模型开源不是智商税 开闭源并非二选一

主要观点总结

本文主要讨论了开源模型在避免“智商税”方面的作用，以及为何需要摒弃开闭源二分法。文章从三个方面展开：开源模型生态让模型专业性“梯度缓降”，推动知识的传播和技术的扩散；开源提供了模型技术最佳的“试验田”，满足应用领域和资源配置的多样化需求；模型开源生态的建设有利于打造从模型研发到应用的、多方参与的生态秩序。同时，文章也指出了如何避免模型开源过程中的问题和风险。

关键观点总结

关键观点1: 开源模型能够避免‘智商税’

开源模型通过促进知识的传播、技术的扩散，帮助使用者提高对模型技术的认识和理解。此外，开源模型提供了最佳的‘试验田’，满足应用领域和资源配置的多样化需求，并培育出多元化的工具链。

关键观点2: 需要摒弃开闭源二分法

避免非此即彼的偏好或概括性地判断，应该兼容并包多样化的技术路线，将知情权和选择权留给开发者和需求方。同时，鼓励更负责任的开源，与各方共同探索针对开源的治理方式。

关键观点3: 模型开源生态的建设有利于打造多方参与的生态秩序

模型开源生态为政策的选择与判断提供重要依据，打造从模型研发到应用的、多方参与的生态秩序。在这一过程中，应促进不同主体在共商、共建、共享和互相竞争的过程中共同探索，并促进整体的技术知识、模型能力、产业资源的增长、积累和流动。

文章预览

作者：傅宏宇 彭靖芷 袁媛 导语 近期有观点提出开源模型是“智商税”，意指开源模型能力不足，开源模型的使用者不够专业理智。然而，与闭源模型相比， 开源模型并非能力不足，开闭源之间也并非二元对立 。 相反 ， 开源反而能避免“智商税”： 首先，开源模型生态让现模型专业性“梯度缓降”，推动知识的传播、技术的扩散，促进广泛的参与、经验的积累，帮助使用者提高对模型技术的认识和理解，让大家因为“懂模型”而更好地“用模型”；其次，开源提供了模型技术最佳的“试验田”，以不同规格、性能、用途的“模型池”满足应用领域和资源配置的多样化需求，并培育出了可供借鉴和选择的多元化工具链；最后，模型开源生态的建设有利于打造从模型研发到应用的、多方参与的生态秩序，为政策的选择与判断提供重要依据。针对模 ………………………………