Meta、微軟、輝達、IBM等企業支援開放權重AI

二十多家公司和組織聯合簽署了一封公開信，敦促美國政策制定者保護開放權重AI模型。這封信於今日釋出（PDF格式），署名名單涵蓋了直接商業競爭對手以及商業模式幾乎沒有重疊的組織：Meta、微軟、輝達、IBM、戴爾科技、CrowdStrike、Palantir、ServiceNow、Hugging Face、Perplexity、Mistral、安德森·霍洛維茨基金、Y Combinator、Linux基金會、Mozilla等。

信件的核心論點圍繞1980年代的開源軟體運動與當今關於AI模型權重是否應自由流通還是被困在商業API背後的爭論進行類比。開放權重模型是指訓練後的引數公開發布，任何人都可以下載、檢查、修改並在自己的硬體上執行。這與OpenAI或Anthropic等公司透過API僅提供訪問的封閉模型不同，後者的底層權重從未離開供應商的基礎設施。

簽署方將開放權重視為AI能力擴充套件到少數資金充足的實驗室之外的方式，進入信中所說的“工廠、醫院、農場、教室和主街企業”的工作流程。他們的論點分為三個軌道：開放權重降低了初創公司和公共機構的進入成本，這些機構無法負擔從頭訓練前沿模型或按前沿價格支付代幣費用；它們增加了從晶片到雲基礎設施再到應用程式的整個棧的競爭，從而降低成本並防止價值被少數供應商奪取；開放權重還讓企業客戶避免供應商鎖定，因為執行開放權重模型的組織控制自己的資料，可以根據內部需求調整模型，而無需依賴單一供應商的路線圖或定價決策。

信件中最尖銳的部分直接涉及風險案例，值得仔細閱讀，因為它顛覆了關於開放模型和安全性的常見框架。信件承認，一旦權重發布，就超出了原始開發者的控制。修改後的版本難以追溯或逆轉。精細調整或精簡版的開放模型可能在安全護欄被移除的情況下流通，並且沒有召回機制。簽署方認為答案不是禁止。他們的理由建立在與網路安全的比較上：面對AI驅動的攻擊者，防禦者需要訪問具有類似能力的模型來檢測和模擬威脅，而封閉的、許可權受限的系統不容易提供這種能力。

他們將此擴充套件為一個更廣泛的安全主張，認為封閉模型並不 inherently 更安全，因為它們可能被攻破、濫用或以外部研究人員無法觀察或驗證的方式失敗。將先進能力集中在少數封閉供應商手中，在這種解讀下，創造的是單點故障而非消除它們。相比之下，開放模型允許外部研究人員檢查行為、進行紅隊演練，並在多個團隊中識別漏洞，而不是依賴一個供應商的內部測試。

信件直接引用“開源比隱蔽更安全”的論點，這一論點塑造了數十年的軟體安全辯論，儘管它沒有引用特定的漏洞發現資料或事件數字來支援這一說法在AI系統中的適用性。

信件還為蒸餾技術留出了特別辯護的空間。蒸餾是指一個模型的輸出被用來訓練或改進第二個模型，這在機器學習研究和產品開發中是標準實踐，用於評估、驗證以及不同大小模型之間的能力轉移。簽署方在蒸餾作為合法技術與他們所稱之為“從封閉模型中非法提取價值的努力”之間劃清界限，認為前者不應被捲入針對後者的限制中。這直接回應了在DeepSeek和Kimi等中國模型崛起後爆發的爭議，當時幾個美國實驗室暗示競爭對手的模型是透過未經授權地從其封閉系統中蒸餾輸出而訓練的。信件的立場是：透過有針對性的法律和商業機制解決盜用問題，而不是對整個領域依賴的技術施加全面限制。

這封信沒有附帶具體的立法或監管提案。它是在華盛頓預期的AI政策行動之前的一份定位檔案，呼籲立法者擴大初創公司和研究人員對計算資源的訪問，資助共享訓練資料集和評估框架，並避免對開放模型的“過早限制”。這應被視為主要基礎設施和晶片供應商希望監管對話走向何方的指示器，而非一個確定的政策結果。像輝達、IBM和戴爾這樣的參與者有直接的商業動機希望開放權重生態系統蓬勃發展，因為更多可部署的模型意味著無論權重由哪個實驗室產生，都能銷售更多的計算和服務。

評估開放權重與封閉模型部署的採購團隊應考慮，有利於一種方法而非另一種的政策環境尚未確定，對蒸餾或開放釋出的任何限制都可能在一個立法週期內改變自託管AI的經濟性。