GPT-4為何不開源?OpenAI聯合創辦人:當AI變得太強大,開源毫無意義
GPT-4為何不開源?OpenAI聯合創辦人:當AI變得太強大,開源毫無意義

OpenAI 發佈了其自稱為「迄今為止最強大、校準最好的模型」GPT-4,但人工智慧社群的一部分人對「缺乏公共資訊」感到失望。他們的抱怨,凸顯了人工智慧世界中關於安全問題的日益緊張的形勢。

之前,OpenAI 發表了強大的 GPT-4,它是人們期待已久的下一代人工智慧語言模型。該模型的強大能力仍在評估中,但隨著研究人員和專家對其相關材料的仔細研究,一部分人對一個明顯的事實表示失望:OpenAI 發佈的 GPT-4,不是一個開放的人工智慧模型(not an open AI model)。

儘管 OpenAI 已經分享了大量 GPT-4 的基準和測試結果,以及一些有趣的示範,但基本上沒有提供用於訓練該模型的資料、能源成本,或用於創建該模型的具體硬體或方法的資訊。

人工智慧社群的一部分人批評了這一決定,認為它破壞了該公司作為一個研究機構的創始精神,並使其他人更難以複製其工作。也許更重要的是,一些人說,這也使人們難以制定保障措施來應對像 GPT-4 這樣的人工智慧系統所帶來的威脅,而這些抱怨是在人工智慧世界日益緊張和快速發展時顯現的。

OpenAI不再「open」,背後兩大原因

「我認為這一做法關閉了 'Open' AI 的大門:他們在介紹 GPT-4 的 98 頁論文中自豪地宣稱,沒有透露任何有關訓練集的內容,」 Nomic AI 資訊設計副總裁班·史密特(Ben Schmidt)在推特上表示。關於這一說法,史密特指的是 GPT-4 技術報告中的一段內容,如下:

鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體、訓練計算、資料集構建、訓練方法等方面的進一步細節。

鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體
鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體、訓練計算、資料集構建、訓練方法等方面的進一步細節。
圖/ T客邦

在接受採訪時,OpenAI 首席科學家、聯合創辦人伊爾亞‧蘇茲克維(Ilya Sutskever)對這一做法進行了說明。他表示,OpenAI 不分享關於 GPT-4 的更多資訊的原因是 「不言而喻的」——**害怕競爭和對安全的擔憂。 **

「在競爭格局方面--外面的競爭很激烈,」蘇茲克維說,「GPT-4 的開發並不容易。幾乎 OpenAI 的所有人在一起花了很長時間才做出了這個東西,而且(目前)有很多很多公司都想做同樣的事情。」

「安全方面,我想說,還沒有競爭方面那麼突出。但它將會改變,基本上是這樣的。這些模型非常強大,而且會變得越來越強大。在某種程度上,如果有人想的話,很容易用這些模型造成很大的傷害。隨著(模型)能力的增強,不想透露是有道理的。」

當人工智慧過於強大,開源毫無意義

OpenAI 於 2015 年成立,創始人包括蘇茲克維、現任執行長山姆·阿特曼(Sam Altman)、現已離開 OpenAI 的馬斯克。在一篇部落格文章中,蘇茲克維等人表示,該組織的目標是 「為每個人而不是股東創造價值」,並將與該領域的其他人 「自由合作」。OpenAI 成立之初是一個非營利組織,但後來為了獲得數十億美元的投資(主要來自微軟)而變成了「利潤上限」。

當被問及為什麼 OpenAI 改變了分享其研究的方法時,蘇茲克維簡單地回答:「我們錯了。坦率地說,我們錯了。如果你像我們一樣相信,在某個時候,人工智慧/通用人工智慧將變得極其強大,令人難以置信,那麼,開源就是沒有意義的。這是一個壞主意...... 可以預料的是,在幾年內,每個人都會完全明白,開源人工智慧是不明智的。」

然而,人工智慧社群對此事的看法各不相同。值得注意的是,在 GPT-4 發表的幾周前,Meta 開發的另一個名為 LLaMA 的人工智慧語言模型在網上遭洩露,引發了關於開源研究的威脅和好處的類似討論。不過,大多數人對 GPT-4 的「封閉」模型的最初反應是負面的。

