Open-Source AI: The Value and Future of Cooperation
引言：人工智能进入开源时代
人工智能已全面迈入开源时代，开源项目数量迅速增加，先进开源模型性能快速逼近闭源模型，轻量级开源模型降低训练与使用成本，赋能千行百业。开源使更多人能够使用、调试、学习和创造模型，将人工智能变为普通劳动者的工具，重拾以技术创新推动社会发展的信心。然而，围绕开源人工智能的价值、风险存在争议，需要探索开源对人工智能的促进价值、如何应对安全风险、确保可持续发展等问题。中国开源力量（如Qwen、DeepSeek等）成为国际舞台的重要参与者，为全球开源注入新动能。
开源人工智能的价值：超越竞争的合作
传统人工智能竞争模式面临技术发展范式、技术演化模式和技术价值实现的社会性三重瓶颈。开源人工智能以“合作”模式突破瓶颈，其核心价值在于关联性、共识性和递归性，推动跨主体合作。开源人工智能与开源软件不同，其核心价值在于合作而非仅仅是“四大自由”。斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，GitHub开源人工智能项目从2011年的1500余个增长至2024年的430万个，2024年增长40.3%。
开源人工智能在中国：概况与经验
中国开源人工智能形成较完善的生态，开源成为基本共识，形成多维度、多领域、多层次的技术体系，并拥有较完善的社区生态系统（如魔搭社区）。中国开源人工智能项目数量全球排名第四，性能质量受全球关注。中国开源人工智能的探索性经验和创新发展路径总结为四点：
- 以“可及性”为目标，提升模型使用能力；
- 以“公共性”为准则，激发开源模型供给端的参与动力；
- 以“包容性”为方向，推动开源理念向社会侧拓展；
- 以“安全性”为底色，推动负责任人工智能开源生态发展。
开源人工智能在中国：来自中国社群的第一份回应
问卷调研显示，中国人工智能开源参与者高度认同开源理念（70%），首要任务是让模型普惠可及。开源对人工智能发展的价值全维度体现，但参与者对开源能否降低成本存在现实考量。开源对人工智能发展的实际收益方面，近80%认为至少在短期内会有实际收益，但价值仍需实现。阻碍开源人工智能发展的因素包括开源程度不够（36%）、未知安全风险（37%）和合规风险（23%）。选择开源模型的主要理由是成本更低（56%）和更容易部署（47%），而选择闭源模型的主要理由是能更好控制安全风险（43%）。未来演化预测中，普遍乐观但存疑虑，对安全性和行业标准的发展相对存疑。
发展“负责任开源人工智能”的行动倡议
基于中国提出的“新一代人工智能治理原则”，提出五点行动倡议：
- 鼓励人工智能开源的研究宣传，促成社会共识；
- 支持人工智能开源的行动改革，完善开源人工智能治理体系；
- 重视人工智能开源的安全风险，提升开源生态的安全水平；
- 拓展人工智能开源的边界范畴，激发“人-机”合作的潜力；
- 释放人工智能开源的影响意义，形成共建、共生、共享的合作生态。
