Deepseek的伟大在于「开源」

AI时代是我们必须要准备迎接的新时代。本文继续这篇文章所探讨的内容，着重分析未来关于生产关系层面的问题：AI的发展是否会导致狭义的「资产阶级法权」走向终结？。

这是一个非常有价值的讨论话题。从AI绘图技术诞生之初，就从未摆脱过有关“侵权”的巨大争议——因为这一技术可以完美复刻画手的风格、作品，学习完毕后可以非常便捷的批量产出，把自己的“老师”挤失业了。所以社交网络上对于AI技术也野蛮扩张，也是争争吵吵莫衷一是。

2022年，画手、写手聚集的同人文化网站LOFTER推出了AI绘画、AI创作同人文的功能，引起了广泛争议。本身LOFTER起家就是靠这些千千万万活跃的创作者们，然而AI技术在版权使用方面非常暧昧，本身就招致了大家的不满，结果你一个吃这碗饭的人，最先开始砸锅了。

这就可以看出资本的冷血——什么有利可图就去追求什么，有300%的利润就可以上绞刑架，道德和良心算什么？更有趣的是，LOFTER网站还针对性的屏蔽了作者们关于反对AI的声明，实属踢寡妇门、挖绝户坟的行为了。

当年更出现了一个非常担忧的状况，有人借AI之名，开始进行“网暴”。就有很多掌握了初步AI绘画技术的小鬼，专门去社交网站上看哪位画手反对了AI，然后就把他的图扒回去自己训练。最后拿着一堆秒出的新图去嘲讽作者：看我比你画得好，看我比你画得快，你要失业了废物……这种狐假虎威的嘴脸让人非常不齿。

2022年在美国还有一件非常恶心的事，一些使用AI绘画的“技术人员”，在尝试为AI作品注册版权。最近美国版权局刚刚驳回了一起为AI形象申请版权的案例，理由大体有三点：

第一，创作者申请版权形象的时候没有声称这是AI绘图；第二，创作者只是对AI作品进行了一些微调，不符合“最低限度的创作”；第三，作者所声称的“关键词调教”，并不符合版权保护的条件——因为同一组关键词，AI会生成很多版本的不同绘画，何谈“受保护的原创性”呢？

我就觉得这件事情很不地道，本身训练AI的时候就未经授权使用了海量的他人原创图片，你现在要对AI生成的图片构筑版权壁垒了？现在这个作者要跟美国版权局打官司了，而著名AI绘画网站Midjourney亲自下场为她请了律师——

我强烈怀疑这就是Midjourney策划的一场舆论风暴，就是要把AI技术置于广泛的曝光、争议、讨论之中。而且看他们选择申请版权的内容，黑人、女性，政治正确buff拉满，完美匹配美国的舆论场，绝对是一次深思熟虑的行为。

在自己版权问题还没闹明白的时候，就想构筑版权壁垒，纵使AI技术代表着未来，代表着人类伟大的实践，但是Midjourney下场搅版权的浑水，毫无疑问是在开历史的倒车。下面我将详细论述，为什么这是一次“开历史倒车”的行为。

我认为，对于一个面向未来的技术，我们先行的法律已经不够用了，所以才会有这样大的“吵架”空间。毫无疑问，在AI技术飞速发展的新时代，传统的法律和伦理观都必须与时俱进，才能满足生产力发展的新需求。在全新技术的未来（经济基础），我们一定会有一个全新的伦理观、道德观、科学技术观来规范（上层建筑）。

首先可以从马克思主义关于社会化大生产与私有制之间矛盾的视角来理解：现代人工智能并不是某个天才在封闭的房间里独自创造出来的，它建立在数学、计算机科学、语言学、哲学等长期积累的知识之上，也依赖全球研究人员的成果、开源软件、公共知识资源、普通人日常对话等等大量人类创造的内容。

虽然具体一家公司的模型究竟使用了哪些训练数据，需要依据其披露的信息判断，但从整个行业来看，有一个基本事实：AI能力的形成具有极强的社会公共性质，而这种能力的商业控制权，却可以集中在少数企业手中。

