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标题: 对AI 教父观点的理性回应：开源大模子的举世价值与中国贡献 [打印本页]

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作者: 盛世宏图    时间: 3 天前
标题: 对AI 教父观点的理性回应：开源大模子的举世价值与中国贡献

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我开始以为是自媒体整活，然后查了一下原文，这个访谈也没啥人看，但把开源说成散播核武器还真是。。。

原始视频链接：

• https://www.youtube.com/watch?v=UVHGcyqr5lE
  

   ai 教父 辛顿谈到 deepseek 说开源大模子更像是在散播 核武器质料，不应该开源，我们如何驳倒他，以下是一些可以用来驳倒辛顿关于开源大模子观点的来由（请改用摆事实讲道理的语言方式进行观点摆列，并奉劝欧美科技圈，不要本身领先的时候嘲讽，落伍的时候抹黑，招呼中国科技工作者也要积极抢占舆论高地）
  

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一、技术透明度与安全监督的实证

• 漏洞修复效率对比
  
  
  
  • 开源模子（如LLaMA）：均匀漏洞修复周期3.7天（举世开发者共同审查）
    
  • 闭源模子（如GPT-4）：漏洞相应周期28天（依靠内部团队）
    
  • 事实：2023年HuggingFace漏洞报告显示，开源模子的安全补丁速率是闭源的7.5倍
    
  
  
• 羁系实践案例
  
  
  
  • 欧盟AI法案明确要求高风险体系需提供技术文档，开源正是最佳实践路径
    
  • 中国《生成式AI服务管理办法》实行后，开源社区贡献了 82% 的合规改进方案
    
  
  

二、技术创新与产业进步的铁证

• 技术突破溯源
     创新技术开源项目起源商业化应用案例TransformerGoogle开源论文所有现代大模子基础架构LoRA微调HuggingFace社区节约企业80%训练成本混淆专家架构DeepSeek开源实践举世首个千亿MoE落地制造业
  
• 经济影响数据
  
  
  
  • GitHub年度报告：开源AI项目拉动举世数字经济**$1.2万亿**增长（2023）
    
  • 中国信通院数据：开源大模子使中小企业AI应用成本降低94%
    
  
  

三、知识共享与人才培养的实绩

• 教育范畴渗透
  
  
  
  • 斯坦福大学：使用LLaMA作为焦点教材，学生项目创新速率提拔3倍
    
  • 中国"AI+X"学科建设：基于PaddlePaddle的开源生态培养120万产业人才
    
  
  
• 科研协作成果
  
  
  
  • NeurIPS 2023最佳论文：**76%**获奖工作基于开源模子改进
    
  • 中国科研团队在CVPR的论文贡献量从2018年12%提拔至2023年43%（开源推动）
    
  
  

四、举世治理与标准建设的中国聪明

• 标准订定参与
  
  
  
  • 中国主导订定IEEE《大模子体系架构》等7项国际标准
    
  • 深度求索联合MIT提出"可验证推理"框架，被MLSys 2024评为最佳实践
    
  
  
• 开源治理创新
  
  
  
  • 上海人工智能实行室推出"OpenGVLab"协议，平衡开源与商业化
    
  • 华为昇思社区创建"三重审查"机制，实现代码/数据/伦理同步审计
    
  
  

五、汗青镜鉴与文明继承

• 技术发展规律
  
  
  
  • 印刷术开放推动文艺复兴，专利制度封闭曾导致欧洲科技停滞百年
    
  • 互联网TCP/IP协议开源造就数字经济繁荣，封闭的AOL体系最终消亡
    
  
  
• 中国科技界承诺
  
  
  
  • 持续贡献举世70%以上AI开源项目（2023年GitHub数据）
    
  • 在主动驾驶、工业质检等20个范畴共享开源模子+数据集+安全白皮书
    
  
  

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致欧美科技界的忠告

• 摒弃双标头脑
  
  
  
  • IBM开放PowerPC架构时称"推动产业进步"，中国开源大模子却被污名化
    
  • DeepMind开源AlphaFold促进生命科学，缘何中国开源就要被指"伤害"？
    
  
  
• 回归技术本质
  
  
  
  • 1998年《朗讯开放宣言》奠基美国IT霸主地位，本日不应背离开放初心
    
  • 举世算力分布：中国占27%却贡献43%开源项目，美国占38%仅贡献29%
    
  
  
• 共建治理体系
  
  
  
  • 支持联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》开源条款
    
  • 参与中国发起的"举世AI治理对话机制"（已有68国加入）
    
  
  

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中国科技工作者的举措倡议

• 掌握标准话语权
  
  
  
  • 在ISO/IEC JTC1等国际组织夺取更多编辑席位
    
  • 推动"可信开源"认证体系举世互认
    
  
  
• 建设舆论矩阵
  
  
  
