【“乌镇网事·光明观察”系列⑧】
11月3日，作为2026年乌镇峰会重点环节之一，“人工智能乌镇对话”如约开启。国际人工智能治理协会负责人以及深度求索、阿里巴巴、MiniMax三家企业代表展开深度思辨，纵论开源趋势、共商治理策略、畅想普惠未来，探寻全球人工智能开放共建的发展方向。
2026年乌镇峰会“人工智能乌镇对话”现场(记者 赵金悦/摄)
开源之问：人工智能时代开源何以不同
“今天我们讲的开源开放，跟以前不太一样。”在对话主持人、中国工程院院士、之江实验室主任王坚看来，软件时代的全球格局已定，但人工智能的全球格局并没有定下来；软件时代中国更多的是开源思想的受益者，但人工智能时代中国变成了重要的贡献者。
基于此，王坚抛出第一个问题——今天开源开放的模型，到底处在怎样的状态？
“我们选择开源的答案很简单——就是为了让AGI(通用人工智能)更快到来。”深度求索研究工程师高熙认为，若抱着技术构建壁垒、阻拦同行追赶，短期或许能保持领先，但长远则可能拖慢AGI到来的步伐。在AGI的宏大目标面前，个体的先后并不重要，让技术红利更早惠及所有人才是最终追求。
国际人工智能治理协会主席约翰・希金斯表示，开放，有着悠久的历史，如今的开源开放，不仅是贡献和获益，还有责任！
三年前，阿里巴巴ATH事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒亲手完成千问第一代7B模型预训练并开源，至今团队已陆续开源460多款模型。在他看来，开源的价值体现在两大维度：一是加速AI创新，让技术不再掌握在少数主体手中，开源不仅是开放了模型的使用权，也开放了每个人参与创造AI的权利；二是实现AI普惠，撑起产业落地“最后一公里”，开源模型拉低了AI使用成本，更能通过本地部署满足多场景数据安全需求，即便在无网络场景中，前沿智能能力也能灵活落地。
MiniMax首席架构师、开放平台负责人冯雯指出，当前各家企业的开源路径虽各有侧重，但开源的内容早已突破模型权重的单一范畴。除了模型文件，研发过程中的实验数据、踩坑经验、工程改造方案等都被纳入开源范围，这些能够帮助全行业减少重复试错、提速研发进程，让从业者向着AGI的共同目标更快迈进。
开源之治：直面安全风险，呼吁全球协同
开源开放的人工智能模型能力越来越强，随之而来的风险挑战就越来越大，模型治理与安全问题也就越不容忽视。约翰・希金斯认为，在开源领域，安全是一个非常重要的问题，开源的服务商必须克服它。
“安全治理，本就是一件令人头疼的事情。无论开源还是闭源，人工智能模型都存在安全风险，人为恶意或模型风险都难以避免。”高熙表示，就开源而言，它有可能扩大人工智能导致的安全问题。深度求索正在探索通过模型分析、限制部分能力等方式进行应对，相关研究仍在推进，一旦成熟将成为AGI发展的重要节点。
针对开源模型的安全挑战，刘大一恒认为，一是开源模型具备不可撤回性，模型开源后传播面广，问题难以随时修复；二是开源模型没有外伸的护网，安全很依赖模型内生能力。因此，解决模型安全风险是整个生态的问题，靠限制模型发展难以解决治理问题，未来模型治理需要更多人群来关注。
“开源模型成了大家做更自主可控模型的选择。”冯雯则认为，模型进入行业深水区，许多国家以及相关企业有专属的私有数据，模型开源后全球从业者会共同思考模型安全风险解法。
约翰・希金斯建议，“开源世界”需要社区共建与责任共担，应建立共同的评估测试与跨国认证体系，为全球市场发展提供可信的依据。
开源之愿：技术向善，让AI普惠更多人群
王坚强调，发展技术就是要服务人类、以人为本。他认为，人工智能会帮助我们消除过去存在的技术鸿沟。
约翰・希金斯认为，人工智能已在各领域显著提升生产力，真正的问题不是技术，而是信任。如果企业只敢把模型部署到次要场景，其挑战在于“如何展示自信”。
“不太清楚人工智能后面会怎么发展。”高熙坦言，归根到底还是要“不忘初心、方得始终”，希望人工智能从业者不要忘记最初的理想和目标。
刘大一恒认为，工作方面，衡量生产力的标准正在改变，驾驭AI、有效组织AI成为重要因素；教育方面，AI减少教育不平等，让偏远地区、多语种人群低成本获取顶尖知识，还能个性化教学。
冯雯结合自己团队实践认为，短短两三年时间，大模型已从聊天走向芯片设计、漏洞挖掘、数学求证等领域，这也说明了“众人拾柴火焰高”，期待模型开源后催生更多意想不到的美好应用。
一场“人工智能乌镇对话”，从开源开放的价值探索，到安全治理的现实考题，再回归技术向善的发展本源。人工智能时代开源，既是一场技术共享，也是一场责任共担；既要直面治理挑战，也要在开放活力与安全底线间寻求平衡。未来，唯有怀揣初心、理性驾驭、携手同行，人工智能方能跨越鸿沟，持续为人类创造价值。(撰文：刘吉东 丁瑜 编辑：李政葳）
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