只有开源才能拯救AI

导语 | 随着 AI 技术的蓬勃发展，大模型的开源化正成为人工智能领域的新潮流，但同时引发的伦理和安全风险也饱受大家关注，如何把握平衡其中的尺度成为开源的一大难题。我们又应该如何有效进行开源治理？未来将走向何方？今天，我们特邀了开源社联合创始人、腾讯云 TVP 刘天栋老师，他首先从 AI 智能体热点现象切入，而后过渡到开源面临的机遇与挑战，最后层层剖析 AI 开源的治理之道。

作者简介

刘天栋.Ted，长期专注于参与国内外开源社区，目前包含：开源社联合创始人 | Apache 软件基金会正式会员、孵化器项目委员会成员和导师、社区发展委员会成员 | 腾讯云 TVP；以及开源相关企业或顾问咨询工作，如 BAIN & Company External Advisor。历任开源雨林社区顾问、腾讯云腾源会开源顾问、微软中国战略业务总监、微软开放技术公司及微软亚太研发集团首席技术布道师；甲骨文(中国)渠道及联盟总监、Linux 战略总监、大中华区中间件事业部总经理；Turbolinux亚太区副总裁等。

引言

继机械化、电气化、信息化之后，我们迎来了第四次工业革命——智能化。在我看来，开源运动是第四次工业革命中最关键的思想元素之一，因为开源不仅大幅地改变了生产协作模式，同时也是颠覆式技术创新的催化剂。

对于第四次工业革命的核心大咖——人工智能来说，人工神经网络、机器学习、深度学习、大模型（LLMs）等的诞生，只是人类思想伟大征程的开端，我们根本无法预见奇点（singularity) 何时会到来，也无法清晰描绘人类未来生活的景象。我们对未来的设想，不是去考虑什么会改变，而是去考虑什么不会改变。

相较于科技不可预知的解放，我认为思想的解放更为关键，而开放和开源可能就是其中的一个解答。以下是我的观察与反思。

一、解读AI开源的机遇与挑战

（一）从斯坦福开源智能体小镇看AI发展

不久前，许多人工智能的场景还仅限于个人与机器的互动。然而，人类无穷的创造力很快地就更进一步打破了这个边界，进入了模拟的世界。

最近火爆的斯坦福开源 AI 智能体小镇，它是基于斯坦福论文《 Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 》的发布，这种场景被AI Town 复现出来了。

值得观察的是 AI Town 里 25 位 AI 智能体（类人智能体，以下简称 Agent）之间的自主互动，例如其中一位女性发起的情人节晚宴为由头，接着发生的 Agent 之间自发性地对这个宴会的传播、计划、反应和想法以及他们的行为，可分成以下三类：

信息传播：Agent 之间互相告知信息并使其在城镇中社交传播；
关系记忆：记忆 Agent 之间过去的互动并稍后提及那些早期事件；
协调：与其他 Agent 一起策划并参加情人节派对。

可以想象，未来我们将进一步模拟人们如何在工作中互动，例如，模拟银行的数字资产托管业务，甚至是航空指挥和控制中心的场景。

一方面，AI 智能体或许比人更为可靠，AI Town 的研究人员要求人类以角色扮演的方式，模仿他们观看到的 Agents 的行为和语言来回答采访问题；结果发现 Agents 产生的结果比人类参与者角色扮演的效果更可信。或许是人类远比 AI Agents 来得更为复杂和难以预测？

但与此同时，随着人工智能大模型正在逐渐被人类 “驯服”，也将带来风险可能。在这个 AI Town 里，人类可以扮演 Agent 与其它 Agent 互动，也可以直接影响 Agent 的想法。因此产生了两个主要问题：首先，Agent 无法如实反映人类的情绪（如愤怒），这会影响模拟结果在现实世界的应用。其次，由于对模型驯服或优化的人为干涉，将可能带来伦理和风险问题。研究人员警告，将会存在形成不适当的 “准社会关系 (parasocial relationship)”、错误推论的影响、加剧与生成人工智能相关的现有风险，以及在设计过程中过度依赖 Generative Agents 等风险。例如我们通过上述在 AI Town 里模拟银行的数字资产托管业务，或是航空指挥和控制中心的业务被应用在真实生活里，将产生难以预知的风险。

