問題について 20 年以上の執筆経験があります。EE Times、Embedded.com、Network Computing、EBN Online、Computing Canada、Channel Daily News、Course Compare など多くの業界誌に寄稿しています。 彼の情報は X でご覧ください。
© 2024 Nutanix, Inc. 無断複写・転載を禁じます。その他の法的情報については、こちらをご覧ください。
