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Nathan Lambert:Interconnects(RSS)· Nathan Lambert·· 2026-06-19精选AI 评分56

禁止开源AI将是一个错误

Banning Open Source AI Would Be A Mistake

AI 导读

近期行政命令、国会提案及对Anthropic最先进模型的境外访问限制,可能开启新一轮AI监管。开源软件已支撑全球90%以上软件并创造8万亿美元经济价值,在教育、创新和竞争三方面持续赋能。Anthropic与OpenAI的封闭模型加剧市场集中,开源(尤其开放权重)是初创公司、教育机构和企业获得替代方案的唯一平衡力量。开源透明性使其更安全,更多工程师可剔除不需要的模型行为或修复漏洞。以中国竞争为由监管开源将适得其反,美国初创公司正依赖包括中国在内的开源模型提升效率。

推荐理由

在华盛顿弥漫监管 AI 空气的当下,这篇文章是对‘禁止开源 AI’冲动的清晰反驳。它系统梳理了开源在教育、创新和竞争中不可替代的价值,尤其适合对政策走向摇摆不定的人阅读。

正文 · AI 翻译

本文最初是一篇与 Kevin Xu(来自 Interconnected)合著的评论文章,面向普通非技术读者。那些把关者——我们投递过的众多媒体机构——都拒绝发表它。幸运的是,我们有自己的平台可以把信息传递出去。请帮我们把这篇评论文章转发给你认识的、对开源 AI 仍犹豫不决或刚接触这一话题、想要了解更多的人们。谢谢。

华盛顿上下弥漫着监管 AI 的冲动。随着近期签署的审查 AI 模型的行政令、一项国会提案拟对 AI 进一步立法、政府可能入股前沿 AI 实验室,以及上周五采取行动禁止任何地方的外国国民访问 Anthropic 最先进的模型,这或许只是未来更多 AI 监管的序幕。

我们担心,未来的行动可能会无意或有意地监管甚至禁止开源,而开源在 AI 领域是一个饱受诟病且被严重误解的话题。那将是一个严重的错误。

开源——简单来说就是一种让技术得以公开、透明地共享、构建和分发的流程——是安全、可靠的,并能推动经济增长。早在 AI 出现之前,全球超过 90% 的软件就已经建立在开源之上,并创造了超过 8 万亿美元的经济效益。如今,开源技术正在各地悄然训练、改进、部署和保护 AI。

三十多年来,开源一直推动着三大趋势,并守护着美国社会所珍视的三项价值——教育、竞争与创新。

开源支持教育,因为它的起源根植于学术机构,这些机构试图让技术变得自由而开放,而不是被大型企业追求利润最大化的狂热或咄咄逼人的律师所挟持。

开源的前身是自由软件运动,它于 1983 年在 MIT 校园里发起。那是一个使用软件的每一个微小举动——无论是给学生授课、做研究,还是改善打印机的性能——都意味着要付费或与 AT&T、Xerox 这样的大公司打交道的时代。在这场抗争催生了开源之后,美国每一所大学、社区学院和编程训练营里的每一位学生,如今都能借助开源所赋予的自由,去学习如何编程、如何做工程、如何构建。开源是一切技术教育的核心。

开源支持创新,因为它本质上提供了一套工具,外加一个由其他用户组成的社区,免费帮助任何人把想法变为现实。再加上它在教育中的作用,它浇灌了近期记忆中大多数创新的种子。其中一些种子停留在爱好的层面,为爱好者带来快乐和个人学习。另一些则成长为庞大的公司,比如 Meta,Facebook 最初的版本完全构建在一套开源软件技术栈之上。

每一天,都有新的想法或解决方案在宿舍、车库或地下室里被编写出来,这一切都因为开源让创新者能够无所畏惧地创造,不必担心诉讼或高昂的账单。

开源有利于竞争,因为它帮助弱势者挑战并与大型在位企业竞争,从而遏制垄断威胁。Linux,这个如今运行着全球超过 90% 云计算基础设施的开源操作系统,曾是 Windows 垄断的解药(以至于前微软 CEO Steve Ballmer 称 Linux 为“癌症”)。Android,这个开源移动系统,在 Apple 的 iPhone 能够掌控市场之前,孕育了一连串具有竞争力的智能手机。在自动驾驶、数据库和半导体设计等更为细分但同样重要的领域,还有许多其他例子。

如果没有开源的平等化和民主化特性,我们都将生活在更多垄断、更少自由市场竞争所带来的寻租后果之中。

AI 会改变这一切吗?不会。

Anthropic 和 OpenAI 的双头垄断正通过其封闭的专有模型迅速将权力集中到它们之间。尤其是 Anthropic,最近通过降低其最先进模型的能力来展示其垄断力量——当该模型被用于改进他人的模型时。虽然它们模型的能力无可否认,但其价格标签和市场集中度同样如此。开源 AI,主要以开放权重模型的形式,一直是寻求替代方案的初创企业、教育机构和企业唯一的制衡力量。

开源会带来更多安全或安保方面的担忧吗?并不尽然。

我们承认,对于可能达到前沿能力的开源模型,其安全影响值得关注。但在大多数情况下,开源所固有的透明度反而让它们更安全、更有保障,因为更多的工程师和研究人员能够调校掉不受欢迎的模型行为,比如审查,或者修复运行这些模型的软件中的漏洞。正如一句流行的说法:“只要眼球足够多,所有漏洞都无所遁形。”正如 Airbnb CEO Brian Chesky 所解释的,开源模型安装在自己公司的基础设施上时也不会传输数据。开源 AI 是最安全、最保护隐私的路径。

那中国呢?要当心意想不到的后果。

中国在许多维度上无疑是美国强劲的竞争对手——经济、军事、外交——但把这种态势当作监管开源的借口,只会适得其反。

开源模型实际上正在提升许多美国初创公司的效率和盈利能力,而这些公司无力承担 Anthropic 或 OpenAI 那种垄断级别的溢价。从事编程、法律及其他领域的 AI 公司每天都在使用开源模型,包括来自中国的模型。这些模型出自中国实验室之手,这一事实本应敲响警钟:开源在美国投资不足、被低估了!应对之道应当是在国内加大对开源的支持。因为中国而监管或限制开源,只会适得其反:对教育、创新和竞争产生寒蝉效应,同时把世界其他地区——其中许多地方对开源带来的好处与我们一样渴望——推向采用中国的开源方案。

前最高法院大法官路易斯·布兰代斯有句名言:在消除企业或社会不当行为方面,“阳光被认为是最好的消毒剂”。开源就是技术与 AI 领域的那束“阳光”。美国应当始终站在光明的一边。

来源:Nathan Lambert:Interconnects(RSS) · interconnects.ai