近期华盛顿大学、港大等研究人员发布了类人智能体 Humanoid Agents，指出AI 逼真还原人类情感！会饿会孤独、会跑步，会发火[1]等。在过去，智能体虽然可以完成看似可信的行动，但和真实人类思维方式并不像，绝大多数人类也并不会提前制定计划，然后在日常生活中一丝不苟地执行这些计划。为了解决智能体和人类思维差异问题，研究者从心理学和社会学中汲取了灵感，引进了快思考（系统 1）和慢思考（系统 2）的元素，以及马斯洛需求理论等，如图所示。

Humanoid Agents 引入了系统 1 所需的三个要素——基本需求（饱腹感、健康和能量）、情感和关系亲密程度，来让智能体表现得更像人类。然后利用系统 2 来规划对应的需求，如此智能体就能调整自己的日常活动，并和其他智能体的互动与对话。

新的研究令人兴奋，但是，上述的 “可能风险” 是否也将因而加速且加剧呢？有一个值得大家注意的关键点，社会大脑假说提出，人类的认知能力很大程度上是为了追踪社会关系的质量而进化的。那么这些 AI 智能体的认知能力也可能将随着 AI 智能体之间的社会关系而进化。

（二）智能体是受控进化或自主进化

如果是自主地进化，人类将如何确保它不会失控？如果是受控的进化，那么由谁以及如何来控制呢？

● 生命游戏（自主进化）

动图封面

很多人都知道或是体验过“康威生命游戏” [2]。只需要透过几个简单的规则设定，生命游戏可以递归创造出无穷巨大的结构，就像细胞组成组织，组织构成器官，器官形成系统，系统合成个体，个体组建社群，社群缔造社会，社会构成国家，以此类推无穷无尽。如今，几乎所有的计算机都是冯·诺伊曼构型，而生命游戏的运算方式更加接近生命活动的真实情况。神经网络活动在理论上也同样如此，在遥远的未来，我们很可能在这些围棋似的生命游戏之中，发现人工智能的真正钥匙。

试想一下，倘若这个 AI Town 或是 Humanoid Agents 像生命游戏一样，边界持续放大、算力持续增强、Agents 不断增加，那么将会产生什么样的演化？是否会像生命游戏一样地自主繁衍下一代，产生新的自我学习或新的类生命形态呢？

● 模拟理论/缸中大脑（受控的进化）

以伊隆.马斯克为代表的不少科学家和思想家，则相信我们生活的世界可能是一个由更先进的文明创造的模拟，如计算机模拟或 “缸中大脑”。听起来令人难以置信，对吗？然而，随着科技的进步，超级计算机或超级人工智能将极有可能创造出逼真模拟。人工智能体的最新发展使该理论更接近现实，可能会成为人工智能发展历史上关键的时刻。

前 Google DeepMind 创始人以及 Inflection AI 的创始人 Mustafa Suleyman 在他的《The Coming Wave》书里认为：“我们很难控制 (contain) AI，但是我们一定要做到，否则就是人类被控制！”

● 26 号宇宙 or 终结者

一个知名的实验“25 号宇宙 (又称老鼠乌托邦)”，前 24 个老鼠乌托邦以及第 25 号宇宙都是以全员灭绝告终。这样的结果令人不寒而栗！如果将老鼠换成 AI Agents (Humanoid Agents)，那么 AI Town 会变成 26 号宇宙，以全体员灭亡告终吗？

