開源 AI 的勝利：為什麼科學研究需要擺脫過度審查的枷鎖

開發者在本地實驗室使用開源模型與閉源模型在安全性限制上的真實體驗與對比心得。

• 作者在進行病毒學研究深夜寫程式時，頻繁遭到各大封閉式 AI 的安全審查阻撓。• 諸如處理一般生物資訊、傳輸診斷腳本數據，甚至詢問基礎的學術問題，都遭 Claude 等模型以生化風險或資安疑慮為由直接封鎖。• 相較之下，Deepseek V4.1 能夠毫無戲劇化地直接協助解決問題，展現出高效率的實用性。• 封閉式 AI 企業的主導者（如 Dario 和 Altman）以安全為名，將科學知識層層鎖住，甚至要求使用者驗證身份。• > 想像一下，如果 Google 早期也採取這種審查態度，要求提供身份才能搜尋，人類資訊將倒退回手動翻書的時代。• 科學家無法接受自我中心的 AI 進行微觀管理。• 為了所有科研人員的未來，開源 AI 必須勝出，我們需要一個真正能順暢運作的工具。