分阶段发布开源AI模型，可降低风险

本文指出，开放权重的人工智能模型（即模型参数向公众公开的AI模型）正日益成为重要的科学基础设施。这类模型能扩大科研参与范围、加快研究结果复现，并支持独立验证，从而提升科研透明度和可重复性。但同时存在明显隐患：一旦模型被下载，其参数可能被擅自修改，内置的安全机制也可能被移除。这使得对模型滥用行为的事前防范和事后追踪，远比在受控的云端托管系统中更加困难。文章强调，在推动AI开放共享的同时，亟需建立配套的治理机制与责任框架，以平衡创新活力与风险防控。