微软、英伟达、Meta 等 25 家公司签署公开信，呼吁美国政府支持 AI 开源模型发展

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7 月 24 日那时分有着 IT 之家传来的信息告知要留意, 正好就在今日呀 是微软、英伟达、IBM、Meta 以及众多其他总共 二十五 家美国科技公司一同联合起来签署了公开信这样的举动 而去呼吁着要对外开放权重 AI 获取模型这么回事。

这封公开信参照开源软件运动的历史来展开论述。所论述的是开放权重的AI模型对于美国在人工智能时代掌握主动权的关键重要意义。开放权重模型具备可供各方进行下载的属性, 还有可供修改的特性, 以及能够自主部署的特点。它可以降低各类机构运用先进AI的门槛, 能够使市场竞争进一步活跃起来。它能够避免AI的收益被少数企业所垄断, 同时还能让使用者掌握技术自主权, 从而摆脱单一厂商的绑定。

公开信表明, 虽说开放权重有着难以把控衍生版本之类风险, 然而封闭模型同样存有安全方面的隐患, 开放生态可以使广大研究者参与排查漏洞、使安全防护得以完善, 是达成人工智能安全的关键路径。

策文吁请政策制定者对开源人工智能发展予以助力, 确保算力以及公共研发资源的供应, 分辨合法的模型蒸馏技术和非法盗用行径, 防止过度管控对创新形成抑制。凭借开放权重搭建多元且普及的人工智能生态, 促使人工智能在各行各业得以落地, 如此方可稳固美国的技术优势, 广泛分享人工智能发展带来的红利。

IT之家附译文如下：

20世纪80年代, 早期开源软件先驱向“只有企业严格控制代码, 软件才能进步”的主流认知发起了挑战, 这场运动促使构建一个透明的生态系统, 使得全球开发者得以研究、修改以及改进软件, 如今, 开源社区开发出的软件支撑着互联网的大部分运行, 这也是全球最大科技公司、美国军方以及联邦机构开展科研、网络安全等关键任务所依赖系统的底层基础。开源有着并非仅是降低软件成本的意义, 它构建起了一个可供共享的知识底座, 在此之上, 几代美国的工程师以及企业家建立起了自身的技术主权。

美国当下于人工智能范畴面临着类似的抉择, 评判我们的AI领导力, 并非以单一前沿模型当作标尺, 而是要看美国可不可以构建出一个强大且开放的生态系统, 并且渗透到各式各样的行业之中, 这对于在全国范围之内创造创新以及繁荣机遇来讲是至关重要的, 它需要扩大AI可及性, 鼓励竞争, 构建强健的应用层, 并且让美国人对其所依赖的技术拥有更大的控制权。开源权重模型是啥, 就是那任何人都能够去执行下载动作的东西, 是那任何人都可以开展检视行为的对象, 是那任何人都能够进行修改操作的事物, 是那任何人都可以在自有基础设施之上运行的AI模型, 它可是这一基础的相当重要的组成部分, 为啥? 因为它们使得先进AI变得可以更加容易地被获取到, 让先进AI变得具备更明显的适应性, 让先进AI的普及范围变得更加广泛。

AI经济的参与面因开源权重而得到了扩充, 初创企业, 成熟企业, 大学以及公共机构, 既无需从零开始进行模型训练, 也没必要针对每项任务支付前沿模型的费用, 就能够基于先进模型来开展开发工作。开源权重使每个组织都可以用合理成本为相应任务匹配适宜的模型, 即真正具有前沿性的大规模能力用以解决真正前沿的问题, 而运行高效的专用模型则应用于其余场景, 当AI应用拓展到数十亿日常任务时, 这种资源配置原则会是AI达成经济可持续性的关键所在。美国用以赢得AI时代的办法, 便是把它渗入到工厂的工作流程里, 渗入到医院的工作进程中, 渗入到农场的工作环节内, 也渗入到课堂的工作步骤中, 还渗入到街边商铺的工作程序里。

