开源人工智能生态发展分论坛成功举办

生成式AI的快速发展正深刻改变全球软件开发的格局。开源AI生态凭借其坚实的支撑基础，为开发者提供了一个高效且便捷的开发环境，显著加速了人工智能技术的创新进程，并推动其在实际应用中的快速落地。

近日，在2024开放原子开发者大会暨首届开源技术学术大会上，由中国通信学会和开放原子开源基金会主办，中国通信学会开源技术专委会和蚂蚁开源承办的开源人工智能生态发展分论坛成功举办。论坛上，来自蚂蚁集团开源技术委员会、开源社、开源中国、RWKV元始智能、小米等开源领域的社区大咖、项目作者、开发者和多方代表齐聚一堂，围绕生成式AI如何改变开发者的工作方式、开源开放如何助力技术生态进化等话题，展开了深入分析与讨论。

中国通信学会副理事长兼秘书长张延川在致辞中表示，人工智能呈现出爆发式增长趋势，在这场技术变革浪潮中，中国开发者的活跃度尤为突出，已经在全球科研生态中占据了举足轻重的地位。此种背景下，很多优秀的开源组织选择与开源技术专业委员深度合作，致力于积极推动开源AI的实践和应用，促进产业界、学术界与开发者社区之间的深入交流与合作。

在主题分享环节，开源、生态与AI开发范式成为备受瞩目的焦点。特别是在开源AI迅猛发展的背景下，深入探讨如何利用开发者行为数据分析，为开源社区的管理和策略制定提供有力支撑，成为会议的关键议题之一。

开源社区作为一个中立、自治的平台，其数据为公司提供了宝贵的外部视角，有助于准确把握技术发展趋势。虽然开源社区的数据并非完全充分或绝对公平，但从历史经验来看，这种外部视角对开源生态的促进作用是显著的，它为众多企业提供了有价值的参考。例如，在庞大的技术架构中，企业应如何定位自己，参考哪些项目，发现哪些机遇，开源社区的数据无疑提供了宝贵的参考价值。

本次论坛也围绕开源如何应对生成式AI在数据、算法与算力方面的挑战，找到了有效的解决方案。

当前，开源AI在算法方面并不存在显著担忧，因为算法的进步依赖于人才，而中国在AI领域的人才库已经相当雄厚。相比之下，数据和算力问题显得尤为紧迫。高质量数据是训练AI大模型的基石，但其获取和使用却面临诸多限制，隐私和版权问题尤为突出。因此，我们亟需构建更加开放透明的数据共享机制，并强化数据治理与合规性审查。在算力方面，尽管我国算力水平近年来显著提升，但仍难以满足AI大模型的需求，算力资源的分配和利用也存在不平衡现象。因此，探索高效灵活的算力共享机制，充分利用国产算力资源，对开源AI项目具有重要意义。

开源不仅推动了技术共享与创新，还促进了社区的建设与共建。通过开源，我们得以凝聚智慧与力量，共同应对AI领域的挑战，并在一个更加开放和包容的环境中不断学习与进步。

开源不仅是一种技术理念，更是一种文化精神。通过开源，我们得以凝聚智慧与力量，在更加开放和包容的氛围中持续学习、进步，并携手面对AI领域的各项挑战。