微软——开放权重与美国AI领导地位

20世纪80年代，早期开源软件先驱挑战了只有公司严格控制代码才能推动软件发展的主流观念。这场运动推动了一个透明的生态系统，全球开发者可以研究、修改和改进软件。如今，开源软件支撑了互联网的大部分基础设施，并被全球最大的科技公司以及美国军方和联邦机构用于科学研究、网络安全等关键任务。开源不仅降低了软件成本，还创建了共享知识基础，美国工程师和企业家在此基础上建立了制度主权。

美国现在在人工智能领域面临类似的选择。我们的AI领导力不应由单一前沿模型决定，而在于美国能否建立一个强大、开放的生态系统，渗透到每个行业。这需要扩大AI访问权限、鼓励竞争、构建强大的应用层，并让美国人对他们依赖的技术拥有更多控制权。开放权重模型——任何人都可以下载、检查、修改和在其自有基础设施上运行的AI模型——是这一基础的重要组成部分，因为它们使高级AI更易获取、适应和广泛使用。

开放权重扩大了AI经济的准入。初创公司、成熟企业、大学和公共机构可以在高级模型基础上构建，无需从头训练或为每项任务支付前沿模型价格。开放权重让每个组织以合适的成本匹配正确的模型，将前沿能力保留给真正的前沿问题，在其他地方运行高效、专门的模型。这种纪律将使AI在其使用扩展到数十亿日常任务时具有经济可持续性。美国通过将AI融入工厂、医院、农场、教室和主街企业的工作流程来赢得AI时代。

开放权重还加强了竞争——竞争确保AI的收益广泛分享而非集中在少数人手中。通过允许多个组织构建、适应和部署高级模型，开放权重不仅在模型开发者之间，还在云芯片、应用和服务之间创造竞争。这种竞争激发创新、降低成本，并将AI的好处广泛分布于整个经济。

开放权重还赋予客户更多控制权。随着组织投资AI，他们希望确保不会锁定单一供应商或丢失随时间积累的知识和能力。开放权重模型通过允许组织控制自己的数据、评估和适应模型以满足自身需求，并部署到业务所需之处，提供了这种保证。当组织通过AI创造价值时，开放权重使他们能够通过自我改进模型、专业能力和积累的知识拥有这些价值，从而推动美国的主权和繁荣。

诚然，开放权重带来真实且独特风险。一旦发布，权重超出原始开发者的控制，修改版本难以追踪或逆转。但正确的应对不是禁止开放权重。在网络安全攻击者使用先进AI的世界中，防御者需要拥有相当能力的模型来检测、模拟和应对新兴威胁。开放模型拓宽了防御能力，增加了透明度，并允许多个团队发现和修复漏洞。

事实上，开放可能是AI安全最重要的路径之一。仅依赖封闭模型并非固有安全：它们可能被入侵、误用或以外部无法检测的方式失败。将先进AI能力集中在少数封闭模型后面会加剧风险，导致少量单点故障，削弱竞争，并将关键技术置于少数供应商手中。相反，开放权重模型允许广泛的开发者社区检查其行为、识别漏洞、开发保护措施并随时间改进。正如开源软件表明透明比隐秘更安全，AI安全可能取决于让更多人测试和加强社会依赖的模型。它允许严格的基准测试和评估、红队演练，以及基于真实和已证明危害的保护，而不是默认假设封闭系统更安全。

强大的AI生态系统并非必然。政策制定者有重要机会采取行动，包括扩大初创公司和研究人员对计算资源的访问、投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架），以及通过避免过早限制开放模型来保持前沿多元化，这些限制会扼杀竞争或将创新推向海外。这些措施还必须着眼于强大的应用层如何扩大AI在整个经济中的主权使用。

在塑造这一生态系统时，政策制定者应注意不要将合法的模型开发技术与盗用混为一谈。蒸馏——使用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型——是模型改进、评估和验证中广泛使用的技术。它反映了学习、构建和改进现有技术的悠久传统，自开源软件运动兴起以来一直推动创新。相反，非法从封闭模型中提取价值的行为引发合理关切。这些关切应通过针对性法律和商业框架解决，而非对在AI创新中发挥重要作用的技术进行广泛限制。

AI时代可以是一个繁荣的时代。通过正确选择，开放权重AI可以扩大机会、加强竞争、延伸美国技术领导力、降低风险，并确保这一非凡技术的好处广泛分享于整个经济。这个未来值得建设，美国应引领建设。