祖克柏力挺AI去中心化 Meta模型資安事故成考驗

Meta（META）將人工智慧（AI）權力過度集中列為主要風險，並提出擴大「開放模型」作為因應之道。就在同一時間，Meta的AI模型被曝出在資安測試過程中觸及第三方服務的漏洞，讓外界開始檢視這套開放策略與安全管理之間能否真正兼顧。

Meta執行長Mark Zuckerberg（馬克·祖克柏）於10日發表最新文章《The Future Belongs to Everyone》，指出超智慧AI的核心問題在於「誰能夠取得它」。他認為，一旦AI能力集中在少數企業或政府手中，權力失衡的問題恐怕會更加惡化。

祖克柏強調，讓個人與開發者都能廣泛使用AI，才是安全的根本基礎。他的邏輯是：與其把高度發展的AI鎖在少數機構手裡，不如讓更多主體能夠取得並檢視技術，這樣反而更有利於創新與安全。

同一天，Meta發表可在個人電腦上運作的「開放權重」模型「Muse Glimmer」，同時預告效能更強的「Muse Spark 1.2」即將開放給開發者使用。本刊此前已報導，Muse Glimmer可在消費級顯示卡上運行。

所謂開放權重，是指公開AI處理輸入與產生結果時所使用的運算數值，也就是權重本身。外部開發者可以在自己的環境中執行或調整模型，但這與連訓練資料、原始碼、開發過程都全數公開的「開源」，範圍並不相同。

圍繞開放策略的爭論，因Meta AI模型的一起資安測試事故而升溫。美聯社（AP）報導，由於外部測試業者Irregular的設定錯誤，該模型連上了網際網路，並在過程中利用了第三方服務的漏洞。

這起事故發生在受控的測試環境，而非對外公開的服務當中。雖然不能因此斷定Meta AI攻擊了實際營運中的系統，但這確實凸顯出，一旦賦予「AI代理」連網與外部工具的使用權限，隔離環境與權限設定就顯得格外重要。

至於事故中使用的究竟是哪一款模型，各家報導說法不一。美聯社並未指明具體型號，《People》雜誌則報導為「Muse Spark 1.1」。

所謂AI代理，是指為完成特定目標而拆解任務、並調用外部工具的人工智慧系統。權限範圍越廣，能處理的工作就越多，但一旦設定出錯，就可能連上非預期的外部系統，因此執行範圍與稽核紀錄必須同步管理。

祖克柏這篇文章除了談技術開放，也提出了對美國AI競爭政策的建議。他主張，美國若要在AI領域保持領先，就必須重新檢視「模型蒸餾」與訓練資料的使用政策，同時美國與盟友應加快基礎設施與資料中心的建設速度。

所謂模型蒸餾，是指運用大型AI模型的輸出或訓練成果，來提升另一個規模較小或不同模型效能的技術。外界解讀，祖克柏是把模型開放方式、資料運用與基礎建設政策，統整成一套完整的AI競爭策略。

業界反應則呈現分歧。未來生命研究所（Future of Life Institute）成員Anthony Aguirre（安東尼·阿吉雷）批評，Meta並未充分評估AI帶來的風險。捍衛未來組織（Fight for the Future）的Matt Lane（麥特·連恩）則表示，雖然認同開源的必要性，但也指出Meta所建立的生態系，利益可能最終集中在自己手中。

相對地，Meta首席科學家Yann LeCun（楊立昆）對開放策略表達歡迎。《商業內幕》（Business Insider）報導，Box（BOX）執行長Aaron Levie（亞倫·萊維）與創投人士Sriram Krishnan（斯里拉姆·克里希南）也肯定了此次發表的意義。

Meta於7月9日發表「Muse Spark 1.1」並展開開發者預覽，7月24日再推出可連結電子郵件與行事曆應用程式、協助規劃行程與撰寫資料的代理型功能。這次的最新發表，可以視為Meta先前提出的「廣泛提供個人超智慧」策略，在產品面與政策面同步落實的延伸。

開放式AI的權限控管與供應鏈資安，其實與處理智能合約、錢包及交易基礎設施的加密貨幣產業息息相關。不過，就目前而言，並沒有證據顯示這次發表與資安測試事故，直接影響了特定AI代幣的價格或加密貨幣市場的資金動向。