Сооснователь Two Sigma Дэвид Сигел призвал вкладывать в открытый ИИ

Дэвид Сигел, компьютерный учёный, предприниматель, сооснователь инвестфонда Two Sigma, основатель проекта Open Athena и председатель благотворительного фонда Siegel Family Endowment, опубликовал в Fortune (3 июля 2026) колонку, в которой призывает вкладывать государственные, корпоративные и благотворительные деньги в свободный ИИ с открытым исходным кодом.

Сигел вспоминает, как в 1980-х в лаборатории искусственного интеллекта MIT его кабинет соседствовал с кабинетом Ричарда Столлмана, основателя движения за свободное ПО. Столлман настаивал, что исходный код должен быть открыт для изучения и доработки, а Сигел изначально придерживался обратной позиции: софт будет развиваться только при закрытом, коммерческом контроле над кодом. После примерно двух лет споров Столлман его переубедил. Столлман написал GCC, транслятор, до сих пор превращающий код программ в машинный язык, а тот же принцип открытости позже породил GNU/Linux, операционную систему, на которой сегодня работает большая часть интернета. Главный аргумент противников открытости в 1980-х, «безопасность через неясность» (компьютеры безопаснее, если прятать их код), проиграл: открытый код позволяет всему сообществу разработчиков находить и чинить уязвимости, а закрытый код на это не рассчитан. Вдобавок открытое ПО стало учебником, на котором выросло целое поколение инженеров.

По мнению Сигела, сейчас с ИИ повторяется та же развилка, только со ставками выше. ИИ, это тоже софт, но он становится всё более закрытым: самые продвинутые, «передовые» модели закрыты полностью, жизнеспособных открытых альтернатив мало, и тенденция к закрытости усиливается, притом что наука об ИИ ещё очень молода и не устоялась. Закрывать область именно сейчас, когда главные прорывы ещё впереди, по его словам, хуже всего.

Сигел проводит аналогию с библиотекой: это общее достояние, куда любой может прийти и бесплатно пользоваться всем накопленным знанием. Закрытый, контролируемый ИИ, это библиотека, войти в которую можно только на условиях владельца. Отдельная проблема, невозможность аудита: если модель объясняет свой ответ, это не отчёт о реальных вычислениях, а правдоподобная история, собранная задним числом; тот же вопрос через год может дать другой ответ, и никто не узнает, изменился ли мир или сам поставщик модели незаметно её подправил. От этого страдают врач, полагающийся на диагноз модели, инженер, доверяющий ей проект, судья, советующийся с ней по делу, и обычный пользователь.

Сигел разбирает главный контраргумент, про безопасность: критики говорят, что публикация ИИ-модели не похожа на публикацию научной статьи, потому что статья лишь описывает возможность, а сама модель и есть эта возможность. Он признаёт: асимметрия реальна. Но вывод, что поэтому ИИ нужно держать закрытым, по его мнению, не следует: закрытые модели всё равно утекают в сеть и взламываются, а концентрация технологии в руках нескольких компаний создаёт свой собственный риск, эти компании решают, что дозволено строить остальным. Честный вопрос, считает он, не в том, есть ли риск у открытых моделей, а в том, добавляют ли они значимый риск сверх уже существующего.

Ключевое разграничение в тексте, между двумя видами кода: кодом, который запускает модель (веса), и кодом, который её создал (обучающий код и данные, на которых она училась). Модели, которые сегодня называют «открытыми», включая модели ведущих китайских лабораторий и часть американских компаний, публикуют только первое. То, что действительно определяет, как модель была построена, скрыто: пользователю достаётся набор весов, порождающий интеллект, без объяснения, как он к этому пришёл. И даже такая частичная открытость, не обязательство, а любезность: компании не обещают продолжать публиковать веса для своих самых мощных будущих моделей.

