数智新侠影 | AI时代如何修炼“内功心法”
编者按：枕水乌镇再续数字之约。如果说传统江湖的侠客，以仗剑而行、济世为民为初心；那么数字时代的先行者，便是立足科技、拥抱开放、守护普惠的数智新侠。浙江在线特别推出“数智新侠影”系列融媒报道，一起走进人工智能时代的江湖，邂逅一位位科技侠客。
图片由AI生成
浙江在线11月4日讯（记者 陈雷）从日常对话问答到承接复杂工作任务，AI时代，大模型能力不断拓展。当AI技术迭代的“油门”已然踩下，一个叩问也随之浮出水面：在通用人工智能（AGI）的角逐赛道上，开源开放，扮演着怎样的角色？
11月3日下午，在2026年世界互联网大会乌镇峰会的主论坛上，人工智能乌镇对话环节将这道行业思考题再次推向台前。全球领军科技企业、开源大模型企业负责人和人工智能科学家同台论道，探讨AI时代的“内功心法”。他们描摹出开源AI的两面图景：一边是为AGI奔跑的创新热忱，一边是需要制度、生态共同托底的安全底线。
对话现场 记者 陈雷 摄
开源之问：这是一场与时间赛跑的选择
还记得去年年初的“DeepSeek时刻”吗？
2025年1月，由深度求索推出的DeepSeek-R1大模型横空出世，以低成本、高性能优势获得业界广泛关注。更值得关注的是，DeepSeek采用的开源策略，打破了此前传统人工智能的研发模式，让全球开发者通过“代码共享”参与生态建设，也让世界看到了来自中国的开源力量。
“开源是一个必然选择，我们真正的对手不是同行，而是时间。”在对话现场，回顾DeepSeek选择开源的初衷，作为嘉宾之一的深度求索研究工程师高熙提到，这源于一份朴素又迫切的愿望——让AGI时代尽快到来。
当前，AI正以指数级速度进化，从简单翻译聊天到推理解题，再到攻关顶尖技术难题，AI打开了更多未来的想象力。但在高熙看来，技术突破唯一的对手仍是时间——或许治愈某类癌症的方案会随着AGI诞生，技术晚一年到来意味着错过拯救生命的窗口。
在高熙看来，技术早一步落地，人类就有可能提前一年收获治愈疾病、探索宇宙的红利。因此，当摸索出新的模型结构、训练方法时，团队选择的不是筑起技术壁垒，而是尽快开源，交给全球同行验证、迭代。
为何选择开源？阿里巴巴ATH（Alibaba Token Hub）事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒则从过去3年多的开源实践里，给出另一重注解。3年前，他和团队完成了通义千问(Qwen-7B)初代模型的预训练并对外开源，至今团队已陆续开源超460款模型，全球总下载量突破40亿次。
他说，开源改变了AI创新的范式，打破了算力与机会的垄断，实现分布式的普惠创新。“很多学者、学生拥有创意，却没有充足算力去做实验，开源小尺寸模型，给了他们低成本开展研究的平台，全球无数科研成果、优化方案又反向回馈模型，形成了正向循环，加速AI发展。”
同时，开源补上了闭源模型很难覆盖的“最后一公里”。面对小语种、小众垂类行业、特殊硬件等，头部闭源企业未必愿意投入资源深耕，但这恰是开源社区的长板。此外，开源打破了模型服务的价格垄断，让AI技术红利向更多群体流动。
开源正在成为行业大势，在这一过程中，大众所理解的开源也在“进化”。“今天大家可以看到很多不一样的开源视角。”MiniMax首席架构师、开放平台负责人冯雯认为，今天的开源早已不止放出模型权重，很多团队还会同步开放评测方案、“踩坑”记录、改造思路等，这些都将加速推动AGI进程。
安全之辩：如何更负责任地释放技术？
开源把代码交到更多人手里，但当创新闸门打开，随着大模型能力越来越强，其治理和安全问题也不可忽视。
在对话现场，国际人工智能治理协会主席约翰·希金斯从产业信任的视角提出了一个更现实的拷问。他回忆起一位银行朋友的顾虑，其对于使用开源AI非常焦虑，因为不知道它的数据来源、训练过程和潜在隐患。
许多传统行业已经在时间积累中形成了成熟的安全责任体系，例如航空客运、汽修保险等。但开源世界是多方共建、“众包式”开发，责任边界相对模糊，一旦出事，很难找到单一主体担责。因而在开源体系下，如何去建立一套完善成熟的机制解决模型的安全问题，显得十分重要。
“对比闭源模型，开源模型确实有些安全上的隐患。”刘大一恒坦言，开源模型具备不可撤回性，一旦放出会快速传播，如果模型存在缺陷，无法像闭源模型那样可以随时修复；此外，开源模型没有外生的护网，其安全依赖模型本身的安全能力，因此很容易被第三方开发者绕过。
过去，行业常常按能力对模型分级管控，但他认为，这种思路存在一定的盲区。“我们可能会忽略模型的潜力。”他提到，单纯依靠对模型本身设限，很难从根源化解风险，因此还需要通过更多法律法规、行业规范和基础设施去解决问题。
当然，开源并非站在安全的对立面。刘大一恒提出，开源也在反向助力安全治理，模型白盒开放，全球安全研究者都可以基于它做对抗测试、漏洞挖掘，相当于动员更多人一起寻找隐患，成熟的开源底座能帮助行业搭建更强的防御能力。
冯雯也认为，开源方式在“缝合”模型安全的缺口。“在我们的模型进入到行业深水区后，很多企业都持有自有数据，不少领域也存在专属行业数据。”她谈到，大家常会选择透明度更高的开源模型作为底座，在此基础上把开源模型改造为适配业务的专属模型。
恰是在这个过程中，开源也在凝聚起更广的力量共筑安全网，“大家会一起去考虑，这个模型应用在自己行业内的时候，怎么去解决安全问题。”当全球从业者、监管部门、上下游企业共同探讨模型在各行业内部署的安全方案、协同配合更新迭代时，开源在可控治理层面，正在带来不一样的新思路。
高熙透露，团队正在通过模型分析、能力约束等技术路径，探索开源模型的安全管控方案，相关成果会持续对外分享。
一场“乌镇对话”，并非这一话题的终点，开源不是无拘无束的自由，它更像一条奔涌的河流，承载着创新活水，但也要治理堤岸，当堤岸稳固，活水才能持续浇灌出普惠、可信的人工智能生态。
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