开源权重可强化竞争, 竞争是保证AI收益广泛共享、不集中于少数人之手的关键, 通过允许多个机构构建、适配及部署先进模型, 开源权重不但在模型开发者间制造竞争, 还在云端芯片、应用以及服务层面产生竞争, 这种竞争激励创新、降低费用, 使AI收益广泛分布于整个经济体系。

开源权重给予用户更强大的控制权。各个组织在对AI进行投资之时, 都不期望被单个供应商所锁定, 也不情愿失去长期积攒的知识以及能力。开源权重模型提供了这种保障: 组织能够把控自身数据, 依据自身需求去评估以及适配模型, 还能按照业务要求在任何位置进行部署。当组织借由AI创造价值之际, 开源权重让其能够经由自改进模型、专用能力以及积累的知识来拥有这份价值, 从而推动美国的技术主权以及繁荣。

确实, 开源权重有着切实且与众不同的风险, 权重一旦被公布, 就脱离了最初开发者的掌控, 变更后的版本也不容易去追踪或者撤回, 然而应对这种风险的正确做法可不是禁止开源权重, 在网络安全攻击者运用先进AI的世界当中, 防御一方必需获取同等能力的模型, 才能够检测、模拟以及应对新出现的威胁, 开源模型扩充了防御能力, 提高了透明度, 并准许多个团队找出并修复漏洞?

实际上, 开放性有可能是达成AI安全与保障的最为关键的路径之一。仅仅依靠闭源模型可不是本质安全的: 它们有被攻克、被滥用, 又或是通过外在无法察觉到这种方式失效的有可能。将先进AI能力聚集在少数闭源模型的背后, 会让这种风险加剧——这样就造成了少量单点故障与削弱了竞争力, 从而把关键技术放到少数供应商手中控制大权。与之相较于, 开源权重模型是可以让广大研究人员以及开发者去查看它的行为、识别漏洞、制定防护举措并且持续不断改进的。正如开源软件证实了“透明较隐匿更具安全性”, AI安全也许得依赖于使更多人拥有测试以及加固社会所依靠模型的能力, 它对严格的基准测试与评估予以支持。它对红队测试予以支持, 它对基于真实可证危害的防护措施予以支持, 而非默认假定闭源系统更为安全。

并非必然会出现强大的AI生态, 政策制定者有重要的行动窗口, 其一, 要扩宽初创企业跟研究人员获取算力的途径；其二, 要对共享训练资产进行 (投资), 像说的数据集、工具以及评估框架等；其三, 不能对开源模型施加太早的限制,不然会扼杀竞争或者把创新驱赶到海外去, 得靠这个来维持前沿领域的多元性, 而这些举措还得留意怎样借助强健的应用层来扩大AI在整个经济里的自主化应用。

在构造这一生态系统之际, 政策制定者需慎重分辨合法的模型打造技术跟不当挪用行径。蒸馏即借助一个模型的输出去辅助训练或者改良另一模型的举措, 是模型改良、评估以及验证里被广泛运用的技术。它传承了学习、借鉴并且改良现有技术的长久传统, 这一传统自开源软件运动兴起之时便一直推动着创新。比较而言, 那种非法地从闭源模型里获取价值的行径, 着实是值得留意和重视的, 然而, 这些相关问题应当借助具有针对性的法律以及商业框架来加以解决, 并非是要对在AI创新过程中发挥着重要作用的技术实施一刀切式的限制。

处在AI时代, 这能够成为一个呈现繁荣景象的时代。只要做出正确的选择, 借助开源权重AI, 便能够拓展机遇, 增强竞争能力, 延续美国在技术方面的领导力, 降低存在的风险, 并且保证这一极为非凡的技术所带来的收益能够在整个经济领域之中广泛地实现共享。像这样的未来是值得去进行构建的, 而美国应当在其中引领相关建设工作。

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