Mustafa Suleyman 认为 AI (结合其它科技，如量子电脑、材料科学、机器人、基因工程、生物和农业科技等) 将能大幅提升生产力，让能源、粮食、医疗、制造等的成本趋近于零，并为未来的物资无限供应的零边际成本社会的可能性感到兴奋。因为人类将从无用的劳动中解放出来，进而发挥创意追求梦想。他在某种程度上赞成 OpenAI 创始人 Sam Altman 提出的全民基本收入 (Universal Basic Income - UBI) 的想法。

其实，除了骰子乐观的一面，还有几种薛定谔的猫的可能性：

➢ 如果人类在地球上饱食终日，无所事事，是否会变成 26 号宇宙自我消亡？

➢ 人类变成如 Elon Musk 所说的跨星际物种，殖民月球、火星或是飞出太阳系。是否会像迪斯尼电影 WALL.E 里太空船上无事无能的肥胖人类，在全能 AI 操控下的（26号）宇宙飞船中逐渐消亡？

➢ 或者人类在成为跨星际物种之前或之际，就因为逃不出历史轮回的自相残杀而自我终结？

➢ 或是被人工智能体化身的终结者（天网里的 Terminator）消灭了？

二、生命以负熵为生，开源势在必行

上述论述看起来一片晦暗，其实我是个坚信并践行开放与开源的乐观主义者。如引言所说：“我们对未来的设想，不是去考虑什么会改变，而是去考虑什么不会改变”。

不会改变的是宇宙的物理定律：只要是在一个不开放的环境里，无论是热力学第二定律适用的物理环境，25 号宇宙或是小到个人、家庭、公司、社会等，如果不保持开放的治理、状态和心态，那么由于熵增而趋于热寂的状况就必然发生。

薛定谔说：“生命以负熵为生”。负熵求生需要有外力来做功，要保持开放，还需要智能化。从人类的进化史来看，我们大概率不会因为智能化而怠惰，反而是与天斗、与人斗、与己斗，其乐无穷的例证无数。

人类正携手人工智能，透过彼此的外力做功和双向奔赴的智能化，共同为减熵找到出路。例如 AI 快速地飞入千行百业、千家万户为人类服务，而人类对 AI 能力进化的介入，如调优（Fine-tuning）与强化学习（RLHF）等努力，也从未停止。

因此，减熵里最关键的一步，即人工智能的开放与开源势在必行。否则，由少数人或寡头控制的封闭人工智能黑盒子，最终只会带领我们走向消亡与热寂。

三、人工智能开源的治理

作为通用人工智能（Aritificial General Intelligence）的代表——生成式人工智能（Generative AI）的颠覆式创新与突破带来了无限的机遇及想象空间，当然同时也带来了挑战甚至明显而即刻的危险。

（一）范式转移使治理成为可能

当以大模型为代表的人工智能的能力，遇上开源，犹如干柴遇到烈火，立即成为彼此相辅相成的飞轮。Meta 大模型 Llama 2 的开源（开源界多认为 Llama 2 的开源加上了商用的限制，因此不纯粹），引爆了全球及中国人工智能的开源势头。同样的范式转移，我们已经在操作系统、云计算、大数据、区块链、IoT 等多个领域反复地见到。例如 Google 的安卓系统（Android）、TensorFlow，微软的 VS Code、Meta 的 Pytorch 等，都是透过开源成功地打造强大的开源生态体系的典范。

目前少数科技巨头公司试图以其财力抢占算力，霸占一代又一代科学家在神经网络、机器学习（深度学习等）、通用人工智能等领域，前仆后继地投入研究的成果。我们期盼这些科技巨头公司们能见贤思齐，学习伊隆·马斯克以其颠覆式科技创新加上生产流程创新的思维与努力，推动并践行开源，来打造自身的护城河，而非透过闭源及专利打造封闭的黑盒子，制造熵增、阻碍创新。否则这些目前的巨头，终将如凯文·凯利预测一样，必将会被新创公司和开源的浪潮所淹没。

