马斯克加入了开源大模型阵营

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来源：经济观察报

作者：陈奇杰

在盘古智库高级研究员李培序看来，马斯克开源Grok-1大模型是对抗OpenAI的一次“行为艺术”，希望通过提供开源模型，建立一个更加开放、协作的人工智能生态系统。

封图：图虫创意

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在多次对美国人工智能研究公司OpenAI的闭源路线表达不满后，3月18日，特斯拉创始人埃隆·马斯克兑现了此前的承诺，宣布推出开源大语言模型Grok-1。

据马斯克旗下的人工智能初创公司xAI介绍，Grok-1由其从头开始训练，是一个混合专家模型，没有针对任何特定应用（例如对话）进行微调。Grok-1模型参数量高达3140亿，是迄今为止参数量最大的开源大模型。

在开源Grok-1的同时，马斯克仍然不忘在社交媒体上调侃OpenAI：“告诉我们更多有关OpenAI的‘开放’部分的信息……”OpenAI则在该消息下反击：“（马斯克）偷了我的整个笑话。”

作为科技界的领袖之一，马斯克是一位富有争议性的人物。在《埃隆·马斯克传》里，作者沃尔特·艾萨克森对马斯克的一部分描述是“冷酷”“冲动”“狂热”。此前，行行AI董事长、工信部工业文化发展中心AI（人工智能）应用工作组执行组长李明顺走访了中美百家AI前沿科技企业，并在美国硅谷与同行交流过马斯克和他广为人知的梦想——在火星建立一座城市。李明顺认为，马斯克并不是一位单纯考虑商业的企业家，而是“少见的地球主义企业家”。

“此次Grok-1的开源在人工智能领域可能会带来新的风潮，且间接地冲击了Llama-2（美国互联网公司Meta发布的开源大模型）的地位，这是对OpenAI的一次反击。马斯克想在起诉OpenAI案开庭之前，强调自己的世界观和价值观。”李明顺说。

在盘古智库高级研究员李培序看来，马斯克开源Grok-1大模型是对抗OpenAI的一次“行为艺术”，希望通过提供开源模型，建立一个更加开放、协作的人工智能生态系统。

马斯克的AI雄心

马斯克与OpenAI之间的纠葛，可以追溯到近十年之前。2015年，马斯克与山姆·奥特曼等人联合创立了OpenAI，但由于发展方向上的分歧，双方在2018年分道扬镳。此后马斯克多次对OpenAI作出批评。

据路透社报道，马斯克于今年2月29日向美国旧金山高等法院起诉OpenAI及其CEO（首席执行官）山姆·奥特曼，理由是OpenAI违背了最初的使命——为了全人类的福祉而非利润来开发人工智能技术。马斯克的诉讼指控OpenAI违反合同，称山姆·奥特曼和联合创始人格雷格·布罗克曼最初与他接洽是为了创建一家开源、非盈利公司，但这家企业现在专注于赚钱。

几天后，OpenAI在官网发布文章回应了马斯克的指控，表示“打算驳回埃隆的所有主张”。

文章称，2017年底，OpenAI和马斯克决定下一步的任务是创建一个营利性实体。马斯克想要获得多数股权、初始董事会控制权并担任CEO，“无法与他就营利性条款达成一致，因为我们认为任何个人对OpenAI拥有绝对控制权都是违背使命的……马斯克很快就选择离开OpenAI，称我们成功的概率为0，并计划在特斯拉内部建立一个AGI（人工通用智能）竞争对手”。

3月11日，OpenAI又对文章做了一次更新，表示正在寻求将诉讼分配给专门的案件管理人员，因为它涉及人工智能技术，而且索赔时间跨度近十年。

从大模型竞争层面看，xAI在2023年11月发布了其首个AI大模型产品Grok，相较OpenAI的大模型产品ChatGPT而言已晚了许多。李培序认为，马斯克曾公开特斯拉专利，推动全球电动汽车技术发展，他也凭借技术优势，成为了专利“开源”的最大赢家。这次Grok的开源，可能有战略逻辑上的考量，反映了马斯克在人工智能领域的雄心。

