Facebook母公司Meta行政總裁朱克伯格周一在公司網站發表6500字、題為「The Future is for Everyone(未來屬於每個人)」的文章,闡述了他對人工智能為世界帶來的願景,設想未來每個人都將擁有自己的、無所不知的人工智能代理,改善他們生活的各方面。朱克伯格又解釋他為什麼偏愛開源人工智能,讓開發者將關鍵組件提供給任何人進行檢查、修改和構建,呼籲美國降低開源人工智能的限制,以便更好地與中國競爭。
朱克伯格周一發表6500字、題為「The Future is for Everyone(未來屬於每個人)」的文章,推動AI開源模型。
朱克伯格在文章中表示,Meta正致力打造一個每個人都能擁有創建新企業、接受博士級輔導和提供個人化生活方式建議的AI工具的時代,「我8歲的女兒已經能夠將自己的想法編寫成程式碼,並快速製作影片。」他說「很快,每個人都將擁有發明創造的超能力。」
朱克伯格闡述了他為何認為開源是人工智能公平發展的更佳途徑。他警告說,如果人工智能「超級智慧」的控制權過於集中,將會對其他人造成不利影響,「關鍵在於找到一種平衡,確保先進的人工智能能夠『廣泛分佈』,從而公平地賦能數十億人。」他警告,如果先進人工智能的控制權集中在少數幾家公司、機構或政府手中,將會帶來風險。
朱克伯格表示,與中國等國家相比,美國面臨的一個顯著劣勢,就是在這裡建設基礎設施更加困難,「目前外國實驗室在這方面擁有若干優勢,因為美國實驗室在訓練數據方面必須遵守更多額外限制。」他強調:「如果我們希望美國的開源模型長期保持領先,美國的政策就必須減少這些額外阻力。」
Meta 一直以來都是開源模型的倡導者,但由於OpenAI、Anthropic和Google 等競爭對手沒採取同樣做法,Meta很難跟上他們的步伐。他沒點名寫道:「其他大多數實驗室都專注於為公司、政府或其他機構構建人工智能,因此如果這些實驗室領先,那麼權力平衡將有利於大型機構而不是個人。」
朱克伯格又呼籲美國相關部門重新考慮對「數據蒸餾」的立場,指利用一個強大人工智能系統的輸出結果來訓練較小的模型,使後者能夠以低得多的算力完成部分相同任務。特朗普政府曾誓言要打擊利用數據蒸餾技術從美國AI模型中提取技術。但朱克伯格認為,如果美國希望本國企業在開放權重模型領域取得領先,就需要重新審視相關政策,包括有關資料使用和「蒸餾」的政策。
朱克伯格說:「有些人試圖把『蒸餾』描繪成有害,但我認為保護『你可以從任何你能觀察到的事物中學習』這一原則至關重要。世界就是這樣運轉的,如果我們在這方面自我設限,美國將無法繼續發揮領導作用。」
Meta今年計劃在人工智能基礎設施上投入最高1450億美元, 並設立一個新的10億美元基金,緩解外界對Meta大規模建設資料中心所帶來影響的擔憂。
Meta今年計劃在人工智能基礎設施上投入最高1450億美元,朱克伯格也宣佈設立一個新的10億美元基金,透過向社群提供支持,緩解外界對Meta大規模建設資料中心所帶來影響的擔憂。他又表示,Meta將建立一套治理架構,賦予公司獨立董事批准模型發布安全標準的權力。
Meta與其他幾家科技公司一樣,開發人工智能模型,為Instagram和Facebook等平台提供支援,宣布發布一款新的開源人工智能模型Muse Glimmer,該模型可在個人電腦上運行,並表示很快就會推出更多模型。該公司也將為開發者提供存取更強大的人工智能模型Muse Spark 1.2的途徑,此模型為Meta目前最先進的模型,由去年斥資組成的超級智能團隊開發,Meta希望藉此重新奪回人工智能競賽中的優勢地位。
Meta發布一款新的開源人工智能模型Muse Glimmer。
據美媒ABC引述非營利數位權利倡導組織「Fight for the Future」高級政策顧問Matt Lane 認為,朱克伯格關於開源人工智能的重要性的觀點是正確的。他表示,在AI可能被用來入侵電子系統的世界裡,共享開源AI系統對於安全至關重要,如果所有人都使用Meta設計的AI系統,即使這些系統完全開源,最終受益的只有Meta。
觀察者網指,開放權重模式通常比OpenAI和Anthropic等公司的領先模式成本更低。 在AI程式碼協作平台Hugging Face遭到一個失控的OpenAI模型入侵後,這類限制更開始受關注。由於閉源模型在網路安全用途方面受到限制,Hugging Face被迫使用中國開放權重模型來抵禦這次攻擊。
中國新創公司目前在開放權重模型競賽中處於領先地位,月之暗面的Kimi K3、阿里巴巴的Qwen3.8-Max以及DeepSeek的V4-Flash,在性能上都足以與美國頂尖系統抗衡。相較之下,美國開發商OpenAI、Anthropic以及Alphabet旗下Google的領先模型都是閉源權重模型。
據消息人士透露,特朗普政府本月較早前已告知人工智能開發商,政府不會要求開放權重人工智能模型接受自願性安全測試。
深喉
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