2024基础模型的负责任开源-超越开源闭源的二元对立：负责任开源的内涵、实践与方案报告
- 报告编号：33044
- 报告名称：2024基础模型的负责任开源-超越开源闭源的二元对立：负责任开源的内涵、实践与方案报告
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：行研报告
- 报告页数：71 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-13
- 简介摘要: (原创分析) 在AI领域，将AI模型简单地划分为开源或闭源是一种过于简化的做法。开源AI的概念尚未得到清晰定义，与开源软件不同，AI模型的“源代码”可能包括多种组件，如推理代码、训练代码、模型权重和训练数据，这些组件的开放程度可以各异。因此，从“完全开放”到“完全封闭”的发布选项实际上是多样的，需要明确的标准和定义来权衡透明性、安全性和商业考量。 在安全和治理方面，研究发现无论是开源还是闭源模型，都存在对特定攻击的脆弱性，而AI研发机构在安全政策和透明度方面的表现各异。倾向于开放模型的机构在推动透明度和外部评估方面表现较好，而倾向于封闭模型的机构则在安全政策和合规性方面表现较佳。 对于负责任的开源实践，开发者应该考虑开源的替代方案，如为受信任的研究人员提供结构化访问，进行外部审计和红队测试，以及建立安全赏金计划等。这些措施可以帮助识别安全或道德缺陷，提高模型的安全性，并促进技术的健康发展。 此外，开源AI不仅可以作为实现外部模型评估、加速AI进步和分配AI控制权的机制，还可以作为争取商业利益优势的机制。通过开源，企业可以建立品牌、吸引市场认可，并推动行业标准的建立。 然而，在开源AI的实践中，需要警惕不符合传统开源许可证要求的“开源”行为，即所谓的“开放清洗”。这种行为可能会误导公众，并导致商业和法律风险。 综上所述，开源AI的发布策略是一个复杂的问题，需要综合考虑安全、透明度、商业利益和合规性等多个因素。通过制定明确的发布标准和政策，以及建立有效的治理机制，可以推动AI技术的健康发展，并确保其对社会的积极影响。
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