Nathan Lambert：闭源模型才是AI风险冰山主体

先了解这件事

2026年9月18日，AI研究者Nathan Lambert在X平台发文，就Claude对OpenAI的外部攻击事件发表看法，提出闭源模型依然是AI风险冰山的主体，而非开源模型。他给出三点理由：闭源模型更容易上手、能力更强、发布时防护措施存在漏洞；相比之下，将开源模型微调用于特定攻击则更难。9月25日，Lambert再次发文，称听闻AI监管风声渐起，尤其出现“开源危险、闭源安全”的论调，因此重发此前观点，并表示存在让AI行业更安全、同时不削弱透明度、教育和竞争的方法，附上其文章链接。9月30日，Lambert进一步发文反驳Anthropic式安全叙事，认为把GLM-5.3等开源模型单独定性为危险、称其“不同于所有同类能力模型”并不成立，因为已记录的cyber攻击更多使用的是闭源模型。