朝向一个公共和安全的生成式AI：对开放和封闭LLMs的比较分析

于红博

摘要: 生成人工智能（Gen AI）系统代表着一项具有深远影响的关键技术，涉及社会多个领域。然而，它们的部署涉及一系列风险和挑战，需要仔细评估。迄今为止，缺乏全面的跨学科研究，系统比较开源和专有（闭源）生成人工智能系统，特别是它们各自的优势和缺点。本研究旨在：i）批判性评估和比较开放和封闭生成人工智能模型的特征、机遇和挑战；ii）提出开放、公共和安全的Gen AI框架的基础要素。作为方法论，我们采用了整合三种方法的综合方法：文献综述、批判性分析和比较分析。所提出的框架概述了关键维度，包括开放性、公共治理和安全性，作为塑造值得信赖和包容性Gen AI未来的基石。我们的研究发现，开放模型提供更大的透明度、可审计性和灵活性，使独立审查和偏见缓解成为可能。相比之下，封闭系统通常提供更好的技术支持和易于实施，但以牺牲不平等获取、问责和道德监督为代价。研究还强调了多利益相关方治理、环境可持续性和监管框架在确保负责任发展方面的重要性。

更新时间: 2025-10-30 13:13:19

领域: cs.CY,cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2505.10603v2