开放模型的实际收益能否超过安全风险？

MIT Technology Review分析开放模型在研究、本地部署和分散AI权力方面的收益，以及其更易被滥用、难以通过过滤器和撤销访问来控制的风险。文章指出，开放模型目前整体能力仍落后于闭源模型，但可下载、修改、组合和微调，研究者也能观察其内部结构。文中还讨论去除有害训练数据、抗篡改训练和分阶段发布等降低风险的路径，并强调真正开放还涉及训练数据和可负担硬件。