Jack Dorsey押注开放AI，反对巨头封闭竞争
AI 行业的路线之争正在进入更深水区。
Twitter 联合创始人、Block CEO Jack Dorsey 近日表达了对开放式 AI 发展的支持。他认为，开放发布 AI 模型、允许独立评估，并对潜在危险能力进行审查，比由少数领先实验室协商制定行业限制更合理。
在 Dorsey 看来，开放权重模型能够让更多研究人员复现结果、发现漏洞，并帮助构建安全防护机制。相比之下，如果算力、训练流程和模型开发规则主要由当前头部 AI 公司制定，可能会形成新的技术壁垒，让已经领先的企业成为唯一有能力参与竞争的玩家。
这其实触及了 AI 产业当前最大的争议之一：安全与开放，到底应该如何平衡。
随着大模型能力不断提升，围绕 AI 风险的讨论也从实验室走向政策层面。部分行业人士主张，对高能力模型进行更严格监管，包括限制训练规模、加强审查机制以及建立统一安全标准。另一些人则担心，过度依赖少数企业制定规则，可能演变成一种技术垄断。
Dorsey 显然站在后者一侧。
他认为，限制通用模型发布应该成为最后手段，只有在存在经过独立审查的证据，并且风险无法通过更精准的措施解决时，才应该考虑限制开放。
这种观点背后有一个很典型的开源软件逻辑。
过去几十年，互联网基础设施的发展很大程度上依赖开放生态。Linux、Apache 等开源项目并不是因为缺少控制而失败，反而因为大量开发者参与，推动了技术快速迭代。
Dorsey 认为 AI 也可能遵循类似路径。
如果模型权重开放，外部研究者可以针对模型进行压力测试，发现开发团队内部可能忽视的问题。对于安全研究而言，“看得见”本身就是一种能力。
当然，AI 模型与传统软件并不完全相同。
一个开源代码项目出现漏洞，开发者可以快速修复；但一个拥有强大生成能力的模型被复制、修改后，可能被用于不同场景。如何保证开放带来的创新不会同时扩大滥用风险，是目前监管讨论中的核心矛盾。
这也是为什么部分 AI 公司倾向于更加谨慎的路线。
以 OpenAI 为例，公司近年来不断强调模型安全评估、风险分级和部署控制，希望在扩大模型能力的同时建立防护体系。OpenAI 此前也表示，更强大的模型需要持续进行安全测试，并针对网络安全、自主运行等高风险领域进行评估。
但批评者认为，封闭模式同样存在问题。
如果最先进模型只掌握在少数公司手中，外部社会很难真正了解其能力边界，也难以形成独立监督体系。对于 Dorsey 来说，这可能比开放模型本身带来的风险更值得警惕。
他的另一个核心观点是，用户应该拥有在自己的设备上运行和控制 AI 工具的能力。
这与近年来本地 AI、边缘计算的发展方向形成呼应。越来越多开发者希望 AI 不只是云端服务，而成为个人设备中的基础能力。类似智能手机从依赖运营商服务逐渐转向生态平台竞争，未来 AI 入口也可能从几个大型云平台扩散到个人设备和企业内部。
从商业角度看，开放 AI 对创业者和小型团队也意味着更多机会。
当前 AI 竞争已经高度依赖资本、算力和数据资源。如果顶级模型研发门槛持续提高，新公司很难进入基础模型层，只能围绕应用开发。但开放模型可能降低创新门槛，让更多团队在模型微调、垂直应用和行业解决方案上展开竞争。
Dorsey 的立场，本质上是在推动另一种 AI 产业结构：不是几个超级实验室控制整个生态，而是让模型成为类似互联网基础设施一样的公共技术层。
这条路是否能够解决 AI 安全问题，还没有答案。
但可以确定的是，随着 AI 从工具走向基础设施，围绕开放、控制权和技术分配的争论才刚刚开始。
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