Сигел подчёркивает, что не выступает против компаний, создающих закрытый ИИ, он рад, что они существуют, просто они не должны быть единственным вариантом. Закрытому ИИ в Америке защита не нужна, а у открытого ИИ такого защитника нет. Предложение Сигела: государство, частный сектор и благотворительные фонды должны инвестировать в свободный ИИ с открытым кодом так же, как когда-то инвестировали в открытое ПО, через государственные гранты на вычислительные мощности для открытых исследований, корпоративную и филантропическую поддержку университетов и некоммерческих организаций, работающих в этой сфере, и простое правило: ИИ, созданный на государственные деньги, по умолчанию открыт. Открытому ИИ, по его словам, не обязательно догонять по масштабу гонку вооружений между гигантами, многое из того, что нужно миру, не требует абсолютной передовой мощности, а там, где всё же требуются серьёзные вычислительные ресурсы, это как раз то общественное благо, за которое стоит платить.

Ключевые факты

Дэвид Сигел, сооснователь Two Sigma и председатель Siegel Family Endowment, в колонке для Fortune (3 июля 2026) призвал государства, компании и фонды вкладывать деньги в открытый ИИ.
Проводит параллель со спором с Ричардом Столлманом в 1980-х о свободном ПО в лаборатории ИИ MIT, тогда открытость в итоге победила закрытость («безопасность через неясность»).
Утверждает, что передовые ИИ-модели сегодня закрыты полностью, а жизнеспособных открытых альтернатив почти нет, и тренд усиливается.
Разделяет код, который запускает модель (веса), и код, который её создал (обучающий код и данные), по его словам, даже модели китайских лабораторий, называемые открытыми, публикуют только первое.
Предлагает конкретные меры: государственные гранты на вычисления для открытых исследований, поддержку университетов и НКО и правило, что ИИ на государственные деньги должен быть открыт по умолчанию.

Почему это важно

Сигел описывает развилку, похожую на спор 1980-х вокруг открытого ПО, но со ставками выше: ИИ, это тоже софт, и он стремительно закрывается именно сейчас, пока наука о нём ещё не устоялась. Он опасается, что если будущая наука в целом будет опираться на ИИ, закрытие ИИ в нескольких компаниях фактически закроет и часть научного прогресса в целом.

Кому это важно

Тем, кто зависит от результатов моделей, не имея возможности их проверить: врачам, полагающимся на диагноз ИИ, инженерам, доверяющим ему проект, судьям, советующимся с ним по делу, обычным пользователям, ищущим у него ответы, а также исследователям и разработчикам, для которых открытый код исторически был учебником и общей базой знаний.

Как это применить

Сигел предлагает не абстрактный принцип, а три конкретных механизма: государственные гранты на вычислительные мощности под открытые исследования; корпоративную и филантропическую поддержку университетов и НКО, работающих над открытым ИИ; и правило, что ИИ, созданный на государственные деньги, по умолчанию публикуется в открытом виде, включая не только веса модели, но и обучающий код и данные.

Можно ли доверять

Автор, фигура с профильным весом: сооснователь Two Sigma, основатель Open Athena, в 1980-х работал в лаборатории ИИ MIT рядом со Столлманом. Но текст, авторская колонка-мнение, а не исследование с новыми данными; сама идея господдержки открытого ИИ не нова. В обсуждении на Hacker News звучал скепсис: коммерческие стимулы обычно обгоняют добровольные и государственные усилия, а сам Linux, приводимый Сигелом в пример, на 80, 85% держится на работе штатных, оплачиваемых разработчиков, а не энтузиастов.

Риски и подводные камни

Сигел сам признаёт слабое место своей позиции: публикация ИИ-модели не похожа на публикацию научной статьи, потому что модель и есть сама возможность, а не только её описание, и это реальная асимметрия рисков. Кроме того, комментаторы на Hacker News указывали на конкурирующий приоритет госрасходов: часть считает, что бюджетные деньги лучше направить на здравоохранение, образование и уход за детьми, а не на субсидии ИИ.

«Открытость, которую в любой момент можно отключить, это не фундамент, а одолжение.»

— Дэвид Сигел, колонка в Fortune