# 禁止开源AI将是一个错误

- 来源：Nathan Lambert：Interconnects（RSS）
- 作者：Nathan Lambert
- 发布时间：2026-06-19 21:02
- AIHOT 分数：56
- AIHOT 标记：精选
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- 原文链接：https://www.interconnects.ai/p/banning-open-source-ai-would-be-a

## 精选理由

在华盛顿弥漫监管 AI 空气的当下，这篇文章是对‘禁止开源 AI’冲动的清晰反驳。它系统梳理了开源在教育、创新和竞争中不可替代的价值，尤其适合对政策走向摇摆不定的人阅读。

## AI 摘要

近期行政命令、国会提案及对Anthropic最先进模型的境外访问限制，可能开启新一轮AI监管。开源软件已支撑全球90%以上软件并创造8万亿美元经济价值，在教育、创新和竞争三方面持续赋能。Anthropic与OpenAI的封闭模型加剧市场集中，开源（尤其开放权重）是初创公司、教育机构和企业获得替代方案的唯一平衡力量。开源透明性使其更安全，更多工程师可剔除不需要的模型行为或修复漏洞。以中国竞争为由监管开源将适得其反，美国初创公司正依赖包括中国在内的开源模型提升效率。

## 正文

本文原是一篇为普通非技术读者撰写的评论文章，由我与 Interconnected 联合执笔。那些守门人——我们投稿的众多媒体机构——都拒绝刊登。幸运的是，我们有自己的平台来传达这一信息。请帮助我们将这篇评论转发给您认识的任何对开源 AI 持观望态度、或刚接触该话题并想了解更多的人。谢谢。

在华盛顿，监管 AI 的势头正盛。随着近期签署的审查 AI 模型的行政命令、一项进一步立法监管 AI 的国会提案、政府可能持有前沿 AI 实验室股份的动向，以及上周五禁止任何地方的外国公民访问 Anthropic 最先进模型的行动，这可能是未来更多 AI 监管措施的开端。

我们担心未来的行动可能会无意或有意地监管甚至禁止开源——这是 AI 领域一个备受诋毁和误解的话题。那将是一个严重的错误。

开源——简单来说，就是一种允许技术以公开透明的方式被共享、构建和分发的流程——是安全、可靠的，并能推动经济增长。早在 AI 出现之前，全球超过 90% 的软件就已经建立在开源基础上，并产生了超过 8 万亿美元的经济效益。如今，开源技术正在悄然训练、改进、部署和保护着各地的 AI。

三十多年来，开源一直在推动三大趋势，并维护着美国社会珍视的三项价值观——教育、竞争和创新。

开源是支持教育的，因为它的根源在于学术机构试图让技术变得自由和开放，而不是被大公司追求利润最大化的狂热或咄咄逼人的律师所挟持。

开源的前身是自由软件运动，始于1983年麻省理工学院的校园。那时，每一次使用软件的小举动——无论是教授学生、开展研究，还是提升打印机的性能——都意味着要向AT&T或施乐这样的大公司付费或与其打交道。在这场斗争催生开源之后，如今美国每一所大学、社区学院和编程训练营的学生，都能利用开源所赋予的自由来学习如何编程、设计和构建。开源是全球技术教育的核心。

开源之所以有利于创新，是因为它本质上提供了一套工具，外加一个由其他用户组成的社区，免费帮助任何人将想法变为现实。结合其在教育中的作用，它浇灌了近年来大多数创新的种子。其中一些种子成为了爱好，为爱好者带来了快乐和个人成长。另一些则长成了像Meta这样的巨头公司，Facebook的初始版本完全是在一整套开源软件的基础上构建的。

每一天，新的想法或解决方案都在宿舍、车库或地下室里被编写成代码，这一切都是因为开源让创新者能够创造，而无需担心诉讼或高昂的费用。

开源有利于竞争，因为它帮助后来者挑战并与大型现有企业竞争，从而遏制垄断威胁。Linux，这个如今运行着全球超过90%云计算基础设施的开源操作系统，曾是Windows垄断的解药（以至于微软前CEO史蒂夫·鲍尔默称Linux为“癌症”）。Android，这个开源移动操作系统，在苹果iPhone可能控制市场之前，催生了一系列具有竞争力的智能手机。在自动驾驶、数据库和半导体设计等更细分但同样重要的领域，还有许多其他例子。

如果没有开源的平等化和民主化特性，我们都将生活在更多垄断和更少自由市场竞争所带来的寻租后果之中。

AI会改变这一切吗？不会。

Anthropic 和 OpenAI 这两家双头垄断企业，正凭借其封闭的专有模型迅速集中权力。尤其是 Anthropic，最近更是展现了其垄断手腕——当有人利用其最先进的模型来改进其他模型时，它会主动降低该模型的能力。虽然这些模型的能力毋庸置疑，但其高昂的价格和市场集中度也同样不容忽视。开源 AI（主要以开放权重模型的形式存在）一直是初创公司、教育机构以及寻求替代方案的企业唯一的制衡力量。

开源是否会导致更多的安全或安保问题？并非如此。

我们承认，对于可能达到前沿能力的开源模型，其安全影响值得持续关注。但总体而言，开源所固有的透明性使其更加安全可靠，因为更多的工程师和研究人员能够剔除不受欢迎的模型行为（如审查制度），或修复运行这些模型的软件中的漏洞。正如一句流行谚语所说：“只要有足够多的眼睛，所有漏洞都是肤浅的。” 正如 Airbnb 首席执行官 Brian Chesky 所解释的那样，当开源模型部署在自家公司的基础设施上时，它也不会传输数据。开源 AI 是最安全、最保护隐私的路径。

那中国呢？需警惕意想不到的后果。

中国在经济、军事、外交等多个维度上无疑是美国的激烈竞争对手，但以此为由作为监管开源的借口，将会适得其反。

开源模型实际上正在提升许多美国初创公司的效率和盈利能力，这些公司无力承担向 Anthropic 或 OpenAI 支付垄断级别的高昂溢价。从事编程、法律及其他领域的 AI 公司每天都在使用开源模型，包括来自中国的模型。这些模型由中国实验室开发的事实，应当成为一个警钟：美国对开源领域的投入和重视都远远不够！正确的应对之道应是加大对国内开源的支持。因中国因素而监管或限制开源，只会适得其反：对教育、创新和竞争造成寒蝉效应，同时将世界其他地区——其中许多地区与我们一样渴望开源带来的益处——推向中国标准的怀抱。

前最高法院大法官路易斯·布兰代斯曾有名言，在消除企业或社会不当行为方面，“阳光被认为是最好的消毒剂”。开源正是科技与 AI 领域的“阳光”。美国应当永远站在光明的一边。