知名AI開發平台 Hugging Face 近日向美國白宮科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）提交政策建議書，呼籲美國政府在即將發表的《AI行動計畫》中，將「開源AI技術發展」列為核心優先議題。
Hugging Face 提出三大核心支柱：
1. 加強開源AI生態系統
Hugging Face 表示，創新技術的源頭來自於多樣化的研究機構與個體開發者，因此支持國家級基礎設施建設，如國家人工智慧研究資源 (NAIRR)，以及投入公開數據資源的發展，能促進更多跨領域合作，進一步加速AI技術突破與創新。
2. 提升AI採用效率與可靠性
Hugging Face 指出，推廣AI技術並使其惠及整個產業鏈，需要跨部門共同投入開發更高效、模組化且可靠的AI模型。透過提升研究與基礎建設投資，讓更多企業、機構與開發者參與其中，能促進AI技術廣泛擴散至美國各個產業與經濟領域。
3. 推動AI安全性與標準化建設
Hugging Face 強調，從開源軟體與資訊安全領域中吸取數十年來的經驗，有助於建立更安全且可信的AI技術。該公司建議政府鼓勵AI模型的透明化與可追溯性，落實資訊揭露、提升互操作性標準，建構穩健且韌性高的AI生態系統。
開源AI的重要性與關鍵趨勢
現代AI技術的崛起建構於數十年來的公開研究之上。許多知名科技巨頭如微軟、Google、Meta與OpenAI，皆大量依賴開源AI社群的貢獻。近期如 OLMO-2、Olympic-Coder 等新型AI模型，更成功展現了開源研究在效能、效率甚至特定領域應用上，達到或超越商業私有模型的能力。
該公司特別點出，過去兩年內所需的模型參數數量快速降低，從超過1000億參數的模型進化至僅需20億參數，即可達到相當的性能水準。這顯示了開源模式正大幅縮短AI技術發展週期，成為推動創新與普及化的重要途徑。
根據研究顯示，投入開源系統可產生高達2000倍經濟乘數效應，以40億美元投入為例，便能創造高達8兆美元的經濟價值。2018年歐洲國家透過開源軟體即產生約650至950億歐元GDP，反映出開源系統已成為國家經濟發展的公共利益與重要支柱。
企業採用開源AI的實務驅動因素
Hugging Face 進一步分析企業選擇開源AI技術的關鍵動機：
- 成本效益：使用開源AI模型能顯著降低企業自行研發的高額成本。
- 客製化能力：企業可根據自身需求靈活調整模型，以取代通用化方案。
- 避免供應商綁定（Vendor Lock-in）：掌握自主權，避免對單一廠商的過度依賴。
- 技術效能提升：開源AI系統近年來在多方面性能已達到甚至超越閉源系統。
目前已有許多金融、製藥與科技企業積極採用開源AI，推動產業整體創新與多元化發展。
IDC預測，全球AI支出在2028年將達6320億美元，但許多中小企業仍受限於高成本。根據調查，使用開源AI工具的企業當中，有51%的公司已經實現正向的投資報酬率（ROI），遠高於未使用開源工具企業的41%。
Hugging Face的具體政策建議
Hugging Face 特別提出下列具體政策建議，以推動美國開源AI的快速健康發展：
- 落實與擴大國家AI研究資源（NAIRR）計畫，提供更多研究資源。
- 將公共資源投入開源AI計畫，降低小型研究團隊與企業的研發門檻。
- 建立永續數據生態圈，避免資料壟斷，支援更多公共數據庫建設。
- 投資並維護開放、健全且具代表性的公共資料集。
- 建立尊重隱私的數據存取規範，推動資料匿名化、取得同意與使用追蹤機制。
- 支持跨產業的客製化AI解決方案開發，避免完全依賴通用型AI系統。
- 強化美國國家標準與技術研究院（NIST）的角色，建立AI卓越中心，發展可靠且安全的AI風險管理框架。
- 支持高品質公共數據，以完善AI模型的性能與可靠性評估。
同時，考量AI模型運算對能源消耗的巨大影響，透過硬體優化與軟體框架發展，提高AI模型能源使用效率，將有助於技術普及。
Hugging Face 呼籲，美國政府若能盡早推動以開源原則為核心的AI行動計畫，將有助於美國持續引領全球技術創新、增強產業競爭力、提升資訊安全，並使AI技術廣泛惠及全社會與經濟。
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