本报告深入探讨了开源基础模型在人工智能领域的重要性及其带来的挑战。随着技术的快速发展，开源AI模型已成为全球创新的关键驱动力。2023年，全球共发布了149个基础模型，其中65.7%选择开源，这一比例的增长表明了开源趋势的加强。开源AI的发展同时带来了治理上的挑战，需要各国在促进创新、技术安全、隐私保护、知识产权、伦理责任等方面进行综合考量。

报告指出，开源与闭源的争论主要集中在如何平衡技术发展与潜在风险。一方面，有声音呼吁审慎开放，以防止技术滥用和失控；另一方面，支持者认为开源是建立技术信任和促进创新的关键。两种立场都认同开源在技术进步中的重要作用，但对如何实施安全措施和监管政策存在分歧。

报告提倡超越简单的“开放与封闭”二元对立，探索更丰富的发布政策设计。它强调了开源AI概念的模糊性，以及从完全开放到完全封闭之间存在的多种发布选项。通过对安全性和治理的评测，报告认为开放模型和封闭模型各有优势，并没有明显倾向于哪一方。

为了推动负责任的开源实践，报告建议从基础模型的生命周期出发，设计全流程的负责任开源维度，并为不同能力级别的模型制定差异化的开源要求。同时，报告也提出了在封闭发布中实现开源等效收益的替代方案，如为受信任的研究人员提供结构化访问，鼓励独立第三方审核等。

报告面向基础模型研发机构、AI开源社区、AI治理/政策/立法专家、AI投资方和资助方提出了具体建议，并鼓励相关机构和专家进一步探讨负责任开源的内涵，实施负责任的开源实践和方案。此外，报告还倡导在全球范围内展开合作，通过负责任开源助力发展中国家提升AI技术和治理能力，推动形成具有广泛共识的高风险模型治理框架和标准规范。

最后，报告强调开源AI的负责任实践将随着技术发展和社会需求的变化而不断演进，预计未来将出现更多创新的发布模式和治理机制，以适应不断变化的环境和挑战。在这个过程中，各方面的合作和对话至关重要。

来源：安远AI