（二）重重隐患下多样化应对

强大的人工智能也带来了政治、社会、经济、科技、伦理道德方方面面的风险，例如操纵选举、散播假消息、利用 DeepFake 诈骗、歧视偏见、侵犯隐私、违反知识产权、伤害人权、安全合规漏洞等。

很多人担心一旦生成式 AI 开源之后，一个高中生或大学生在自家车库里，就有可能利用 AI 学习并制造出生物或化学等大杀伤力武器；一些美国大公司的人工智能驱动的招聘系统被暴露出对种族、性别、长相等的参数有歧视性的设定；还有利用几乎可以以假乱真的个人形象及语音被盗用、被仿造来进行诈骗等等。

可能很多人对 2007-2008 年在美国发生的次级贷款（简称次贷）风暴记忆犹新。它基本上是由华尔街少数极度聪明的一批人构筑了一种非常复杂，除了他们没有人能搞懂的金融衍生商品，亦即把一些信用等级不佳的房屋贷款包装成高利润的衍生产品，最后信用崩塌导致了雷曼兄弟的倒闭，以及随之而来全球的金融风暴。少数人、极其聪明、黑盒子算法，听起来是否很熟悉吗？未来的次脑风暴会不会也在逐渐形成呢？这不禁引人深思。

但也无需太过悲观，在我看来，人工智能开源的治理有以下切入点：

● 精英治理

全球许多有识之士认为开源是人类生产关系创新以及技术创新，透过开放式协作共赢的最佳手段。政府、企业、科研机构以及开源社区携手合作，采取任人唯贤、精英治理（Meritocracy）的模式，建立一个专业、可信而跨领域的中立咨询机构，博采周咨并快速更新迭代出一套《人工智能法案》（欧盟花了四年多时间精心打磨，值得参考），并将开源纳为核心基础理念。国内最近出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》是一个尝试的开始。

● 定义人工智能开源

Mustafa Suleyman 认为西方世界不需要恶意地假设中国会试图利用高科技，例如人工智能、生物科技等，来伤害人类。他希望西方发达国家集团即刻展开控管人工智能的发展方向，并且也包容中国加入全球协作。

国际开源社区长久以来拥护认同的 “OSI 开源定义十条”，也应该适用于尚在全球范围讨论的 “人工智能开源定义”。除了软件之外，人工智能开源应该彻底开源大模型、框架、算法、参数、微调权重以及脱敏之后的数据集。

全球开源界的专家们普遍认为，开源许可证（包含人工智能的开源）里应该只专注于商标、知识产权、再分发限制之类的条款，没有必要考虑囊括伦理道德等可能造成歧视的条款，这些应该由法律来规范。

相关法律在究责时，应该专注于到达终端用户手中的最终制品，如 App，自动驾驶汽车，儿童玩具等，以及数据的隐私与安全合规。而非去究责作为原料、工具或是半成品的开源项目。举个例子，如果你用铁块和木条等原料组成了一个工具锤。如果有人用了这个工具锤伤害了人，那么法律应该去追究提供铁块与木条的原料厂商，还是制成工具锤的制造商吗？

只有专注于监管最终制品所产生的结果而非过程，那么创新将不受影响，监管的成本与难度将大幅下降，从而提升效率，因为开放协作的开源社区里将会有无数的眼睛在协助监管。

● 与国际接轨

另外，全球多家开源基金会和组织也已经展开了协作，希望能影响欧美政策制定者在人工智能和安全合规上，借由开源助力制定新的人工智能与网络安全合规的政策与法令。同时，开放源代码促进会（Open Source Initiative）正与 Linux 基金会以及其它诸多开源基金会和组织，携手推动定义新一代的开源人工智能的定义（Defining Open Source AI）以及相关的许可证。开源社也参与到了全球开源基金会和组织互动讨论的环节。只有推动或鼓励上述中立机构以及开源社区，迅速与国际开源基金会和组织紧密互动，才能合力影响欧美发达国家的政策制定者。