AI领域，潜力无限，但一个不容忽视的问题是资源分配不均。这种现象与“开放”理念相冲突，引发了众多值得深入分析的议题。
Open理念的传统内涵
在软件发展的历史长河里，开源软件运动催生了“open”这一理念。这一理念蕴含着透明度、可重复利用性以及公平性等理想特质。以Linux操作系统为例，早期的开源项目其源代码完全对外公开，使得全球的开发者都能参与到项目的优化中来，这充分展现了透明度和可重复利用性的真谛。公众可以基于这些代码进行自己的开发创新，这在一定程度上满足了公平性的需求。然而，在AI产业，这种理念与现代的“open”理念存在较大差异。尽管AI领域有一些被称为“openAI”的项目，但大多数都与传统的“open”理念背道而驰。
在开源软件的传统领域，开发者能够深入探究代码的深层逻辑，全面理解软件运作。然而，对于现代的AI系统，尤其是那些复杂且成本高昂的项目，如大型语言模型，这种深入理解变得十分困难。有些自称为“开放”的AI模型，表面上对外界开放了一部分资源，但用户实际上很难接触到其核心运作机制，这严重制约了透明度和可重用性。
AI中的不开放现状
现在所谓的“openAI”模型实际上只提供少量模型权重或受限的API。这就像打开了一扇小窗户，表面看似开放，实则封闭居多。比如某个知名的AI模型，宣称自己是开放的，但实际提供的内容却只是经过筛选的极少部分。这样的做法并不能算作真正的开放，更像是想借助开放之名进行一种所谓的“洗白”。
AI模型的训练数据来源及处理过程多属未知。以某些开源AI模型为例，它们在公开训练数据方面表现不佳。2022年，某研究团队尝试对这些开源AI模型进行验证，却因数据不透明而未能进行详尽的准确评估。这种不透明状况严重违反了传统“开放”理念中对透明度的要求。
资源集中的多方面体现
在AI开发领域，资源集中现象尤为突出。数据资源主要被几家大型企业所控制，比如阿里、谷歌等，它们拥有庞大的数据量，这些数据对于AI模型的构建至关重要。中小型开发者因数据不足，很难打造出有竞争力的AI模型。在算力方面，情况也类似，打造大型AI模型需要强大的计算能力，而像英伟达这样的企业，在提供算力设备上拥有较大的影响力，高昂的成本也使得众多小开发者望而却步。
在劳动力市场，掌握复杂模型开发技能的高素质人才主要聚集于大型企业。以OpenAI为代表的一批大型AI公司汇聚了大量技术精英。这种状况导致其他公司难以获取同样水平的人才资源来开发AI系统，从而加剧了开发实力的不均衡分布。
开发框架的控制权
开源的开发框架虽存在，比如Meta的部分产品，但其设计及掌控权却掌握在大企业手中。这些企业凭借对框架设计的控制，确立了整个技术规范。例如，字节跳动这类大企业通过自主研发框架，建立了自己的生态系统，并在其中拥有主导权。这种现象不仅限制了其他企业在框架层面的创新，还让开发者只能按照既定技术路径进行AI研发，进而确保了市场的主导地位。
观察2020至2023年的AI开发框架市场，我们发现前几名的框架主要由大型企业所掌握。这些企业所占据的市场份额还在持续增加。这种情况使得新兴企业和创新力量难以突破大企业的框架限制，进而难以进入主流市场。这无疑对AI行业的多元化发展产生了制约。
openAI的可扩展性也有限
尽管“open”AI允许用户在基础模型上进行调整，但这一操作仍受到不少约束。比如，在特定领域的应用上，基础模型可能依赖于企业独有的训练资源，这使得其他开发者难以对模型进行深度优化，以达到特定场景的最佳匹配。另外，虽然扩展现有模型看似提供了免费的产品开发机遇，但这些机遇实际上仍建立在大型企业已有的模型资源体系之上。
想象有一家规模不大的医疗人工智能企业，它打算利用某知名企业提供的开源AI模型，来开发一个专门用于罕见病诊断的应用。然而，由于该知名企业可能不会完全公开其训练数据，这家小公司可能难以对模型进行精确的调整，这影响了诊断的准确性。因此，这种应用的可扩展性受到了一定程度的制约。
关注实际影响构建良好生态
未来不能只看重开放或封闭。我们得更多地考虑AI在现实中的种种作用。比如，AI对就业结构的改变，以及在伦理道德层面的影响。以医疗领域为例，若AI发展失控，可能会让众多医护人员面临失业的威胁，而且错误的诊断也可能引发医疗伦理的争议。
我们要实施多元化的政策与技术措施。政府需制定更恰当的政策来调控AI发展中的资源分配与利用问题。企业亦需肩负更多社会责任，从行业整体生态考虑来推进AI的发展。例如，如何促使大型企业开放更多资源，以及如何帮助小型企业成长等。各位朋友，你们觉得当前AI领域资源过度集中的现象何时能有所缓解？期待你们的评论、点赞和转发。
