论文推荐 | 拆解AI开放性

作者：Parth Nobel，Alan Z. Rozenshtein，Chinmayi Sharma

文章名（英文）：Untangling AI Openness

期刊：Wisconsin Law Review

发布时间：2026

文章链接：https://doi.org/10.59015/wlr.MTYD1181

在人工智能发展的大背景下，人工智能的开放性无疑是一个热点问题，对该话题的讨论“对技术、治理和全球权力动态的未来具有深远影响”。但当下的讨论受开源软件时代影响，往往局限于“开放”vs“封闭”的二元讨论，无法适应人工智能的发展现状，导致一系列问题。

为解决这一问题，作者提出了新的理解和讨论框架，即将人工智能拆解为其构成“组件”（constituent components），包括算力、数据、源代码、模型权重、运营控制、应用和劳动力，并将每一组件的开放性理解为“光谱”（spectrum）而非单纯的“开放”“封闭”，从而对应现实当中存在的多种开放选项及其开放程度。在此基础上，探讨了AI开放性的价值追求、收益和代价，并就几个主要领域的开放性规制方向进行了探讨。相对于原有的二元框架，这套新的分类法既拓展了深度，又拓展了广度。

本文的第一部分从源代码、利他主义和开发者三方面，论证源代码时期的讨论框架无法适用于AI时代，随后将AI运作过程进行拆解，展示其构成组件（如图1），将AI理解为一个由多个组件构成的、相互影响的系统。在该系统中，每一个要素的开放程度都可能影响其他要素开放的结果，并且开放是分层级、分程度的，而非单纯的“开放”或“封闭”。

图1（来自论文）

在此基础上，文章第二部分探讨了安全、创新、民主等与AI开放性关联的价值，并探讨了价值内部的矛盾关系，及价值之间的复杂关系。

第三部分基于前两部分对分类法和价值的讨论，研究了责任、竞争、知识产权等领域在AI时代的治理困境，并提出应在前述讨论的基础上，根据具体情境和追求价值的不同，对AI开放性在构成组件层级进行更加具体的权衡和管理，基于不同追求建构不同的“配置”（configuration），从而实现差异化的治理。

本文的贡献在于，跳出原“开源软件”（Open Source Software）时代“开关式”的单一主导因素二元框架（如图2），为我们提供了根据AI运行过程的新分类法，建构了“多因素、关联式、可微调、情景化”的操作框架（如图3），从而为未来的治理提供了认识基础。

 图2                               图3

对治理对象的认识会影响我们的治理理念和治理路径。在AI时代，我们应当摒弃文中所指的“过度简化”（oversimplified）的思维方式，对AI进行更加细致的理解，从而更好处理我们所面临的困境。在对AI这一新科技产物及其治理方面，本文提供了新的、有益的思考。

END.

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