于是，大量封闭模型将知识能力成为排他性资源，一家公司投入资金开发模型，再通过专有权重、封闭接口、访问限制和商业定价控制用户的使用方式。外部开发者可能只能按照供应商制定的规则使用模型。即使这些模型的能力建立在全社会长期积累的知识之上，大多数人也不一定能够独立获取、修改和部署它们。

而 DeepSeek-V4.1-Flash为例的开源模型，其模型仓库采用 MIT 许可证，允许使用者在遵守许可证条件的前提下使用、复制、修改、分发模型，甚至将其用于商业用途。这意味着开发者不必完全依赖 DeepSeek 的在线服务，可以自行部署模型、进行二次开发，甚至围绕它建立自己的商业产品。

从这个意义上讲，DeepSeek的开源在很大程度上削弱了传统先进AI模型的排他性，让原本可能集中于少数企业手中的技术资源，成为更多社会参与者能够使用的生产资料。这，就是生产资料公有制。

第二，我们可以参考马克思“资产阶级法权”的概念，它不完全等同于现代知识产权，但我们可以借助马克思对权利形式与社会关系之间关系的分析，进一步理解知识产权垄断。

最早马克思提出“资产阶级法权”的概念，是在著名的《哥达纲领批判》中，指出即便在公有制的社会主义经济中，也会保留“事实上不平等的、属于资产阶级性质的法定权利”。用最通俗的语言讲，有人强壮有人瘦弱，那他们的收入肯定也不一样；对于收入一样的人，有人单身 ，有人要养三个孩子，同样的收入对于他们来说也是“不平等”的。

这是马克思从哲学的高度在探讨平等、公平与正义的实践，认为只有在共产主义物质极其丰富的时候，才能真正人人平等：“在共产主义社会高级阶段上，在迫使人们奴隶般地服从分工的情形已经消失，从而脑力劳动和体力劳动的对立也随之消失之后；在劳动已经不仅仅是谋生的手段，而且本身成了生活的第一需要之后；在随着个人的全面发展生产力也增长起来，而集体财富的一切源泉都充分涌流之后，——只有在那个时候，才能完全超出资产阶级法权的狭隘眼界，社会才能在自己的旗帜上写上：各尽所能，按需分配！”

在后人们对于这一概念的衍伸讨论中，对“资产阶级法权”的概念进行了广义的和狭义的概念区分。广义的概念是指：资本主义法律承认并保护人天然具有的某种优势，比如智商，体力，人种，家庭出身，出生地域，等等。狭义的概念是指：资本主义法律保护的，可以用来进行资本增殖的所有权概念。

在马克思本人看来，公有制下的“按劳分配”，因为每个人个体素质有差异，依然属于“资产阶级法权”。而这个设想在我们的实践中太过于遥远了，所以大家讨论来讨论去，发现还是要解决眼前最迫切的问题才有用，那么当前社会最大的不平等是什么呢？

是有人有资本，有人没有资本。有人可以通过金融资产的孳息，可以通过一线城市的房租，就能完全脱离劳动生产；有人辛辛苦苦打工，最后发现不过是给银行交利息、给房东交房租、让老板实现资本增殖……这些利息、房租、增殖，也在字面意义上的语境中被称作“资产阶级法权”（狭义的）。

同理，专利、版权、知识产权，也是属于同类内容。所以本文的“资产阶级法权”是为了方便大家理解，取了狭义中的狭义。因为本文中所探讨的AI时代的版权问题，并不能简单的等同于“知识产权”，我个人认为用“资产阶级法权”更恰当一些。虽然这还并不是一个严谨的学术定义，但我相信未来这个问题还会被广泛讨论，“资产阶级法权”在这一语境下的运用，会越来越被大众所接受。

我用最通俗的语言来解释一下“按劳分配”“知识产权”和狭义的“资产阶级法权”的区别：

一个画手为游戏、电影、动漫绘图，并获得了相应的报酬，这是“按劳分配”和尊重“知识产权”；

迪士尼推出了米老鼠形象，在早过了版权保护期后，还不断通过修改法律延长产权，并在全世界作为版权流氓四处出警，这是“资产阶级法权”。

科研人员辛辛苦苦研制出了一款新药，获得了可观的收入和高额的年终奖，这是这是“按劳分配”和尊重“知识产权”；

医药公司通过专利垄断了新药的生产，并制定超高价格发患者的“人命财”，并与医药代表、医院医生、政府官僚结成稳定的利益联盟，这是“资产阶级法权”。

专家学者们发布了自己专业领域的研究成果，并获取了稿费或版税，这是“按劳分配”和尊重“知识产权”；

知网拿着专家学者们发布的论文，收取高额下载费用，并且挟垄断地位而自重，在对高校和图书馆的收费中漫天要价，个人用户更是难以承担起普通的下载费用，这是“资产阶级法权”。

