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重点标签 开源大模型、闭源大模型、智商税、AI发展、技术竞争
文章摘要
在2024年世界人工智能大会(WAIC 2024)期间,业界对于开源大模型与闭源大模型的优劣展开了激烈的讨论。开源与闭源模型之争,被形象地称为“智商税”问题,意指在AI领域中,选择何种模型可能会影响企业或个人的竞争力。
开源与闭源模型的争论
开源模型的支持者认为,开源能够促进技术的共享与创新,提高模型的透明度和可解释性,有助于社会各界审视模型并推动AI的健康发展。而闭源模型的支持者则认为,闭源模型在性能上通常优于开源模型,具有更低的推理成本,尤其在国内市场,如百度的轻量级模型甚至免费提供。
李彦宏的观点
百度创始人李彦宏在WAIC 2024期间提出,闭源模型始终是最佳选择。他指出,闭源模型在性能和推理成本上具有优势,而开源模型则是一种“智商税”,因为闭源模型性能更强,成本更低。他还强调,开源模型在学术研究和教学中有其价值,但在大多数商业应用场景中,闭源模型更具优势。
傅盛的反驳
与李彦宏的观点相反,猎豹移动董事长傅盛认为,开源和闭源模型应相互竞争、共同发展。他提出,付费的闭源大模型才是真正的“智商税”,因为它们可能收取高昂的授权费和API费用,而实际应用效果并不理想。傅盛强调,无论开源还是闭源,关键在于如何将模型与企业实际场景结合,实现AI的真正价值。
开源与闭源的利弊
从成本角度来看,闭源模型的API成本较低,而开源模型在数据量大的情况下,自建成本低、灵活性高。从安全角度来看,开源模型可能带来技术滥用的风险,而闭源模型则能更好地控制技术使用,保护商业利益。从社区发展角度来看,开源有利于知识共享和技术创新,而闭源可能限制创新,形成垄断。
结论
开源与闭源之争并非非此即彼的选择,而是AI生态系统中不可或缺的两个方面。未来的胜者可能是能够灵活运用两种策略,在动态变化的环境中找到最佳平衡点的企业和开发者。AI模型可以被视为一个价值阶梯,底层的基础模型适合开源以推动行业进步,而更高层次、专业化的模型则可能更适合闭源以保护知识产权和商业利益。
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原文作者: 极市平台