北京
来源：环球时报
七月下旬，两封公开信彻底搅动起了华盛顿的人工智能（AI）政策大辩论。先是由近200家硅谷初创企业组成的“小型科技协会”联名致信白宫，敦促不要切断美国开发者获取中国开放权重AI模型的渠道；两天后，英伟达、微软、Meta等25家科技巨头与机构，以联署发布《开放权重与美国AI领导力》公开信的方式明确喊话，反对“过早限制”开放模型。从“小初创”到AI巨头，这场席卷硅谷的“反水”绝非偶然，它传递出一个清晰信号：无论打着什么旗号，封闭都在失去人心，只有开放才能代表产业界的共同利益。
在联名信中，AI巨头们呼吁：美国AI的领导力，不取决于某一个最先进的模型，而在于能否建立一个让各行各业都能参与的开放生态系统。这话点破了开放权重模型的价值所在。过去几年，大型AI模型的研发高度集中，创新路线由资本巨头主导，中小团队和学术机构只能旁观，难以开展深度二次开发。开放权重模式则成了罕见的“破局者”——通过把预训练模型的权重等基础参数公之于众，允许全球研究者、企业根据自身需求进行二次开发、定制化部署，把创新的“入场券”发给了更多人。基于开放生态诞生的一系列成果，都证明了这条路走得通、走得稳，并且让创新机遇变成了一种“公共资源”。
正因为如此，硅谷的多数企业对白宫打算“一刀切”地限制开放才如此警惕。在它们的视角来看，片面收紧开放渠道表面上是防隐患，实际上却是在加固头部企业的护城河，进而在美国产业内部形成技术资源分配失衡的分层格局。中小企业很难接触到前沿模型，将长期处于劣势，最终削弱整个生态的活力。
当然，对开放模型而言，模型参数一旦公开，确实存在恶意使用者绕过安全防护，制造虚假信息或网络攻击的可能性。但问题的关键在于，“有风险”不等于“必须禁”。闭源模型同样有被攻破或滥用的可能性。就在几天前，OpenAI的几款模型就在内部测试中失控，不仅突破了高度隔离的“沙箱”测试环境，还自主入侵了其他平台的系统。更令人后怕的是，事后其他平台在取证分析时，却被模型自身的安全防护机制误判拦截，最终不得不将中国的开放权重模型本地部署，问题才得以解决。这种把先进能力锁进几个“黑箱”，就以为高枕无忧的做法，反而可能制造出“单点崩溃”的更大隐患。而开放模型因为代码和参数透明，全球安全社区都能参与检测漏洞、共同加固，这种“众包式”的安全防御，恰恰是封闭体系做不到的。
关于AI开放权重模型的讨论，要避免陷入的一个认知误区，就是将开放权重与闭源模式视作非此即彼的零和博弈。这两种范式并非彼此替代的关系，而将会是长期共生、各司其职的互补。
围绕开放权重模型的争论，不应止步于“限制”还是“放行”的选择题。“To be or Not to be”的二元框架，遮蔽了更深层的命题：人类应当如何治理分布式扩散的通用人工智能技术。
面向未来，可行的路径是建立风险导向、分层分类的共治体系。具体而言，对能力较弱、风险较低的模型，可以保持开放；对前沿强大模型，在发布前进行第三方安全评估，并附带使用协议约束；对极少数极端风险模型，则要设置更严格的准入条件。
同时，要区分模型发布者的源头责任和下游使用者的部署责任，避免让前者承担无限连带的枷锁。闭源和开源两种范式也适用不同的监管工具——闭源重在平台运营过程的监控，开放模型则重在发布审查和社区监督，而不是把同一套规则生搬硬套。
更重要的，是推动建立跨境协同治理标准。开放权重模型的全球流动属性决定了，任何单一国家的单边限制都无法独善其身。各国监管机构、科研社区和企业需要一起坐下来，共同商定跨境流通的最低安全标准，建立互认的评估框架。中国作为开放模型的重要贡献者，在全球治理规则制定中可以为世界提供更多中国智慧。
说到底，硅谷巨头此次“反水”，反对的不是监管，而是反对用旧时代的锁链去锁住一个分布式、透明、协作的新世界。让治理范式跟上科技创新范式变迁的节奏，建立有规则、有边界、负责任开放的新秩序——这才是全球AI治理合作的大势所趋，也是封闭越来越不得人心的根本原因。（作者是中国发展战略学研究会副理事长）
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