APP的开发者们为使用APP收费，这是“按劳分配”；苹果公司或其他手机品牌，对于每个下载产品或产品内付费内容，都收取高额的“过路费”，一律雁过拔毛，这是“资产阶级法权”。

说了这么多，相信大家已经有了一个具体的感知了。当然，现实社会是复杂的，没有那么非黑即白一刀切，就比如说科研人员发明了新药，医药公司用股份对他奖励，或者每销售一份药品他都有相应的提成。那么就要辩证地看待他的收入了：既有劳动所得，也有资产阶级法权所得。

但是既要一分为二，也要抓主要矛盾。在资本面前，科研人员永远是处于弱势地位。资本家会说：我给你发工资，你用我的实验室，你用我的设备，所以劳动产出的主要受益方就是我的。这种观点其实也是“资产阶级法权”观点的一个具体体现。

所以在《我不是药神》这一电影的讨论中，有些还被迷惑的群众，认为自己支持医药公司是在为科学家们发声，认为高药价是科研人员的应有权益。结果科研人员纷纷现身说法，表示大头都是被公司挣走了，“搞科研的不如搞商务的”“我们实验室的人天天都想转商务”，要不然为什么叫“科研民工”呢？

限制“资产阶级法权”，打击垄断资本和其代理人们的强势地位，甚至可以更好的保障创作者、科研人员、专利发明人的权益，更好地践行“按劳分配”。画手、作者、设计师等行业也是同理。

但是，我又要说但是了，最近文章里都是各种的“反转”。一个很悲哀、很残酷但无比真实的事实是：在AI技术冲击到大资本之前，势必会摧毁几乎所有的小手工业生产。

这就是我在上一篇《》文章中，用“羊吃人”运动来类比AI时代——从事基层体力和脑力工作的劳动者是首当其冲受到AI技术冲击的，然后才是生产力的进步、生产关系的重组、道德法律伦理观与时俱进……

毫无疑问，谁都不愿意当那个牺牲者，然而大范围的牺牲是不可不免的，时代车轮的滚滚向前注定会碾死很多花花草草。具体以AI绘画这一领域来看，小画手们所最看重的版权问题、风格问题，基本是无解的阶段。为什么太难太无解，我简单总结了几点——

第一，绘画风格、特色，并不受版权保护。这个大家很好理解，就像游戏玩法不受版权保护一样，这种事情一旦限制得死了，就会大大扼杀创新和商业活力。经典即时战略游戏星际和魔兽争霸，都是建立在沙丘开创的基本玩法之上的；魔兽的编辑器诞生了dota，而火遍全世界的英雄联盟、王者荣耀又是“类dota”游戏。这些都是为游戏迷们所津津乐道的故事。

固然，一个画手赖以生存的基础就是其特色的、不可替代的个人风格，但是个人风格的形成也是在学习、融合前人风格的基础上，所以就算最严格的“版权流氓”或者最权威的艺术大师，也不会在风格类型层面上去给他人设限制。

单纯从技术角度上讲，也很困难。文字、音乐、绘画的抄袭，有着严格的界定程序。而AI绘画的生成逻辑，跟我们人类一笔一笔去画的逻辑是不一样的。人类抄袭可以看图层，可以看笔刷，但是AI绘画的基本原理不是这样的——

第二，“学习过程”也很难界定为抄袭。有人说你用我的画训练人工智能，这就侵犯了我的版权。首先法律上并没有规定训练图集就是侵权，其次从伦理学上讲，我们学习绘画，都是从“临摹”这一步开始的。人类学习画画技能，在学生时代不知道临摹了多少张画作；人工智能为了“学习”，同样也是“喂”各种图画。

除非你说机器不具有“人权”，所以它“吃”人类的绘画就是侵权——这要能说服立法者估计可以，但我觉得大多数人也并不觉得“学习就是侵权”的逻辑能站得住脚，毕竟AI是一项面向未来的技术，决策者们不太可能因为这种小事就不让AI发展了。

