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最近在 AI 圈子里，关于开源 AI 的定义问题引发了热烈讨论。开源联盟（OSA）最新发布的 ’ 开放权重定义 ’（OWD）框架，为这场讨论注入了新的思考维度。
开源 AI 看似简单，实则面临诸多挑战。与传统的开源软件不同，AI 大模型的开放涉及更多复杂因素。OWD 框架重点关注三个核心要素：模型权重的可获取性、训练数据的透明度以及模型架构的公开程度。这些要素确实切中了开源 AI 的关键痛点。
OpenUK 首席执行官 Amanda Brock 对 OWD 框架表示支持。她认为，在 AI 快速发展的当下，与其追求完美定义，不如先解决关键问题。然而，开源倡议组织（OSI）对此持保留态度，两大机构在开源 AI 定义上的分歧日益明显。
值得注意的是，AI 领域的法律专家 Heather Meeker 曾明确指出，将传统开源软件的模式直接套用到 AI 权重上并不可行。权重与代码存在本质区别，即使获得权重，也不意味着能够真正理解或修改模型。
目前，各大组织都在积极探索开源 AI 的标准化路径。Linux Foundation 正在开发开放框架，OSI 持续观察行业实践，而 OSA 则推出了新的定义标准。这种多方探索的局面，反映了 AI 领域快速发展的特点。
尽管短期内难以达成共识，但这种讨论本身具有积极意义。它体现了行业对开源 AI 未来的深入思考。随着时间推移和技术进步，相信终将找到适合 AI 时代的开源平衡点。毕竟，开源精神的本质就是通过持续讨论推动共同进步。
