
{{aisd}}
AI生成 免责声明
“我们想要AGI(通用人工智能)更快到来。”
11月3日,在2026年世界互联网大会乌镇峰会的人工智能对话环节,DeepSeek研究工程师高熙讲述了DeepSeek的开源逻辑。对于将研究成果开源,他表示是为了让AGI更快到来。
当前,AI技术发展呈指数级增长,每年都有巨大突破:从简单翻译到深度推理,再到解决复杂数学和计算机问题。
在AI加速发展的背景下,高熙认为对手是时间而非竞品。“在AI竞赛中,真正的对手不是其他大模型公司,而是流逝的时间。”他认为,无论AGI由哪家公司研发,其带来的技术变革(如医疗突破)都将惠及全人类。在这个视角下,“当AGI到来时你不会在乎它究竟是哪个模型公司带来的”。
基于这一初衷,开源成为了更好的选择。高熙表示,研发过程中,发现新方法如更低成本的训练方式、更优的模型结构后,最自然的做法是立即公开以供验证和应用。若他人解决了问题,则迅速跟进应用;若自己解决了问题,则分享以推动整体进程。10月20日,DeepSeek宣布,将内部推理框架DeepInfer全面开源。
阿里巴巴ATH事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒表示,开源具有两大重要意义。一是加速AI创新,改变创新范式。刘大一恒表示,开源改变了AI创新的范式,使核心技术不再仅掌握在少数企业手中,而是让全球开发者和生态共同参与创新。同时,开源不仅是开放模型使用权,更是开放了全球每个人参与创造AI的权利。此外,开源可以赋能学术界,同时反哺生态,推动模型发展。
二是开源实现去中心化与分布式创新。“头部公司可能忽略小语种、特殊垂类应用、特殊硬件/芯片适配等问题。开源让更多参与者贡献技术,形成更完整的技术生态闭环。”
在AI普惠方面,刘大一恒表示开源模型的存在防止价格垄断:开源模型的存在将模型性价比拉升至较高区间,避免了闭源模型可能出现的价格垄断,降低了大众使用门槛。此外,在数据安全与自主权方面,对于数据不能外传的场景,开源允许用户在本地部署,确保数据安全。
开源模型同样具有风险,主要体现在不可撤回性和缺乏外部防护依赖。针对开源模型的治理,当前常见的做法是根据模型能力进行分级管理。然而,这种基于当前能力判断的治理方式存在显著缺陷,包括低估模型潜力以及技术演进的不确定性。对此,刘大一恒表示鉴于单独限制模型开放难以从根本上解决问题,建议从模型之外寻求解决方案,包括完善法律法规、制定行业规范以及建设更多基础设施,以缓解安全风险。