生成式AI开源与专有模型的激烈竞争，谁将引领未来的技术革命？
在2023年3月，继OpenAI发布了极具开创性的GPT-4模型后，旧金山举办了一场盛大的开源AI聚会——被行内人士称为“AI届的伍德斯托克”。（伍德斯托克音乐节，位于美国纽约州的伍德斯托克小镇，是全球最知名的摇滚音乐盛会之一）吸引了5000名参与者以及多位AI领域的显要人物，共同探讨并庆祝开源生成式AI的迅速演进和光明前景。在活动中，开源AI社区凸显了其内部的合作精神和创新能量，并展望了在开源和专有AI模型激烈竞争的未来中，这个领域的潜在变革和发展。
在GPT-4发布及“AI届的伍德斯托克”活动后六个月的时间内，专有模型与开源模型之间的竞争更加白热化。其中，以卓越性能而被大科技公司锁定的专有（封闭源）模型要求用户为API调用支付费用；与此同时，开源模型倡导免费共享和模型参数的可调性，如通过与云服务提供商的利润分享来间接盈利的模式。这两者主导地位争夺对全球企业和消费者的选择具有关键影响，决定着AI将如何引领我们进入一个更为智能的时代。
然而，谁将成为新工业革命的引领者——是专有AI模型还是开源AI模型？
当前，专有模型领先，其主要归因于其卓越的性能和公认的更高安全性。
首先性能成为衡量的关键因素。目前，OpenAI的GPT-4通过多任务语言理解基准测试，展示了其卓越的能力，稳坐大型语言模型之首的宝座。而即便开源模型正展现出迅速的质量提升，它们在与封闭源代码模型的竞争中仍显逊色。这背后原因源于为高昂的前期投入成本以及专业技术知识的需求，在打造基础模型的过程中，构成了显著的商业挑战。总之，专有模型投入了最多的资源。
另一方面，安全性现被认为是专有模型的另一大优势。OpenAI强调，其模型保持封闭的另一个原因在于大语言模型所带来的道德风险。随着模型能力的增强，其被滥用的风险也呈上升趋势。首席科学家Ilya Sutskever表明，如果你认同AI或AGI在未来某时变得极度强大，将其开源将是一个危险的决策。这一观点表明虽然开源模型在可访问性和定制化方面展现出一定的优势，但面临复杂、资源密集型任务和潜在滥用风险时，专有模型依然展现出主导性。
那么，为何开源生成式AI仍受到如此关注，成为科技公司和开发者们投入关注和资源的焦点呢？这主要来自于开源在科技界的广泛应用和成功。例如，现代云基础设施主要运行在Linux上，而机器学习则大力依赖Python等开源语言和工具。开源大语言模型通过公开权重和参数，激发了全球开发者社区的创新与微调，从而在AI创新中占据一席之地。不仅如此，开源模型便于各企业根据特定数据调整，并在实现各类知识特定用例中展现了独到之处。
然而，开源模型也在挑战这个观念，在模型参数方面，“更大”总是“更好”，并强调较小模型可以提供成本效益以及灵活性，在特定应用的微调中或许更具优势。
同时，在AI安全和责任的议题上，虽然专有模型支持者担忧开放模型潜在的风险，开源AI的支持者则认为开源大语言模型通过提供透明度和吸引多元社区的审查，助力在识别和减少偏见上做得更好，实现更为公平的运作。这一方向不仅有助于推动模型的公平性，而且在使用用户数据方面提供了比某些封闭源代码模型更高的透明度。
AI的未来发展中，哪种模型会成为优势？正如文中所说，两者其实各有优势。在这技术日新月异的时代，无论是激发创新的开源模型，还是确保责任和安全的专有模型，都应得到平衡的发展和应用，共同推动AI技术成为更广泛社会的利器。
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