Запрет open source ИИ был бы ошибкой

Нейтан Ламберт и Кевин Сюй (автор рассылки Interconnected) опубликовали этот текст 19 июня 2026 года. Он писался как колонка (op-ed) для широкой, нетехнической аудитории; СМИ, которым её предлагали, отказались от публикации, поэтому авторы выпустили её в собственных рассылках с просьбой переслать сомневающимся. В open-source-ai-reading-list Ламберта статья резюмируется как тезис о том, что открытые модели развивают образование, инновации и конкуренцию - три главные американские ценности.

Поводом стал всплеск активности в Вашингтоне: недавно подписанный указ о проверке ИИ-моделей, законопроект конгрессменов Обернолте и Трахан о дальнейшем регулировании ИИ, слухи о том, что правительство может получить долю в передовых лабораториях, а также введённый неделей ранее запрет иностранным гражданам в любой точке мира на доступ к самым продвинутым моделям Anthropic. Авторы опасаются, что следующим шагом - намеренно или случайно - станет регулирование или запрет open source.

Три ценности

В колонке даётся вольное определение open source: как процесс, позволяющий открыто делиться технологиями, создавать их и распространять. Текст начинается с масштаба: более 90% мирового ПО создано на базе open source, что принесло свыше 8 триллионов долларов экономической ценности.

Аргумент об образовании отсылает к движению за свободное ПО, зародившемуся в MIT в 1983 году, когда для обучения, исследований или даже починки принтера приходилось взаимодействовать с такими компаниями, как AT&T и Xerox. Сегодня студенты во всех университетах, колледжах и на буткемпах учатся на инструментах, освобождённых этим движением.

Аргумент об инновациях заключается в том, что open source даёт каждому бесплатные инструменты и сообщество, чтобы превратить идею в реальность, не опасаясь судебного иска или счёта за лицензии. Что-то из этого остаётся хобби, а что-то вырастает в Meta, чья первая версия Facebook была полностью построена на ПО с открытым исходным кодом.

Аргумент о конкуренции содержит больше всего примеров. Linux, на котором работает более 90% облачной инфраструктуры, стал ответом на монополию Windows - настолько заметным, что Стив Балмер назвал его "раком". Android позволил выжить целому ряду конкурирующих производителей телефонов до того, как iPhone успел захватить весь рынок. Также упоминаются базы данных, беспилотный транспорт и проектирование чипов.

Затем следует переход: "Меняет ли ИИ хоть что-то из этого? Нет". Anthropic и OpenAI описываются как дуополия, концентрирующая влияние за счёт закрытых моделей. В частности, Anthropic обвиняют в злоупотреблении монопольным положением из-за урезания возможностей своей лучшей модели, когда кто-то пытается использовать её для улучшения собственных моделей. Open-weight модели - единственный противовес, доступный стартапам, учебным заведениям и предприятиям.

Безопасность и Китай

Раздел о безопасности состоит всего из трёх предложений аргументации. Авторы признают, что за открытыми моделями передового уровня стоит наблюдать, но затем утверждают, что прозрачность делает открытые модели безопаснее: больше инженеров могут убрать нежелательное поведение вроде цензуры и исправить ошибки в инфраструктуре раздачи (serving). Цитируется закон Линуса ("при достаточном количестве глаз все ошибки лежат на поверхности"), а также замечание CEO Airbnb Брайана Чески о том, что модель, работающая на собственной инфраструктуре, никуда не передаёт данные.

Что касается Китая, авторы признают соперничество, но предупреждают, что попытки использовать его для регулирования open source приведут к обратному результату. Американские стартапы в области написания кода (приводится ссылка на отчёт Cursor по Composer 2) и юриспруденции уже работают на открытых моделях, в том числе китайских, поскольку не могут платить наценку, которую требуют Anthropic и OpenAI. Тот факт, что эти модели создаются китайскими лабораториями, должен стать "тревожным звонком: в Америке в open source недоинвестируют и недооценивают его значение" - это, по сути, аргумент проекта ATOM (atom-project-american-truly-open-models) в одну строчку. Ограничение open source из-за Китая задушит образование, инновации и конкуренцию внутри страны и подтолкнёт остальной мир к китайским моделям. В заключении цитируется Луис Брандейс: солнечный свет - лучший дезинфектор, и open source как раз и есть этот солнечный свет.

Сравнение с позицией Бедора

В тексте Тома Бедора arguments-against-open-source-ai, написанном месяцем позже, приводятся похожие доводы, и эти две работы имеет смысл читать вместе. Оба текста берут за прецедент историю открытого ПО, но обращаются к разным историческим примерам. Бедор вспоминает экспортный контроль шифрования - прямой случай, когда правительство США пыталось подавить технологию и лишь навредило собственным гражданам. Ламберт и Сюй приводят в пример Linux, Android и движение за свободное ПО: эти примеры показывают победу open source на рынке, но ничего не говорят о том, что происходит, когда государство начинает вводить ограничения.

Оба автора видят коммерческие интересы, стоящие за открытыми моделями. Бедор называет Nvidia, американские стартапы, корпоративных заказчиков, а также Google и Meta заинтересованными сторонами, у которых есть свои причины поддерживать открытые веса. В колонке же указывают на стартапы и Airbnb, а Anthropic и OpenAI выставляют монополистами по другую сторону баррикад.

Их взгляды расходятся в вопросе Китая. Бедор утверждает, что у формулировки "проигрыш в гонке ИИ" нет чёткой финишной черты, а аналогии с солнечными панелями и сталью не работают, потому что у софта нет физической цепочки поставок, которую можно было бы захватить. Ламберт и Сюй принимают факт конкуренции и превращают его в довод в пользу инвестиций в американские открытые модели. Это согласуется с работой Ламберта над ATOM, где опасения по поводу бэкдоров и цензуры в китайских моделях как раз использовались для обоснования разработки собственных моделей внутри страны.

Ни одна из работ не разбирает сильнейший аргумент сторонников безопасности: мощную выпущенную модель уже невозможно отозвать назад, а главную угрозу представляют не её ошибки, а сами её возможности.

Что осталось за рамками

Аналогия с классическим софтом проходит через всю колонку, но к весам моделей она подходит хуже, чем пытаются представить авторы. Закон Линуса применим к исходному коду, потому что человек может его прочитать. Набор весов прочесть таким образом нельзя, а удаление цензуры доказывает лишь то, что открытую модель можно модифицировать, что вовсе не равноценно возможности провести её аудит. Тезис Чески касается конфиденциальности и контроля над данными, а не безопасности. Кроме того, колонка ставит знак равенства между "open source AI" и "open-weight моделями", что приемлемо для массовой аудитории, но размывает границу, которую сам же Ламберт проводит между ними в рамках ATOM Project.

Месяцем позже Ламберт вернулся к этому спору в six-months-to-live-for-open-models, где ссылается на эту колонку как на доказательство того, почему запрет был бы ошибкой, и добавляет конкретику, которой не хватало здесь: какой порог возможностей может спровоцировать ограничения, как к этому привязали дистилляцию и почему лоббирование Anthropic он расценивает как regulatory capture.