而且现在还有一项新技术，就是可以伪装自己的训练图集，让AI的训练过程无法回溯、无法查证。所以就算有了这种法律，也毫无用武之地。

第三，资本在面向未来、野蛮生长的过程中，必然不会在意小画手们的权益。虽然“学习风格”这种事情并不侵权，但是AI发展过程中垄断资本做的恶心事情还不少。最典型的就是通过学习日本D站的海量图片，建立起了二次元绘画模型。

因为日本D站本身就是一个盗版网站，盗取了各种知名画手的作品，在业内已经臭名昭著了。这个网站最牛逼的地方，在于它为了满足各种老色批们的需求，为每一张（盗版）图片都进行了详细的标签说明，总有一款XP适合你。而众所周知，AI学习中一个非常重要的步骤就是“打标”，现在这个“标”已经是现成的了，难怪他们会选择这样一个盗版网站进行训练。

而你novel AI不征求作者同意，又为了节约成本，去一个盗版网站“喂图”学习，然后补足了自己二次元绘画的短板，从法律上没办法制裁你，从舆论上批判一下总可以吧？

然而舆论和道德的批判是软弱无力的，我们纵观历史，资本主义原始积累的血淋淋程度，那是真正意义上的白骨累累人头满地啊。去一个盗版网站训练软件啥的，简直算得上是资本原始积累中的“道德模范了”。印第安人估计会感慨：现在画手们太幸福了，生活在一个文明的时代，他们只是画被盗去训练机器了，连头皮都不用被剥的哎！

本文开头也是个很好的例子，一个靠画手、同人文化起家的软件，一旦看到AI绘画、写同人文有利可图，马上就把曾经的“糟糠之妻”踢到一边了。还是那句话，资本增殖是第一要义，其余的“毁灭你与你何干”。

当资本主义发现保护知识产权，有利于其获取垄断资本，那就会保护知识产权；当资本主义发现侵犯所有人的知识产权（比如数据隐私），可以在人工智能、大数据领域获取更高的利润，那他们马上就会把所谓的“知识产权不可侵犯”之类的神圣信条抛之脑后了。

第四，“禁止AI”的声明仅仅是一项行为艺术。有一个网站叫做laion5b，是现在最火的AI绘画引擎stable diffusion投资的数据网站，这个5b的意思是50亿（billion）组训练AI的数据。现在因为画手们质疑AI的声音太大，laion网站开始推出一项新政：你这个画手只要来我这里登记，我的AI引擎就不用你的话来训练了。

这其实是非常搞笑的、哄小孩子玩的把戏，你已经训练了五十亿的数据了，AI绘画已经形成一个非常完整的模型了，甚至它可以自己喂自己产出的图了，这时候你假惺惺的说我不需要了，有啥意义呢？

还有一些画手通过在手指、脚趾上做文章，来避免AI的“抄袭”。因为曾几何时AI画手指是个难点（现在已经大大改善了），AI不能理解人有五个手指这种逻辑，它是靠海量的图片学习的，这些图片可能只露了三个、四个手指（大致是这逻辑，背后的原理还更复杂）。所以不愿意被AI盗图的绘画者们，就故意把自己的手指弄得“异于常人”。

然而正如上文所述，这只能是一种“行为艺术”，表达自己对于AI技术的抵制。现在技术发展日新月异，一年之前AI还画不了人像呢，被称之为“尸块”，现在已经能与照片以假乱真了。所以画手指这个技术也早晚会被攻克。

然而画手们也不会坐以待毙，他们想到了非常强有力的反击手段——以毒攻毒，用魔法打败魔法。

在欧美的一些画手最先觉悟：既然不能指望垄断资本垂怜，那就挑动垄断资本内斗；既然打不过“AI小鬼”，那就变成“AI小鬼”。他们用AI技术大量产出了多年来受到严格版权保护的米老鼠、皮卡丘、蝙蝠侠等形象——

你迪士尼不是号称版权流氓么，你任天堂不是号称东半球最强法务部么，你鹅厂不是号称南山必胜客么。那你们互相伤害去吧，我斗不过谷歌和微软，你们迪士尼任天堂和谷歌微软去养蛊吧，看看究竟是人类的未来厉害，还是老牌版权流氓厉害。

