Açık ve kapalı yapay zeka modelleri arasında farklar nelerdir?

İş dünyasında her geçen gün daha sık kullanılan yapay zeka çözümleri, kurumlara hız ve verimlilik gibi kritik avantajlar sunuyor. İşletmeler yapay zeka çözümlerini tercih ederken bu teknolojinin hangi gereksinimleri karşılayacağının yanında açık ya da kapalı olmasını da belirleyici etmenler arasında değerlendiriyor. 

Açık ve kapalı yapay zeka nedir?

Yapay zeka projeleri açık ve kapalı olmak üzere ikiye ayrılıyor. Açık yapay zeka uygulamalarında yapay zeka modelinin eğitim verilerinin kaynağı ve temel kod açıkça paylaşılıyor. Teknolojinin daha geniş kitlelerce kullanılabilmesi için tercih edilen bu yaklaşım şeffaflık konusunda da öne çıkıyor.

Kapalı yapay zeka ise eğitim verilerinin kaynağını ve temel kodlarını gizleyen yapay zeka modeli olarak ifade ediliyor. Bazı kapalı yapay zeka çözümleri bu unsurlardan yalnızca birini gizliyor. Örneğin, bazı uygulamalar temel kodları gizlerken kaynak verilerini açıkça paylaşabiliyor. Bu tür modeller de kapalı yapay zeka kapsamında değerlendiriliyor.

Kurumlar hangi yapay zeka modelini tercih ediyor?

İşletmelerin açık ya da kapalı yapay zekayı tercih etmesinin arkasında birçok pratik neden bulunuyor. Kapalı yapay zeka çözümleri bulut hizmetleri aracılığıyla kullanılıyor ve genellikle daha yüksek hız sunuyor. Açık yapay zeka ise model ve verilerin daha kapsamlı incelenebilmesini mümkün kılıyor. Böylelikle daha iyi açıklanabilirlik ve güvenlik sağlıyor. Ayrıca veri kaynaklarına ilişkin açıklık, yasal çerçeveler noktasında işletmeleri fikri mülkiyet ve telif hakkı ihlallerine karşı koruma potansiyeli taşıyor.

Her iki yaklaşımın da farklı faydaları bulunuyor ve kurumlar tercihlerini gereksinimlerine göre yapıyor. Örneğin, rekabet gücünü korumaya çalışan işletmeler kapalı yapay zekayı savunurken teknolojiyi her daim geliştirmek ve daha fazla keşif yapmak isteyen kurumlar açık yapay zekayı seçiyor. Bunlara ek olarak hibrit bir yaklaşımı tercih eden, yapay zeka teknolojilerinin bazı kısımlarını açık olarak sunan ve diğer kısımlarını kapalı tutan kurumlar da bulunuyor.

Pek çok işletme bazı unsurları açık bir şekilde paylaşırken bazılarını ise kapalı tutan karma bir yaklaşımı benimsiyor. Örneğin bir şirket, model kodunu açık kaynak olarak kullanırken eğitim verilerini ve model mimarisinin özelliklerini gizli tutabiliyor. 

Açık ve kapalı yapay zeka arasındaki farklar

Açık ve kapalı yapay zeka arasında temelde pek çok fark bulunuyor. Bu farkları genellikle modelin kullanım durumuna yönelik hassasiyetler oluşturuyor. Açık ve kapalı yapay zeka öncelikle geliştirilme sebepleriyle birbirlerinden ayrılıyor ve beraberinde kullanım biçimleri de farklılık gösteriyor. Açık ve kapalı yapay zeka arasındaki farkları üç başlıkta ele almak mümkün.

Modeller

Kapalı yapay zeka modelleri, onları geliştiren işletmeler tarafından yatırımları korumak ve rekabet avantajını sürdürebilmek için gizli tutuluyor. Açık yapay zeka modelleri ise geliştiricilerin kullanmasına ve onlardan öğrenmesine olanak sağlaması için açık hale getiriliyor. Bu modellerde genellikle temel amaç modelin geliştirilmesine katkı sağlamak oluyor. Daha çok kullanıcı tarafından kullanılan ve müdahale edilebilen araçlar daha hızlı gelişim gösteriyor.

Veri

Yapay zeka modelleri büyük miktarda veri üzerinde eğitiliyor. Kapalı yapay zeka modelinde bu eğitim verilerinin nereden geldiği, nasıl toplanıp temizlendiği ve nelerden oluştuğu gibi ayrıntılar yasal zorunluluk veya rekabetçi nedenlerle gizli tutuluyor. Açık yapay zeka modelinde eğitim için kullanılan veriler hakkında genellikle daha fazla şeffaflık sağlanıyor. Araştırmacılar açık verileri inceleme imkanına kavuşuyor ve bu durum modelin kalitesini, önyargılarını ve kullanım amacına uygunluğunu analiz etmeyi mümkün kılıyor.

Kod

Kapalı yapay zeka yaklaşımında kodlar gizli tutulurken açık yapay zeka yaklaşımında ise genellikle açık kaynaklı yazılım olarak kamuya açık hale getiriliyor. Bu yaklaşım, başkalarının yapay zekanın nasıl eğitildiğini ve çalıştığını anlaması için kodu incelemesine ve potansiyel olarak onu değiştirip geliştirmesine olanak tanıyor.