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禁止開源AI將是一個錯誤

本文認為,禁止或過度監管開源AI將是嚴重錯誤。開源軟件在技術教育、創新和競爭中發揮着關鍵作用,並推動了數萬億美元的經濟價值。在AI領域,開源模型提供了對抗壟斷的力量,且更安全透明。針對中國的擔憂不應導致對開源的限制,而應加大對國內開源的支持。

來源Interconnects (Nathan Lambert)作者: Nathan Lambert

華盛頓正在醖釀監管AI的能量。隨着最近簽署的行政令要求審查AI模型、國會提出進一步立法、政府可能分享前沿AI實驗室的股份,以及上週五禁止外國人訪問Anthropic最先進模型的行動,這可能是更多AI監管的序曲。我們擔心未來的行動可能無意或有意地監管甚至禁止開源——一個在AI領域備受詆譭和誤解的話題。那將是一個嚴重的錯誤。

開源——簡單來説,就是一個讓技術可以公開、透明地共享、構建和分發的過程——是安全、可靠的,並推動經濟增長。早在AI進入之前,全球超過90%的軟件就建立在開源之上,併產生了超過8萬億美元的經濟效益。如今,開源技術正在悄悄地訓練、改進、部署和保護着各地的AI。

三十多年來,開源一直在推動三個趨勢,並維護着美國社會珍視的三個價值:教育、競爭和創新。開源支持教育,因為它起源於學術機構試圖讓技術自由開放,不受大公司追求利潤最大化的狂熱或可怕律師的挾持。開源的前身是自由軟件運動,始於1983年麻省理工學院的校園。那時,使用軟件的每一個小動作——無論是教學生、做研究還是改進打印機性能——都意味着要向AT&T或施樂等大公司付費或打交道。這場鬥爭催生了開源之後,美國每一所大學、社區學院和編程訓練營的學生都能利用開源帶來的自由學習編程、工程和構建。開源是各地技術教育的核心。

開源支持創新,因為它提供了一套工具和一個用户社區,幫助任何人將想法變成現實,而且免費。結合其在教育中的作用,它澆灌了近代大多數創新的種子。有些種子成為了給愛好者帶來樂趣和個人學習的愛好;其他的則長成了像Meta這樣的大公司,其Facebook的初始版本完全建立在開源軟件堆棧上。每天都有新的想法或解決方案在宿舍、車庫或地下室被編寫出來,這一切都是因為開源讓創新者無需擔心訴訟或高昂費用。

開源支持競爭,因為它幫助弱者挑戰和競爭大公司,遏制壟斷威脅。Linux這個開源操作系統現在運行着全球超過90%的雲計算基礎設施,曾是Windows壟斷的解藥(以至於前微軟CEO史蒂夫·鮑爾默稱Linux為“癌症”)。安卓這個開源移動系統在蘋果iPhone控制市場之前,催生了一系列有競爭力的智能手機。在自動駕駛、數據庫和半導體設計等更小眾但同樣重要的領域,還有許多其他例子。沒有開源的平衡和民主化,我們都將生活在更多壟斷和更少自由市場競爭的尋租後果中。

AI會改變這一切嗎?不會。Anthropic和OpenAI的雙頭壟斷通過其封閉的專有模型迅速集中權力。特別是Anthropic,最近通過降低其最先進模型在用於改進他人模型時的能力來展示其壟斷肌肉。雖然它們模型的能力不可否認,但它們的價格標籤和市場集中度也同樣明顯。開源AI,主要以開放權重模型的形式,一直是尋求替代方案的初創公司、教育機構和企業的唯一平衡力量。

開源是否導致更多安全或安保問題?並非如此。我們承認,監測可能達到前沿能力的開源模型的安全影響是值得的。但大多數情況下,開源固有的透明度使其更安全,因為更多的工程師和研究人員可以調整不受歡迎的模型行為(如審查)或修復運行這些模型的軟件中的錯誤。正如一句流行的話所説:“足夠的眼球,所有錯誤都淺顯。”開源模型安裝在您自己公司的基礎設施上時,也不會傳輸數據,正如Airbnb CEO Brian Chesky所解釋的那樣。開源AI是最安全和最保護隱私的路徑。

那麼中國呢?要小心 unintended consequences。中國當然在經濟、軍事、外交等多個維度上是美國的激烈競爭者,但利用這種動態作為監管開源的藉口會適得其反。開源模型實際上正在提高許多美國初創公司的效率和盈利能力,這些公司無法支付Anthropic或OpenAI的壟斷級溢價。在編碼、法律和其他領域工作的AI公司每天都使用開源模型,包括來自中國的模型。這些模型由中國實驗室製造的事實應該是一個警鐘:美國對開源的投資和重視不足!回應應該是加大對國內開源的支持。因為中國而監管或限制開源會適得其反:給教育、創新和競爭帶來寒蟬效應,同時將世界其他地區——許多地區和我們一樣渴望開源的好處——推向中國的懷抱。

前最高法院大法官路易斯·布蘭代斯有句名言:“陽光是最好的消毒劑”,在消除企業或社會不當行為時。開源就是技術和AI中的“陽光”。美國應該永遠站在光明的一邊。