第328章 基础模型 (第2/3页)
”
她看向Sam。
“OpenAI依靠发起人长期捐赠，能够支撑三年，未必能够支撑十年。”
“如果基础模型真的成为你们定义的平台，商业化迟早会发生。”
这也是桌面上第三份方案存在的原因。
完全依赖捐赠，OpenAI很难和谷歌、微软等公司进行长期算力竞争。
过早商业化，又可能让研究方向被收入和投资人控制。
杨植林想起清华饭局上的问题。
“如果未来需要商业化，哪些成果继续开放？”
“论文、代码、训练数据，还是完整模型？”
“全部开放，任何公司都可以拿走OpenAI投入数十亿美元训练的成果。”
“完全封闭，OpenAI又会变成另一家普通科技公司。”
Sam没有立即回答。
这正是他提交组织治理方案，却始终无法彻底解决的矛盾。
梁文丰第一次开口：“问题可能不在开放或者封闭。”
众人看向他。
“而在于我们将人工智能看成什么。”
梁文丰指向白板上的基础模型。
“如果它只是软件，最简单的方法就是卖许可证。”
“如果它真的会成为平台，那么模型能力、算力和数据会共同构成新的基础设施。”
“基础设施可以向外提供服务，但不能把所有底层控制权交给少数客户。”
他在量化市场中看到过相似情况。
单一策略可以出售。
完整交易系统一旦交出去，对方得到的便不再是一项产品，而是持续制造策略的能力。
陈默一锤定音：“论文、工具链与安全规范全面开源，核心参数与高风险能力闭门受控。”
“OpenAI不是一家公司，它是汇聚算力、高校与产业的神经中枢。”
“我们不需要把所有优秀人才都变成员工。”
“它可以成为一张研究网络。”
“大学、实验室和企业保留各自数据与知识产权，只在基础方法、算力工具和安全研究上合作。”
会议从下午持续到傍晚。
白板上的内容越来越多。
基础模型、长期记忆、跨任务迁移、人类反馈、工具使用、模型安全。
这些词在2015年大多还没有成为人工智能产业的共同语言。
今天，却第一次被放进同一张路线图中。
最终，发起人委员会通过下一阶段算
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