如果美国执意要竖起“数字铁幕”，那么我国建立完全独立自主的开源基础设施已成当务之急。

3、小公司做AI开源不占优势

无论国内还是国外，AI开源更像是巨头的专场。亚马逊、谷歌、BAT等公司，除了本身技术实力过硬外，可直接豪掷千金买技术、团队、人才，建设一套更为完整的开源体系。

但对于刚刚起步的小公司而言，资金、技术、人才等压力往往使得他们在通往开源的路上更为束手束脚。比如美国公司Mycroft开源的语音平台需要支持几十种语言，它不得不与Mozilla以及更大的开源社区合作进行一些国际化工作，但这些需要耗费很多时间。

少数技术实力雄厚的初创企业搭建了自己的深度学习框架。但现实中，人们更容易倾向于信赖已经得到大众认可的事物，即便创企能提供更高性价比的产品及服务，一些客户出于安全等考量仍会更信任抢先培养了用户习惯的软件产品。

即便是国内大公司都要思考如何吸引更多开发者选择自己的AI框架，小公司面临的阻碍往往更多。

4、安全漏洞防范与标准规范

和信息技术相关的所有软硬件一样，开源AI框架也存在技术漏洞、人为缺陷等造成的安全风险。

开源社区通过不断监控软件代码中的缺陷和漏洞，提供额外的安全性，这对像AI这样的新兴技术尤为有益，但仍不可避免会存在一些潜在的威胁。

去年，谷歌TensorFlow曾爆出重大安全漏洞，虽未造成实质影响，却引发业界担忧。当时有专家评估，类似的漏洞可能摧毁所有基于该平台开发出的AI模型，而这些模型可能大量涉及安防、识别、城市交通、公共服务等事关社会民生的关键应用。

这也给我们敲响警钟，在建设开源AI框架过程中，必须严格防范可能的安全漏洞问题，同时逐步构建完善的安全要求与测评评估标准工作。

5、数据隐私保护与技术滥用

AI开源项目被用地不得当，可能引发道德上的灾难。关于数据隐私保护引发的争议已经屡见不鲜，除此之外，近期技术滥用问题一度引起轩然大波。

就拿今年AI换脸开源项目DeepFake来说，已经有一些人利用这一技术去从事一些灰产，甚至对许多无辜群体造成人身攻击和心理伤害。智东西曾对国内AI换脸产业做深入调查（AI换脸黑产：100元打包200部换脸情色片，5张照片就可定制视频）。

▲被调查的10个卖家资料整理

今年AI技术与道德审查的法规制定也成为全球多个AI会议探讨的核心话题之一。

另外由于AI开源项目降低了AI落地的门槛，一定程度上也导致市场上现有的AI产品良莠不齐。比如一些做智能门禁的企业直接借用开源平台中的模型，没有结合实际数据做进一步的优化，投入实际应用后，对人们的生命财产安全也会造成一定风险。

07、结语：国内AI开源建设需要更多开发者支持

上层软件走向开源开放是大势所趋，封闭知识产权会逐渐融入到开源基础架构之中。

AI于开源而言，或许与其他软件别无二致。而开源于AI而言，却是促进AI应用创新与更多行业智能化普及的重要驱动力。从当下AI在各国的战略地位来看，开源AI框架有望成为像云API那样成为主宰AI市场的核心引擎。

近年随着AI算法的持续丰富，开源与科研、工程的结合也越来越紧密。开发者所关注的开源AI核心要素，也从更高的性能转为如何能让算法在应用中更快更好的落地。而更快速、更好用的AI框架，以及与各种硬件更加优化的协同，都有望为AI发展注入新的活力。

当前我国在AI应用层基本站稳脚跟，在数据资源、数理人才、市场环境等方面均有很大优势，再加上战略引领、政策支持助力，AI开源开放平台、完整AI生态链的相关建设正在持续推动中。这或许会是一个长期的工作，不仅需要产学研各类机构的协同努力，也需要更多开发者的鼓励与支持。

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