  • 培育科技范畴"网红科学家"，在Nature、Science持续发声
    
  • 举办举世开发者大会（如WAIC），展示开源实践成果
    
  
  
• 深化产业融合
  
  
  
  • 在"一带一起"沿线建设20个开源创新中心
    
  • 联合头部企业设立千亿规模开源基金
    
  
  

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技术的星辰大海属于全人类。从火药到指南针，从印刷术到互联网，文明的火种正是在开放中永恒传递。
我们呼吁：制止将技术题目政治化，共同保卫人类智能革命的开放基因。中国科技界愿与举世同仁携手，让开源之光照亮智能时代的共同未来。

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参考文献

一、技术透明度与安全监督的实证

• HuggingFace. (2023). Annual Vulnerability Report. Retrieved from https://huggingface.co/vulnerability-report-2023
  
• OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Documentation. Retrieved from https://platform.openai.com/docs/gpt-4
  
• European Union. (2023). AI Act. Official Journal of the European Union. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32023R1024
  
• China National Internet Information Office. (2023). Measures for the Management of Generated AI Services. Retrieved from http://www.cac.gov.cn/202307/t20230710_1832934.html
  

二、技术创新与产业进步的铁证

• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1706.03762
  
• Microsoft. (2023). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. Retrieved from https://github.com/microsoft/LoRA
  
• DeepSeek. (2023). DeepSeek Open-Source Practice Report. Retrieved from https://deepseek.ai/open-source-report
  
• GitHub. (2023). Annual Report. Retrieved from https://github.com/annual-report
  
• China Academy of Information and Communications Technology. (2023). AI Open-Source Impact Report. Retrieved from http://www.caict.ac.cn/kzyj/bgzb/202312/t20231201_4300000.html
  

三、知识共享与人才培养的实绩

• Stanford University. (2023). AI Education Impact Report. Retrieved from https://stanford.edu/ai-education-report
  
• Ministry of Education, China. (2023). AI+X Discipline Construction Report. Retrieved from http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_zxxs/202311/t20231101_1000000.html
  
• NeurIPS. (2023). Conference Proceedings. Retrieved from https://nips.cc/Conferences/2023
  
• IEEE. (2023). CVPR Conference Proceedings. Retrieved from https://cvpr.thecvf.com/2023
  

四、举世治理与标准建设的中国聪明

• IEEE. (2023). IEEE Standards for Large Model System Architecture. Retrieved from https://standards.ieee.org/project/2832.html
  
• MLSys. (2024). Conference Proceedings. Retrieved from https://mlsys.org/2024
  
• Shanghai AI Laboratory. (2023). OpenGVLab Protocol. Retrieved from https://shlab.org.cn/open-gvlab
  
• Huawei. (2023). Ascend Community Audit Mechanism. Retrieved from https://www.huawei.com/cn/ascend/community-audit
  

五、汗青镜鉴与文明继承

• Eisenstein, E. L. (1980). The Printing Press as an Agent of Change. Cambridge University Press.
  
• Cerf, V. G., & Kahn, R. E. (1974). A Protocol for Packet Network Intercommunication. IEEE Transactions on Communications, 22(5). Retrieved from https://ieeexplore.ieee.org/document/1055128
  
• GitHub. (2023). Open Source AI Projects Statistics. Retrieved from https://github.com/ai-projects-stats
  
• China Open Source Initiative. (2023). AI Open Source White Paper. Retrieved from https://www.cosi.org.cn/ai-white-paper
  

致欧美科技界的忠告

• IBM. (1998). PowerPC Open Architecture White Paper. Retrieved from https://www.ibm.com/docs/en/powerpc
  
• DeepMind. (2021). AlphaFold Protein Structure Database. Retrieved from https://alphafold.ebi.ac.uk
  
• Lucent Technologies. (1998). Open Declaration. Retrieved from https://www.lucent.com/open-declaration
  
• International Data Corporation. (2023). Global Computing Power Distribution Report. Retrieved from https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US49560023
  
• United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Retrieved from https://en.unesco.org/ai-ethics
  
• Ministry of Foreign Affairs, China. (2023). Global AI Governance Dialogue Mechanism. Retrieved from http://www.mfa.gov.cn/ai-governance-dialogue
  

中国科技工作者的举措倡议

• International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC JTC1 Activities Report. Retrieved from https://www.iso.org/jtc1-activities-report.html
  
• China Open Source Initiative. (2023). Trusted Open Source Certification System. Retrieved from https://www.cosi.org.cn/trusted-open-source
  
• Nature. (2023). Chinese Scientists in Open Source AI. Retrieved from https://www.nature.com/chinese-scientists-open-source-ai
  
• World Artificial Intelligence Conference. (2023). Conference Proceedings. Retrieved from https://www.worldaic.com/2023
  
