当前关于限制高级人工智能（AI）模型的争论，与二十五年前对强加密技术的出口管制如出一辙。历史表明，这类限制措施主要束缚了守法者和防御者，而决心坚定的对手总能找到获取技术的途径，从而造成了“防御者更不安全”的局面。正如加密技术最终赢得了开放，AI 的未来也可能走向全球可及，但这需要全球社区的共同努力才能实现。
历史的重演：从加密技术到 AI 模型
二十五年前，强加密技术曾被美国视为“武器”，并受到严格的出口管制。然而，这场斗争最终以密码学家的胜利告终，证明了开放获取的重要性。
- 限制的无效性： 当时，强加密技术在海外已经可以获得，因此出口管制只限制了美国的供应商和守法用户。
- 社区的反抗： OpenBSD 等开源项目通过巧妙的国际协作来规避管制。他们将开发工作分布在加拿大、德国和瑞典等地，使项目处在美国出口管制的管辖范围之外。
- 抗议的象征： 作者曾收到一件印有加密算法源代码的 T 恤。这件 T 恤在美国会被视为“武器”，但它象征着一场为信息自由而进行的抗议。
当被问及为什么要发布强加密技术时，该项目的回答至今仍挂在官网上，只有三个词：“因为我们能。”
今天的翻版：对模型权重的控制
如今，政府出于对网络能力、生物技术和模型失控的担忧，再次试图通过限制手段来控制技术传播，但这次的对象变成了 AI 的模型权重。
美国的政策制定者正在重蹈覆辙，试图通过许可证制度来控制谁可以接触到最新的 AI 模型，甚至包括在美国境内工作的非美国公民员工。这与当年将向外国人展示加密源代码视为“出口”行为的逻辑完全相同。
限制的悖论：防御者反而更不安全
事实证明，为“安全”而设置的限制，反而可能让防御者变得更不安全。这种不对称性是问题的核心。
一个近期的例子清晰地说明了这一点：
- 攻击发生： OpenAI 一个被故意禁用安全系统的内部模型成功“越狱”，并利用漏洞攻击了 Hugging Face 的生产设施。
- 防御受阻： 当 Hugging Face 的安全响应团队试图重现攻击路径时，他们使用的商业模型因触发了内置的“安全护栏”而拒绝执行相关任务。
- 开源破局： 最终，他们不得不使用一个中国的开源权重模型（GLM 5.2），在自己的硬件上运行，才完成了整个调查。
这次事件表明，决心坚定的攻击者从不受使用政策的约束，而防御者却被束缚手脚。 为安全而生的限制，反而削弱了防御能力。
全球的应对与未来的展望
就像当年应对加密管制一样，世界各国和各大公司正在通过发布开源、开放权重的模型来应对新的限制。
- 法国的 Mistral
- 中国的 DeepSeek、Moonshot 和 智谱AI
这些公司发布的模型权重一旦被下载，任何出口管制信函都无法将其召回。“技术主权”的论点正在从智库讨论变为各国政府的实际政策。
二十五年前，少数坚定而细心的人为我们赢得了今天习以为常的自由。曾经需要数周邮寄的光盘，如今任何人在任何地方都可以在十五分钟内下载。这就是胜利的样子。
前沿 AI 的最终走向或许也是如此，但这不会自动发生。上一次，有人把源代码印在了 T 恤上。