微軟——開放權重與美國AI領導地位

20世紀80年代，早期開源軟件先驅挑戰了只有公司嚴格控制代碼才能推動軟件發展的主流觀念。這場運動推動了一個透明的生態系統，全球開發者可以研究、修改和改進軟件。如今，開源軟件支撐了互聯網的大部分基礎設施，並被全球最大的科技公司以及美國軍方和聯邦機構用於科學研究、網絡安全等關鍵任務。開源不僅降低了軟件成本，還創建了共享知識基礎，美國工程師和企業家在此基礎上建立了制度主權。

美國現在在人工智能領域面臨類似的選擇。我們的AI領導力不應由單一前沿模型決定，而在於美國能否建立一個強大、開放的生態系統，滲透到每個行業。這需要擴大AI訪問權限、鼓勵競爭、構建強大的應用層，並讓美國人對他們依賴的技術擁有更多控制權。開放權重模型——任何人都可以下載、檢查、修改和在其自有基礎設施上運行的AI模型——是這一基礎的重要組成部分，因為它們使高級AI更易獲取、適應和廣泛使用。

開放權重擴大了AI經濟的准入。初創公司、成熟企業、大學和公共機構可以在高級模型基礎上構建，無需從頭訓練或為每項任務支付前沿模型價格。開放權重讓每個組織以合適的成本匹配正確的模型，將前沿能力保留給真正的前沿問題，在其他地方運行高效、專門的模型。這種紀律將使AI在其使用擴展到數十億日常任務時具有經濟可持續性。美國通過將AI融入工廠、醫院、農場、教室和主街企業的工作流程來贏得AI時代。

開放權重還加強了競爭——競爭確保AI的收益廣泛分享而非集中在少數人手中。通過允許多個組織構建、適應和部署高級模型，開放權重不僅在模型開發者之間，還在雲芯片、應用和服務之間創造競爭。這種競爭激發創新、降低成本，並將AI的好處廣泛分佈於整個經濟。

開放權重還賦予客户更多控制權。隨着組織投資AI，他們希望確保不會鎖定單一供應商或丟失隨時間積累的知識和能力。開放權重模型通過允許組織控制自己的數據、評估和適應模型以滿足自身需求，並部署到業務所需之處，提供了這種保證。當組織通過AI創造價值時，開放權重使他們能夠通過自我改進模型、專業能力和積累的知識擁有這些價值，從而推動美國的主權和繁榮。

誠然，開放權重帶來真實且獨特風險。一旦發佈，權重超出原始開發者的控制，修改版本難以追蹤或逆轉。但正確的應對不是禁止開放權重。在網絡安全攻擊者使用先進AI的世界中，防禦者需要擁有相當能力的模型來檢測、模擬和應對新興威脅。開放模型拓寬了防禦能力，增加了透明度，並允許多個團隊發現和修復漏洞。

事實上，開放可能是AI安全最重要的路徑之一。僅依賴封閉模型並非固有安全：它們可能被入侵、誤用或以外部無法檢測的方式失敗。將先進AI能力集中在少數封閉模型後面會加劇風險，導致少量單點故障，削弱競爭，並將關鍵技術置於少數供應商手中。相反，開放權重模型允許廣泛的開發者社區檢查其行為、識別漏洞、開發保護措施並隨時間改進。正如開源軟件表明透明比隱秘更安全，AI安全可能取決於讓更多人測試和加強社會依賴的模型。它允許嚴格的基準測試和評估、紅隊演練，以及基於真實和已證明危害的保護，而不是默認假設封閉系統更安全。

強大的AI生態系統並非必然。政策制定者有重要機會採取行動，包括擴大初創公司和研究人員對計算資源的訪問、投資共享訓練資產（數據集、工具、評估框架），以及通過避免過早限制開放模型來保持前沿多元化，這些限制會扼殺競爭或將創新推向海外。這些措施還必須着眼於強大的應用層如何擴大AI在整個經濟中的主權使用。

在塑造這一生態系統時，政策制定者應注意不要將合法的模型開發技術與盜用混為一談。蒸餾——使用一個模型的輸出來幫助訓練或改進另一個模型——是模型改進、評估和驗證中廣泛使用的技術。它反映了學習、構建和改進現有技術的悠久傳統，自開源軟件運動興起以來一直推動創新。相反，非法從封閉模型中提取價值的行為引發合理關切。這些關切應通過針對性法律和商業框架解決，而非對在AI創新中發揮重要作用的技術進行廣泛限制。

AI時代可以是一個繁榮的時代。通過正確選擇，開放權重AI可以擴大機會、加強競爭、延伸美國技術領導力、降低風險，並確保這一非凡技術的好處廣泛分享於整個經濟。這個未來值得建設，美國應引領建設。