Заявления Китая об открытости ИИ не выдерживают критики

Ключевые моменты

• GeoGPT, система ИИ для геонаук, была представлена на Всемирной конференции по ИИ в июле 2025 года как пример открытого, совместно управляемого ИИ.
• По «стандарту открытости моделей», одобренному в недавнем отчёте ООН, GeoGPT не квалифицировался бы как открытая система.
• Основные веса модели GeoGPT построены преимущественно на базе Qwen компании Alibaba, чьи лицензии не соответствуют стандарту Open Systems Interconnection для подлинной открытости.
• Ни обучающие данные GeoGPT, ни исходный код приложения не были опубликованы.
• Её комитет по управлению отчитывается непосредственно перед самой лабораторией Zhejiang, а не перед независимым органом.

Китайские лаборатории ИИ действительно подарили миру впечатляющие бесплатные инструменты. Qwen, DeepSeek и Kimi — три крупные языковые модели (технология, лежащая в основе чат-ботов вроде ChatGPT) — разработаны китайскими командами и распространяются так, что разработчики по всему миру могут их скачивать и запускать. Для исследователей развивающихся стран, работающих на скромных компьютерах, это имеет большое значение.

Но «открыто выпущенное» и «подлинно открытое» — не одно и то же. Именно это различие лежит в основе дискуссии, развернувшейся на страницах The Guardian и за их пределами.

Что такое GeoGPT и почему это важно?

GeoGPT — это система ИИ для геонаучных исследований, разработанная Zhejiang Lab, китайским государственным научно-исследовательским институтом. На прошлом месяце на Всемирной конференции по ИИ она была представлена как образец открытой науки с совместным управлением. Правительства развивающихся стран были приглашены рассматривать её как общий ресурс.

Проблема в том, что она не соответствует стандартному определению «открытой», которое поддерживают независимые эксперты и недавний отчёт ООН.

По стандарту открытости моделей подлинно открытая система ИИ должна раскрывать веса модели (внутренние параметры, которые заставляют ИИ работать), обучающие данные и исходный код. GeoGPT раскрывает только веса, и даже они идут с условиями: они построены поверх модели Qwen компании Alibaba, которая использует лицензии, не соответствующие стандарту Open Systems Interconnection, широко признанному эталону открытого программного обеспечения. Никаких обучающих данных. Никакого исходного кода. И комитет, который якобы управляет проектом, отчитывается перед самой лабораторией Zhejiang.

Это скорее «открытая наука по нашим условиям», чем по-настоящему открытая наука.

Это проблема только Китая?

Совсем нет, и исследователи, бившие тревогу, тщательно это подчёркивают. Учёные, ответившие на статью китайского посла в Великобритании, отмечают, что разрыв между словом «открытая» как маркетинговым термином и «открытая» как техническим стандартом существует по всей отрасли.

Многие западные лаборатории также раскрывают веса моделей, но держат обучающие данные под замком. Призыв к подлинной открытости, включая единые стандарты, которым должен соответствовать ИИ любой страны, чтобы претендовать на такой ярлык, относится ко всем без исключения.

Для обычных пользователей практический вывод прост. Когда инструмент ИИ описывают как «открытый», стоит спросить: открытый в каком смысле? Может ли кто-нибудь изучить данные, на которых он обучался? Может ли кто-нибудь проверить, кто им управляет? Если ответы неясны, слово «открытый» выполняет слишком много функций.

Часто задаваемые вопросы

Почему важно, чтобы данные для обучения ИИ были общедоступны?

Если никто вне лаборатории не может увидеть, на каких данных обучался ИИ, никто не может проверить, содержит ли он предвзятость, ошибки или ограниченную информацию. Прозрачность в отношении обучающих данных — это один из основных способов, которыми исследователи и регуляторы контролируют системы ИИ.

Что такое стандарт открытости моделей?

Это стандарт для оценки подлинной открытости системы ИИ, охватывающий веса, обучающие данные, исходный код и управление. Недавний отчёт ООН одобрил его в качестве эталона, что означает, что всё больше международных организаций начинают использовать его при оценке инструментов ИИ, продвигаемых для глобального использования.