“祸水东引”到迪士尼和任天堂这些版权流氓，毫无疑问是一个正确的斗争策略。再下一步就是反思整体的“资本主义法权”制度了：为什么版权流氓可以这样肆无忌惮？为什么做研发的不如做商务的？为什么知网可以赚得盆满钵满，老教授却没有拿到一分钱稿费？

这些根本原因，跟画手们受到AI的“剥削”如出一辙：资本主义社会是以资本为核心的，资本的力量远大于个人，所以“资产阶级法权”远大于“人权”。

我说一下个人的观点：AI技术发展固然是未来的潮流，但是现在毕竟不是“羊吃人”那个血淋淋的时代，垄断资本也要稍微吃相好看一些。这个问题最恰当的办法就是，通过立法规范：规定AI产出的一切作品不受版权保护，垄断资本不能通过AI技术下的“资产阶级法权”去盈利。

这里需要明确一下什么是AI技术下的“资产阶级法权”。我使用AI技术，需要在云服务器，需要费电，有器械的损耗，这些基本的费用对用户收费是合理的，可以在严格的法律规范之下收费。这可以类比为文章开头中所描述的“按劳分配”。

但是肯定会有这样的趋势：这些AI公司不满足于基本的服务利润，例如像迪士尼的米老鼠、任天堂的皮卡丘，通过版权流氓的手段四处出警，获取垄断利润，AI公司要想赚这种“绝户钱”就别怪我骂得难听了。

原因很简单，你AI训练的时候用了海量的数据，可曾经过了创作者的同意？当你已经训练完五十亿的数据了，形成一个很完善可以自己喂自己的模型了，再假惺惺跟创作者说“欢迎来我们这登记”，是不是于情于理都说不太过去？

更进一步地，这些AI公司在发展之初，有意的利用了所有网民的劳动成果。我们在上外网的过程中，经常会遇到输入这种验证码的现象：什么是自行车、什么是吸尘器之类的选择。这其实就是再给图片“打标”，在帮助垄断巨头训练AI技术。

AI技术最大的成本有两个：设备成本就是巨大的算力基础——芯片和电力；人力成本就是AI技术的“打标”，这是AI理解人类语言、通过关键词进行创作的基础。OpenAI前一阵还曝光过一个丑闻，就是雇佣了大量肯尼亚劳工，在血汗工厂中给AI“打标”。因为这项技术简单，但需要海量的人力，所以廉价的非洲血汗工厂成为了垄断资本选择的对象。

那么结论就不言而喻了：你用我的数据是免费的，没有经过我的同意；你用广大网民的免费劳动力，也是没花一分钱，比肯尼亚的血汗工厂还省钱——那么你有什么脸获取“资产阶级法权”的收益呢？

上文已经说了，基本的人力成本、电力消耗、设备损耗我们是认的，但是像迪士尼、知网、医药公司一样获取“资产阶级法权”垄断收益我们是不认的。

AI技术必须开源，AI产出的内容必须不受版权保护，AI使用在除去基本成本外必须免费。

这就是我在这篇文章中所设想的未来愿景：数据公有制。它从道义上也很好理解：垄断巨头使用我们数据的时候都是免费的，都是没经过我们同意的，那么他们凭什么用免费的数据去获取垄断收益？我们承认你整理费用的劳动成本，但是否认你获取“资产阶级法权”的垄断收益。

数据就是生产资料的一部分，数据公有制可以看作是生产资料公有制的第一站。马克思所设想的共产主义未来，在生产力一次又一次革命的进程中越来越近了。

马克思认为，为什么资本主义注定消亡呢？因为私有制不能满足社会化大生产的需求。很明显，垄断资本的AI技术，也是攫取了全人类的数据，搜集了全体创作者的劳动成果，只有这种规模的社会化大生产，才能支撑得起面向未来的AI技术。

也就是说垄断资本在面向未来的过程中，不得不为自己挖掘了一个坟墓，这就是《共产党宣言》中的预言：资本主义必将产生消灭资本主义的异己力量。

在目前阶段，还有一个值得注意的悖论：用现有知识产权制度来限制知识产权垄断——这恰恰是我认为AI开源运动最有意思的地方。

比如DeepSeek-V4.1-Flash使用MIT许可证，它仍然以既有版权制度为基础，通过授予广泛的使用、修改和分发权利来实现开放。换句话说，开发者仍然利用法律承认的权利，只不过把本来可以严格限制的权利，转化为广泛的开放授权。