Grok的表现

Grok-1开源5天后，在开源社区GitHub已获得4.2万人的收藏。DeepMind（谷歌旗下人工智能公司）的工程师亚历克萨·戈迪奇预测，Grok-1的能力应该比LLaMA-2要强，但目前尚不清楚有多少数据受到了污染。另外，二者的参数量也不是一个量级。

但Grok-1的大参数给使用者带来了困扰。有用户在GitHub上评论，运行Grok-1的GPU（图形处理器）配置是8个英伟达A100芯片。xAI也强调，由于Grok-1的模型规模较大，参数量达到了3140亿，因此需要有足够GPU内存的机器使用示例代码测试模型。

李培序告诉记者，参数量是大模型的重要指标。一般而言，大模型参数量越大，意味着它越能够捕捉到丰富的数据特征，从而可能在某些应用领域展现出更强的性能。Grok-1模型是当前参数量最大的开源大模型，并且采用先进的混合专家架构，确实标志着它具有一定竞争力。但是参数量的大小并不是衡量模型性能的唯一标准，模型的架构、训练数据的多样性、算法的创新性等因素也同样重要。

“对于大模型赛道而言，开源Grok所带来的影响可能相对有限。首先，如此大参数量的模型需要大算力和大数据作为支撑，并不适用于个人或小团队开发，而大企业往往在技术上已有较强的储备，并不依赖于开源模型；其次，当前开源的大模型市场已经相当丰富，Grok的开源只是为开发者们增加了一个备选方案，提供了更多的选择空间，并没有技术上的颠覆性创新。”李培序表示。

开源与闭源之争

开源大模型允许任何人访问和使用源代码，而闭源模型则由单一实体控制，通常需要付费使用。与IT（互联网技术）产业中Windows（微软研发的闭源操作系统）和Linux（一种开源操作系统）、iOS（苹果研发的闭源操作系统）和Android（谷歌旗下的开源操作系统，下称“安卓”）的发展历史相似，一直以来，AI领域围绕大模型开源和闭源间的争论不断。支持大模型开源的一方认为，开源有利于技术和监管透明，推动人类共同进步，另一方则认为，闭源有助于防范AI技术被滥用。

从阵营来看，开源大模型包括Meta的Llama-2、开源生成式AI公司Stability AI的Stable Diffusion、阿里云的通义千问等，闭源大模型则以OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言等为代表。

李明顺更倾向于站在开源一方，“我自己曾经做过开源软件，当时在没有很多钱的情况下，没花太多的经费，就推广了几百万的站长用我们的软件，其中开源发挥了重要的作用”。他说：“开源能降低使用者的门槛和成本，相较闭源更有生命力。安卓今天可能没有苹果那么挣钱，但是它的设备使用量和影响力远远大于苹果。”

李培序表示，开源模型的优势在于可以吸引全球的开发者共同参与改进和优化，形成一个强大的社区支持网络，这有助于快速提升模型的性能和质量。同时，开源模型降低了个人、企业、研究机构进入人工智能领域的门槛，使更多的人能参与到人工智能的研究和应用中。此外，开源模型可以作为教学和研究工具，这对培养新一代的技术人才至关重要。

“然而，开源模型也存在劣势。由于源代码是公开的，开源模型可能面临更高的安全风险。对于企业而言，开源模型较难形成稳定的盈利模式。”李培序说。

对于闭源模型，李培序认为，闭源模型更容易形成商业模式，企业可以通过销售许可、提供专业服务等途径获取收益。另外，闭源模型由单一实体集中管理和维护，模型的稳定性和安全性更有保障，并且它能够提供定制化的服务。但与此同时，闭源模型也缺乏开源模型那样的社区支持和协作环境，通常只能依靠内部团队进行改进和优化，因此创新速度可能会比较慢。

“大模型的开源与闭源之争，实际上是两种不同的研发和管理模式的较量，每种模式都有它独特的优势和劣势。在未来，大模型的模式可能会趋向于两者的融合，即在保持一定开源性的同时，通过合理的商业模式来平衡创新和盈利之间的关系。”李培序称。

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