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保护 AI 模型权重：防止前沿模型被盗用和滥用
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
对 NTIA 关于具有广泛可用模型权重的双重用途基础人工智能模型的 RFC 的回应
执行摘要 感谢您有机会对美国国家电信和信息管理局 (NTIA) 关于“具有广泛可用模型权重的双重用途基础人工智能模型”的评论请求 (RFC) 做出评论，1 涉及 NTIA 根据《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》(EO) 第 4.6 节所承担的责任。2 此处表达的评论反映了约翰霍普金斯大学健康安全中心的想法，并不一定反映约翰霍普金斯大学的观点。下面，我们提供了有关“开放”双重用途基础模型（即模型权重广泛可用的模型）的政策和监管方法相关主题的生物安全考虑信息。约翰霍普金斯大学健康安全中心正在研究新政策方法、科学进步和技术创新如何加强健康安全和挽救生命。该中心在生物安全领域拥有 25 年的经验，致力于确保未来流行病、灾难和生物武器不再威胁我们的世界。我们的中心由科学、医学、公共卫生、法律、社会科学、经济学、国家安全和新兴技术领域的研究人员和专家组成。行政命令第 4.6 节要求 NTIA 编写一份报告，报告涉及具有广泛可用模型权重的双重用途基础模型的益处和风险。3 行政命令特别关注用户微调开放的双重用途基础模型或删除模型保护措施所带来的风险。行政命令将双重用途基础模型定义为，除其他外，任何包含至少数百亿个参数的人工智能模型，“适用于广泛的环境”，并且“在对安全、国家经济安全、国家公共卫生或安全构成严重风险的任务中表现出高水平的性能，或可以轻松修改以表现出高水平的性能。” 4 行政命令强调的第一个令人担忧的能力是“大幅降低非专家设计、合成、获取或使用化学、生物、放射或核武器 (CBRN) 的准入门槛。”
神经网络权重作为新数据模式
范围。过去十年中持续的深度学习革命带来了在各种数据集中受过培训的数亿个神经网络（NNS）。同时，最近的基础模型的兴起导致公开可用的神经网络模型数量迅速增加。单独拥抱面孔，有超过一百万个型号，每天增加数千个型号。结果，数据中包含的丰富知识，通过培训学到的抽象以及受过训练的模型的行为本身存储在训练有素的NNS的架构和参数中。尽管这种大量增长，但对处理模型权重的研究很少，很少被认为是数据模式。该研讨会旨在通过将已经与模型权重相互作用的分散的子社区汇集在一起，以建立一个围绕体重空间学习的社区，并将民主化模型权重作为适当的数据方式进行民主化。
对NTIA RFC的响应在双重使用基础基础上的人工智能模型
感谢您有机会对国家电信和信息管理局（NTIA）的评论（RFC）提出评论，以“双重使用具有广泛可用的模型权重的双重使用基金会人工智能模型”，1与NTIA在安全，安全，安全，安全以及可信赖的人工智能（EO OO）上的行政订单4.6中的职责相关的责任。2此处表达的评论反映了约翰·霍普金斯卫生安全中心的想法，不一定反映约翰·霍普金斯大学的观点。下面，我们提供了有关与“开放”双使用基础模型有关的主题和监管方法有关的主题的信息（即广泛可用的模型权重）的信息。
2025年1月2日荣誉吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）秘书...
很明显，美国的模型权重和高级GPU是我们的合作伙伴和对手都梦co以求的技术。因此，这是美国利用其在AI技术中的领导才能推动其他国家限制其在威胁我们国家安全利益的情况下与中国互动的独特机会。在最终确定规则时，您应该对可能希望获得美国技术的国家 /地区施加清晰的红线。例如，任何拥有人民解放军（PLA）基地的外国（或与定期托管PLA资产，人员或PRC Intelligence能力有可比较的协议）均应
海关如何更好地利用新兴人工智能
在商业生态系统层面，海关可以利用对商业环境的分析和对当前行业趋势的扫描来开辟新的价值创造和价值获取渠道。例如，过去使用预测模型进行风险定位等某些活动极具挑战性，因为运行它需要特定技能，并且需要不断重新平衡模型权重以反映风险趋势。今天，由于复杂而直观的数据驱动技术，这可以轻松实现自动化。另一方面，生态系统通常将不同类型的多个参与者聚集在一起，以任何单个组织无法做到的方式创造、扩展和服务市场。这为海关提供了建立合作伙伴关系和最大限度创造新价值的机会。
Boltz-1民主化生物分子互动建模
了解生物分子相互作用是推进药物发现和蛋白质设计等领域的基础。在本文中，我们介绍了Boltz-1，这是一种开源深度学习模型，该模型结合了模型架构，速度优化和数据处理中实现AlphaFold3的数据处理，以预测生物分子复合物的3D结构。boltz-1在一系列不同的基准上展示了与最先进的商业模型相比的性能，为结构生物学的商业可访问工具树立了新的基准。通过在麻省理工学院开放许可下释放培训和推理代码，模型权重，数据集和基准，我们旨在促进全球协作，加速发现并为推进生物分子建模提供强大的平台。
