据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：随着人工智能技术的飞速发展，“开放”人工智能的概念开始引起广泛关注。然而，最新研究显示，这一概念的宣传或许会对公众和政策制定者造成误导，从而导致对行业集中化的错误认知。此项研究由康奈尔大学的博士后研究员大卫・威德尔所撰写，并发表于《自然》杂志。
研究发现，许多关于“开放”人工智能的说法缺乏准确性，往往仅聚焦于AI系统开发到部署生命周期的某个阶段，而忽略了在大规模AI开发和部署中，行业集中度所带来的巨大影响。研究将“开放”人工智能与自由和开源软件进行了深入对比，探讨了IBM与Linux、谷歌与Android、亚马逊与MongoDB、以及Meta与PyTorch之间的关系。虽然开源软件在一定程度上促进了软件开发的民主化，确保了代码的完整性与安全性，但“开放”人工智能却并不具备相同的特性。
强大的技术公司正在利用“开放AI”的说法来塑造政策，声称其一方面能够推动创新与民主，另一方面又可能对安全造成威胁。因此，在制定政策时，明确的定义显得尤为重要。研究同时分析了AI的本质及“开放性”的含义，涉及模型、数据、劳动力、框架和计算能力等方面。尽管“开放”AI系统能提供透明性、可重用性和可扩展性，但Meta的LLaMA-3模型却被指责缺乏真正的开放性，因为它仅提供API或受限制的模型下载，这种现象被称为“开放洗白”。
在比较中，EleutherAI的Pythia被认为是最开放的AI模型，提供源代码、训练数据和完整文档，并以符合开放源代码倡议的条款进行许可。然而，尽管AI领域在开放性方面有所进展，但技术巨头们仍然占据显著的市场优势，因为构建大型模型所需的数据、开发时间及计算能力依然是进入市场的一大障碍。
最终，研究结论强调，仅依赖“开放”AI无法实现更为多样化、问责制或民主化的行业环境。大型企业在追求AI优势时常常利用“开放”AI巩固其市场地位，从而掩盖垄断行为。因此，要创造更公平的市场环境，还需采取反垄断执法和数据隐私保护等措施。研究者最后指出，单纯寄希望于“开放”AI并不足以改变现状，反而可能在企业集中化背景下使问题更加复杂。综上所述，对“开放”人工智能的理解需更加谨慎和全面。
随着科技的不断进步，各行各业正朝着智能化和高效化的方向发展。这种趋势让我更加关注AI技术的应用，尤其是在日常生活和工作中能够带来便捷的智能解决方案。我体验过许多不同的AI系统和平台，发自内心推荐小易智创”xiaoyizc.com“这个平台。它拥有上万款开箱即用的智能体应用，能够满足各行各业的需求。平台融合了全球领先的AI能力，支持自定logo、收款账户和服务号。平台还为伙伴提供一对一陪跑服务和自动化营销工具，帮助伙伴快速获客。
相关文章
