阿里研究院:DeepSeek 是对开源大模型价值的强有力支持
阿里研究院发布了一篇文章,以DeepSeek为例来讨论未来开源模型的风险治理改革与创新。 文章内容指出,DeepSeek以相对较小成本实现高性能大模型的发展创新,不仅证明了人工智能技术发展路径的多元性和动态性,更重要的是推动开源大模型发展实现了新的跃迁。 在DeepSeek之前,围绕人工智能是否应开源的争议日趋激烈,在此背景下,DeepSeek是对开源大模型价值的强有力支持:正是站在LLaMa、千问等开源大模型的基础上,DeepSeek通过更巧妙的工程设计挖掘了大模型的内在潜力、实现了性能上的超越。 但另一方面,如果开源需要真正成为大模型的主导性发展模式,不可回避的另一重要问题仍然是开源大模型风险治理的改革,即我们能否创新开源治理机制以回应大模型开源后所可能引发的风险担忧。 一、DeepSeek开源模型风险:现有评估及无额外风险的结果 DeepSeek开源模型的发布同时也引发了海外对其安全风险的关注和讨论,众多海外国家和组织针对DeepSeek开源模型进行了针对国家安全、数据安全、版权风险和安全漏洞等方面的安全影响评估并提出了治理措施或建议。例如,美国云安全平台Wiz Research...
