有依据的事实与待核对事项
事实与观点分层呈现；事实陈述也需要回到来源核对。
- 本文所说的开放基础模型，指权重广泛可得的模型。
- 美国能源部于2026年8月启动Genesis开放模型计划，提出开发面向科学发现的开放权重基础模型。
- 美国商务部的CAISI评估了三款DeepSeek模型和四款美国模型，覆盖19项基准测试。
- Project ProtoStar于2026年10月29日宣布，旨在让公开资助的科研数据、模型和代码更易获取和复用。
- Project ProtoStar的首个挑战由卡内基梅隆大学主办，计划于2026年11月2日开启。
- 截至2026年10月30日，美国财政部出境投资安全计划规则仍处于拟议阶段，公众意见截止日期为12月7日。
视角地图
点选一个视角，查看它的论据、被合并的原始说法和出处。
并排对比两个视角 →
高能力先测试
· 常见于：3 个来源
权重一旦公开便难以收回，且难以监测后续使用，因此高能力模型应在发布前接受安全测试，而不是把开放本身当作安全保障。
主要论据
- 权重发布后，开发者难以撤回模型或监测其使用，安全措施也可能被移除。
- 阿莫代伊主张，所有达到足够能力水平的模型，无论开放还是闭源，都应接受强制安全测试。
- CAISI报告称，其评估的DeepSeek模型在模拟环境中更容易受到代理劫持和越狱攻击；这是对所测具体模型的评估，不能直接推及所有开放权重模型。
原文摘录
“an inability to rescind model weights once released, and an inability to monitor or moderate usage.”On the Societal Impact of Open Foundation Models ↗
“once weights are released they cannot be withdrawn”Our position on open-weights models ↗
“All sufficiently capable models, open and closed, should go through mandatory safety testing.”Our position on open-weights models ↗
“Agents based on DeepSeek’s most secure model (R1-0528) were, on average, 12 times more likely than evaluated U.S. frontier models to follow malicious instructions”CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks ↗
“DeepSeek’s most secure model (R1-0528) responded to 94% of overtly malicious requests when a common jailbreaking technique was used”CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks ↗
他们在争论什么
AI 把分歧整理成具体问题，看不同视角如何作答。
达到一定能力门槛的模型是否都应在发布前接受强制安全测试，还是只应在具体风险评估显示额外风险时才要求测试或限制发布？
开放促进创新
不应只凭能力门槛一律强制测试或限制发布；应依据模型相对闭源模型和既有技术增加的风险作出判断。
高能力先测试
应对所有达到足够能力水平的模型强制进行发布前安全测试，无论模型开放还是闭源。
看法是怎么变化的
同一件事的评价会随时代改变。这条时间线展示叙事的转向。
-
2023
开放AI联合声明将开放与透明视为实现安全、安保和问责的重要组成部分，并认为增加公众访问和审查有助于安全。
-
2024
中国发布《人工智能安全治理框架》1.0版，以鼓励创新发展为第一要务，同时以有效防范安全风险为出发点和落脚点。
-
2025
美国CAISI公布对DeepSeek与美国模型的比较评估，将安全漏洞、越狱和模型采用情况纳入讨论。
-
2026年7月
Anthropic首席执行官阿莫代伊在文章中主张，对所有达到足够能力水平的开放和闭源模型进行强制安全测试。
-
2026年8月
美国能源部启动Genesis开放模型计划，提出以开放权重模型为科学研究建立共享基础设施。
较少被听见的声音
这些资料限制反映本次采集范围，不表示相关群体不重要或没有观点。
可能直接承受模型伤害的边缘化群体
开放权重让外部研究者、审计者和记者能够深入检视模型；特别是开发者容易忽视的边缘化群体，也可能借更广泛的审查揭示被遗漏的风险。
资源较少的学术机构
开放模型能为资源较少的学术机构提供研究机会；权重访问还支持微调、连续预训练和模型内部研究等多种工作。
资料局限：所给材料对开放模型的研究与风险评估口径不同，且缺少可直接横向比较的统一实测数据。 材料讨论了生态锁定和关键资源集中，但未提供可核验的市场份额或迁移成本数据。
你觉得还漏掉了哪个视角？
补充一个视角
附上一个来源链接，补充将进入修订草稿，通过核验后呈现。