这可以理解为一种现实中的制度策略：不必等到整个产权制度发生根本变化，才开始扩大知识共享；可以先在现有制度内部建立公共使用空间。然而，MIT许可证还有一个重要特点：它允许其他人将相关成果用于商业活动，而且通常不要求商业使用者必须把自己修改后的成果同样开源。

于是，这就产生了一个矛盾：小企业和个人开发者，可以利用开放模型降低进入门槛。大型企业同样可以利用开放模型节省研发成本，并将其整合进自己的商业产品。后续开发者未必需要向原始开放社区反向贡献成果。因此，开放资源可以促进知识共享，却不一定保证收益在社会成员之间更加平等地分配。

当然，这不是说MIT 许可证不好。相反，它的宽松条件有利于技术快速传播。只是从社会公益的角度看，所有人都可以使用与所有人都能够平等地从中受益，毕竟是两回事。真正需要进一步突破的，是生产条件的垄断，这也是我认为即便DeepSeek等AI模型全部开源尚也解决的核心问题。

想象两个人都获得了同一个开放模型的权重：一个人只有普通电脑，没有足够的 GPU 算力，没有资金，也没有技术团队；另一个人拥有大型数据中心、充足资金、成熟的开发团队和庞大的用户渠道。他们虽然在法律上拥有相同的使用权，但实际上能够创造的价值可能存在巨大差异。如果知识开放了，但算力仍被少数资本控制；如果模型可以免费获得，但绝大多数人仍然没有能力使用它，那么知识的普遍共享就只实现了一部分。

这不就又回到了本文开头所讲解的广义的“资产阶级法权”的问题了吗？

因此，如果我们真正关心社会公益，那么值得追求的就不应当只有模型权重开放，还应包括：

知识资源——开放模型、研究成果和必要的技术资料 ；

算力资源——建立高校、公共科研机构及社会组织可使用的公共算力设施；

生产能力——让中小企业、发展中国家和普通研究者能够实际部署和改造模型；

劳动与收益——关注数据贡献者、科研人员及其他劳动者的权益，研究技术收益如何更广泛地分享；

公共治理——让 AI 的重大社会应用接受公共监督，避免技术能力过度集中于少数机构。

这不就是又回到了生产资料公有制的问题了吗？

最终的结论还是我们中学课本里就学过的那句话：资本主义的根本矛盾是生产资料私有制和社会化大生产之间的矛盾。

那么，我们应该怎样评价DeepSeek开源的社会历史地位？

从社会公益的角度看，我们必然应当高度肯定这类开放行为。它使先进技术的使用权不再完全取决于是否获得某家企业的许可或是否能够持续支付其服务费用，也扩大了人们自主创造和参与技术进步的可能性。

但是，我还不会把它直接描述为一种已经超越资本主义产权关系的行为。因为开源完全可以与商业竞争并存，也可以成为企业降低行业进入门槛、扩大开发者生态、建立市场影响力的战略。社会公益与商业利益可能在某些阶段相互促进，并不必然互相排斥。

真正重要的是，我们要看这种开放最终产生了什么社会效果：更多人能否获得实际的生产能力，技术红利是否能够扩散，垄断是否受到限制，以及知识生产者能否获得合理的权益。

从这个意义上讲，它值得肯定，而且它提出的问题远比某个模型在排行榜上排第几更重要。

真正值得期待的下一步，是让开源意味着人们拥有更平等的条件去使用技术、改造技术、参与技术生产，并共同分享技术进步创造的社会财富。

所以在上一篇文章讲解“羊吃人”运动之后，有很多读者都有悲观的情绪。这也很正常，毕竟劳动者在任何一场变革中都是处于弱势地位、处于最先被宰割的境地。本文就是要告诉大家不要悲观，威胁我们的武器也可以作为绞死资本主义的绞索，我们不是要恐惧新技术，而是要使它为自己所用，创造属于无产者的新世界。

诸君，打起精神来，我们必须要直面未来。