（本文作者王鵬，北京市社會科學院研究員）

人工智能大模型是基于深度學習技術(shù)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有大量參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)，能完成如自然語言、語音、圖像處理與生成等各類復雜任務(wù)，對人工智能行業(yè)具有重要意義。中央網(wǎng)信辦等部門在聯(lián)合印發(fā)的《信息化標準建設(shè)行動計劃（2024—2027年）》中提出加快推進大模型、生成式人工智能標準研制。為此研究大模型的不同發(fā)展模式，促進大模型的規(guī)范化標準化具有重要的現(xiàn)實意義。

一、開源閉源大模型的定義與影響分析

開源與閉源是人工智能大模型發(fā)展的兩類模式，這兩類模式共同構(gòu)成了人工智能領(lǐng)域競爭與共生的多元環(huán)境。開源大模型是指那些源代碼、訓練數(shù)據(jù)和技術(shù)文檔公開的人工智能大模型。這種開放性允許任何人查看、修改和分發(fā)模型。著名的開源大模型包括Hugging Face的Transformers和Facebook的Fairseq等。而閉源大模型則通常由個人、企業(yè)或機構(gòu)開發(fā)并保密，其源代碼、數(shù)據(jù)集和技術(shù)細節(jié)不對外公開，通常作為商業(yè)產(chǎn)品進行銷售或通過API服務(wù)提供。著名的閉源大模型包括OpenAI的GPT系列和百度的文心一言等。

開源和閉源大模型在模式上的不同促成了相異的優(yōu)缺點。開源大模型得益于開放性社區(qū)的支持與合作，能夠較大程度的聚集不同開發(fā)者的資源和能力，以協(xié)作的方式對模型進行完善與優(yōu)化，加速推動問題解決與技術(shù)創(chuàng)新。由于協(xié)作的工作模式和開放的源代碼，開源大模型的代碼具有更高的透明度，并且在社區(qū)的監(jiān)督下，公開透明的代碼能更容易進行勘誤。并且由于其社區(qū)性和開放性，獲取開源大模型的成本通常較低，這有效降低了個人和企業(yè)接觸并使用人工智能技術(shù)的研發(fā)成本。

最后，由于開源帶來的交流性，開源大模型能協(xié)助推動人工智能領(lǐng)域的標準化，團隊和組織見間能在運用同類開源模型的基礎(chǔ)上更容易復現(xiàn)結(jié)果，進行比較對比。但也正因社區(qū)協(xié)作性，使開源大模型缺乏長期穩(wěn)定的商業(yè)及技術(shù)支持與維護服務(wù)。并且由于其眾包式的工作模式，其內(nèi)部可能存在不同的開發(fā)方向與標準，這可能會埋下模型的穩(wěn)定性隱患。閉源大模型通過不公開源代碼以防止核心技術(shù)被盜用，這使得大模型所有者能在保障知識產(chǎn)權(quán)的同時維持技術(shù)領(lǐng)先。并且對源代碼的嚴格控制還能降低模型被惡意攻擊的風險，保障其安全性與穩(wěn)定性。

在此基礎(chǔ)上，閉源大模型能基于使用者的需求進行定制化開發(fā)，能提供更貼合客戶需求的解決方案。而獨家授權(quán)的模式能幫助開發(fā)企業(yè)獲取商業(yè)利益，更為直觀的實現(xiàn)技術(shù)的商業(yè)價值。但正因為其源代碼的非公開性性使得用戶難以理解模型的內(nèi)部機制和決策過程。這種透明度的缺乏可能導致用戶對模型的信任度降低，同時，閉源大模型的封閉性使其研發(fā)主要依賴于內(nèi)部團隊，其創(chuàng)新能力可能受到一定的限制，并且用戶的反饋和貢獻難以直接影響模型的改進和優(yōu)化。最后，閉源大模型通常以商業(yè)化服務(wù)的形式提供，使用者通常需要支付使用費用。這對于中小企業(yè)和個人開發(fā)者來說可能會帶來較高的成本壓力，限制了其廣泛應(yīng)用。

二、開源與閉源大模型發(fā)展未來展望

綜合兩種大模型發(fā)展模式來看，開源模式和閉源模式都對行業(yè)的規(guī)范與發(fā)展起到了同樣重要的推進作用。

對開源模式而言，這類模式確實降低了行業(yè)門檻，使得更多企業(yè)和個人能夠參與到人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用中來。通過開源模式，開發(fā)者可以共享代碼、算法和工具等資源，從而加速技術(shù)創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展。這類開源共享模式不僅有助于推動技術(shù)進步和創(chuàng)新，還可以促進人工智能知識的共享和傳播。因此，從行業(yè)生態(tài)的角度來看，開源并不會對其造成損益與破壞，反而有助于推動整個人工智能行業(yè)的進步和發(fā)展。

對閉源模式而言，閉源大模型通過保護知識產(chǎn)權(quán)和確保技術(shù)領(lǐng)先地位來維護公司利益是合理的做法。閉源技術(shù)的獨特性和高性能能夠提升企業(yè)的品牌價值，吸引更多高端客戶和合作伙伴，增強市場地位。除此之外，這還有助于鼓勵企業(yè)投入更多資源進行技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)工作，并保障其商業(yè)利益不受侵犯。然而，過度保護可能導致技術(shù)發(fā)展的滯后和市場壟斷的形成，因此需要在保護知識產(chǎn)權(quán)和促進技術(shù)發(fā)展之間找到平衡點，以避免過度保護帶來的負面影響。為了保持人工智能行業(yè)在規(guī)范下穩(wěn)中向好，政府可以采取不同的措施以維護大模型持續(xù)發(fā)展的生態(tài)。

首先，有關(guān)部門應(yīng)完善法律法規(guī)保障措施，制定和完善相關(guān)法律法規(guī)以明確知識產(chǎn)權(quán)歸屬和使用規(guī)范，加強執(zhí)法力度打擊侵權(quán)行為，建立完善的知識產(chǎn)權(quán)交易市場和評估體系以促進技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用推廣。

其次，在宣傳上應(yīng)鼓勵開源文化與商業(yè)模式的有機結(jié)合，在保護知識產(chǎn)權(quán)的同時積極推動行業(yè)的開源文化的發(fā)展以促進技術(shù)創(chuàng)新和行業(yè)進步，同時探索將開源技術(shù)與商業(yè)模式相結(jié)合的方式以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

最后，政府應(yīng)在完善的制度框架下鼓勵企業(yè)和不同行業(yè)為開源和閉源大模型提供必要的商業(yè)支持和服務(wù)，包括技術(shù)支持、培訓、咨詢等，以確保其穩(wěn)定性和可持續(xù)性。

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