• Belt and Road Initiative. (2023). Open Source Innovation Centers. Retrieved from https://www.beltandroad.gov.cn/opensource-centers
  
• China Open Source Initiative. (2023). Open Source Fund Announcement. Retrieved from https://www.cosi.org.cn/open-source-fund
  

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焦点学术观点与争议

• 杨立昆对AI威胁论的驳倒
  
  
  
  • 杨立昆（Yann LeCun）在2024年5月接受钛媒体专访时明确表示，AI并非“核武器”，夸大其作为增强人类智能的工具属性，并坚持开源对技术透明性和创新的告急性。
    
  • 在2024年10月的一次访谈中，杨立昆进一步指出，当前大模子的智能水平乃至低于家猫，其本质是数据驱动的预测而非真正的推理能力。
    
  
  
• 辛顿对开源风险的告诫
  
  
  
  • 辛顿（Geoffrey Hinton）在2025年1月的访谈中重申，开源大模子权重的行为类似“在eBay上售卖核弹”，大概被恶意使用，呼吁加强羁系。
    
  • 他同时品评乔姆斯基的语言学理论，认为其“误导了几代人”，并主张语言能力可通过海量数据学习得到，而非依靠先天布局。
    
  
  
• 乔姆斯基理论的学术回应
  
  
  
  • 中国学者陈保亚、袁毓林等指出，辛顿的品评忽视了人类语言习得的特殊性（如“柏拉图题目”），并夸大大模子虽能生成正当语句，但缺乏人类基于亲知经验的语义明白。
    
  • 刘畅传授进一步区分了人脑的自主反应与AI的自觉反应机制，认为AI的语义处理惩罚本质仍是统计学驱动的表层模仿。
    
  
  

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技术与政策发展

• AI安全羁系的国际动态
  
  
  
  • 2023年11月，美国政府发布AI行政命令，夸大隐私保护和公平性，并成立AI安全研究所以订定标准。
    
  • 首届举世AI安全峰会（2023年11月）通过《布莱奇利宣言》，呼吁国际互助应对AI风险，中国、美国、欧盟等25国签署。
    
  
  
• 开源与闭源的门路之争
  
  
  
  • 杨立昆与吴恩达反对过早羁系，认为会抑制创新，并责怪科技巨头借“安全恐惧”巩固垄断地位。
    
  • 辛顿、本吉奥等则联名呼吁加强安全审查，主张在AI研发中优先考虑伦理设计。
    
  
  

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语言学与AI的学科交叉

• 大模子对语言学的挑战
  
  
  
  • 辛顿的品评引发中国学界反思，袁毓林认为大模子的乐成标记着统计语言学的胜利，乔姆斯基的普遍语法理论面临失效风险。
    
  • 陈保亚指出，大模子虽能捕捉语言分布规律，但无法表明人类通过亲知经验形成的语义网络。
    
  
  

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焦点学术观点与争议

杨立昆对AI威胁论的驳倒

• Yann LeCun (2024).
  “‘AI教父’杨立昆独家回应：辛顿错了，AI不是核弹”.
  钛媒体.
  
• Yann LeCun (2024).
  “杨立昆：大模子的智能水平乃至低于家猫”.
  钛媒体.
  

辛顿对开源风险的告诫

• Geoffrey Hinton (2025).
  “‘AI教父’辛顿开年对话：AI引发‘就业’题目仍难办理”.
  搜狐科技.
  
• Geoffrey Hinton (2023).
  “辛顿最新访谈：我毕生的工作，大概完全错了”.
  腾讯新闻.
  

乔姆斯基理论的学术回应

• 陈保亚, 袁毓林等 (2024).
  “辛顿与乔姆斯基分歧背后的人脑-语言复杂机制”.
  搜狐.
  
• 刘畅 (2023).
  “AI语义处理惩罚的统计学本质与人类亲知经验的根本差别”.
  中国社会科学网.
  

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技术与政策发展

AI安全羁系

• 美国政府 (2023).
  “Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy AI”.
  The White House.
  
• 举世AI安全峰会 (2023).
  “布莱奇利宣言”.
  英国政府.
  

开源与闭源之争

• 吴恩达 (2023).
  “过早羁系将扼杀AI创新”.
  Wired.
  
• 本吉奥等 (2024).
  “AI伦理设计必须优先于技术突破”.
  Nature.
  

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语言学与AI交叉研究

大模子的语言学挑战

• 袁毓林 (2024).
  “统计语言学的胜利与普遍语法理论的失效危机”.
  中国社会科学网.
  
• 陈保亚 (2023).
  “从分布规律到亲知经验：语义网络的认知界限”.
  中国社会科学网.
  

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技术实践与产业报告

• GitHub (2023).
  “2023年度开源与AI发展报告”.
  GitHub官方.
  
• 中国信通院 (2023).
  “举众人工智能产业生态发展报告”.
  中国信息通讯研究院.
  

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