對此,史密特表示,由於無法看到 GPT-4 是在什麼資料上訓練的,人們很難知道該系統在什麼地方可以安全使用並提出修正。

「對於人們來說,要想對這個模型在什麼地方不起作用做出明智的決定,他們需要對它的作用以及其中的假設有一個更好的認識,」 Schmidt 說,「我不會相信在沒有下雪天經驗的情況下訓練出來的自動駕駛汽車;一些漏洞或其他問題,很可能會在真實情況下使用時浮現出來。」

Lightning AI 執行長、開源工具 PyTorch Lightning 創建者威廉·福爾肯(William Falcon)表示,人們可以從商業角度上理解這一決定。「作為一家公司,它完全有權利這樣做。」 但 Falcon 也認為,這一做法為更廣泛的社群樹立了一個 「壞先例」,並可能產生有害影響。

「如果這個模型出錯了,而且會出錯的,你已經看到它出現了幻覺,給你提供了錯誤的資訊,那麼社會應該如何反應?」福爾肯說,「倫理研究人員應該如何應對並提出解決方案,並說 ‘這種方式不起作用,也許可以調整它來做這個其他事情?’」

法律因素

一些人建議 OpenAI 隱藏 GPT-4 的構建細節的另一個原因是法律責任。

人工智慧語言模型是在巨大的文本資料集上進行訓練的,其中很多資料是從網路上直接獲取的,可能包括受版權保護的材料。同樣以網際網路內容為基礎訓練資料的人工智慧「文生圖」模型,正是因為這個原因而面臨法律挑戰,目前有幾家公司正被人類藝術家和圖片庫網站 Getty Images 起訴。

當被問及這是否是 OpenAI 沒有分享其訓練資料的一個原因時,蘇茲克維表示:「我對此的看法是,訓練資料就是技術(training data is technology)。它可能看起來不是這樣的,但它是。我們不披露訓練資料的原因與我們不披露參數數量的原因基本相同。」 當被問及 OpenAI 是否可以明確表示其訓練資料不包括盜版材料時,蘇茲克維沒有回答。

Sutskever 確實同意批評者們的觀點,即開源模型有助於開發安全措施的想法是有 「價值」 的。他說:「如果有更多人研究這些模型,我們就能瞭解更多,那就太好了。」 出於這些原因,OpenAI 向某些學術和研究機構提供了存取其系統的許可權。

關於共用研究的討論是在人工智慧世界發生狂熱變化的時候進行的,壓力在多個方面都在增加。在企業方面,像Google和微軟這樣的科技巨頭正急於將人工智慧功能添加到他們的產品中,往往將以前的道德問題擱置一邊。(微軟最近解雇了一個專門負責確保其人工智慧產品遵循道德準則的團隊)。在研究方面,技術本身似乎正在迅速改善,引發了人們對人工智慧正在成為一個嚴重和迫在眉睫的威脅的擔憂。

延伸閱讀:微軟才加碼投資OpenAI,轉身卻砍掉AI倫理團隊!監督責任落在誰身上?

The Centre for Long-Term Resilience 人工智慧政策負責人 Jess Whittlestone 說,平衡這些不同的壓力帶來了嚴重的治理挑戰——可能需要協力廠商監管機構參與。

「我們看到這些人工智慧能力發展得非常快,我擔心這些能力的發展速度超過了我們的適應能力。」 她表示,OpenAI 不分享關於 GPT-4 的更多細節的理由是好的,但也可能導致人工智慧世界的權力集中化。

「不應該由個別公司來做這些決定,」 Whittlestone 說,「理想的情況是,我們需要把這裡的做法編纂成冊,然後讓獨立的協力廠商在審查與某些模型相關的風險以及向世界發表它們是否有意義方面發揮更大的作用。」

one more thing

在不滿 OpenAI 越來越「封閉」的人群中,自然少不了因「利益衝突」而離開 OpenAI 的馬斯克。這一次,他表達了自己的困惑:

馬斯克推文
「我仍然困惑的是,我捐了 1 億美元的非營利組織是如何成為市值 300 億美元的營利組織的。如果這是合法的,為什麼不是每個人都這樣做?」
圖/ T客邦

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴

關鍵字: #ai人工智慧
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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