我在一个相对保守的行业工作。我想使用Qwen 2.5并通过vLLM在本地部署。服务器甚至不会连接互联网，只是本地使用。上级告诉我不能使用阿里巴巴的中国模型，因为可能存在木马。这太荒谬了！你怎么向他们解释这没关系，而且它和其他任何东西一样安全？另外，模型反正会被微调，这样模型本身不就变得无法识别了吗？
讨论总结
Reddit 用户对在保守行业中使用来自中国的 Qwen 2.5 模型的安全性问题展开了激烈的讨论。一些用户认为，由于模型来自中国，可能存在安全风险，比如被植入后门程序或反映中国共产党的价值观。他们担忧模型可能被用于恶意目的，或者在训练数据中被审查，导致输出结果存在偏见。然而，其他用户则反驳这种担忧，认为这些担忧更多是基于对中国的偏见，而非技术上的合理担忧。他们指出，当前的模型格式（如 .safetensors、.gguf 和 .exl2）主要包含量化后的模型权重和元数据，不太可能携带恶意代码。此外，开源社区的贡献者中有许多中国人，且开源项目的代码审查和安全测试已经相当严格。讨论中，用户们还提出了各种解决方案，包括使用安全的张量文件、微调模型、重命名模型以规避限制等。
主要观点
- 👍 使用中国模型存在安全风险
- 支持理由：担忧模型可能被植入后门程序或反映中国共产党的价值观。
- 反对声音：认为这种担忧更多是基于对中国的偏见，而非技术上的合理担忧。
- 🔥 开源社区的贡献者中有许多中国人
- 正方观点：开源项目的代码审查和安全测试已经相当严格。
- 反方观点：担忧中国贡献者的背景可能影响项目的安全性。
- 💡 当前模型格式（如 .safetensors、.gguf 和 .exl2）主要包含量化后的模型权重和元数据
- 解释：不太可能携带恶意代码。
- 💡 使用安全的张量文件
- 解释：可以增加模型的安全性。
- 💡 微调模型
- 解释：可以使模型更安全，因为微调后的模型与原始模型不同。
- 💡 重命名模型以规避限制
- 解释：可以绕过公司对使用中国模型的限制。
金句与有趣评论
- “😂 如果他们不信任 Qwen，那么他们肯定也不应该信任他们的 iPhones。” —— ortegaalfredo
- 亮点：以幽默的方式指出对技术产品的偏见。
- “🤔 使用本地模型比远程模型安全得多，你不知道有多少实体能看到你的数据，或者控制 llm 的输出。” —— ortegaalfredo
- 亮点：强调本地模型的安全性。
- “👀 Qwen 2.5 是 8GB 以下模型中编程性能最优秀的。” —— R_Duncan
- 亮点：对 Qwen 2.5 模型的性能给予了高度评价。
情感分析
讨论的总体情感倾向是复杂的，既有对中国模型的担忧和偏见，也有对其性能和开源精神的认可。主要分歧点在于模型的安全性及其与中国背景的联系。担忧主要源于对技术安全和中国政府审查的顾虑，而支持者则强调开源社区的安全性和模型的性能优势。
趋势与预测
- 新兴话题：随着 AI 技术的发展，模型的安全性和偏见问题将成为持续关注的焦点。
- 潜在影响：对中国模型的担忧可能会影响其在全球范围内的接受度，同时也可能促使开源社区加强安全措施和透明度。
详细内容：
标题：关于使用 Qwen 2.5 模型的争议在 Reddit 上引发热议
在 Reddit 上，一则关于在相对保守行业中使用 Qwen 2.5 模型的讨论引起了广泛关注。帖子中提到，尽管计划在本地服务器使用该模型且不联网，但上级以其来自中国并可能存在风险为由表示反对。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于模型安全性、潜在风险以及地域偏见等多个方面的激烈讨论。
讨论的焦点观点众多。有人认为从技术角度，模型本身不太可能包含恶意代码，如“即使我们假设阿里巴巴愚蠢到在其二进制文件中嵌入木马，有人对该模型进行了 gguf 量化，木马也不可能被带入.gguf 文件。因为无法对任何代码进行量化，任何像样的后端要么忽略不应出现的数据，要么拒绝处理并返回错误。”但也有人担忧模型可能被训练出在特定条件下生成有安全漏洞的代码，比如“但它对于经过训练以生成具有故意安全漏洞的代码的模型无能为力，当代码库已经发展到包含 N+1 个模型生成的代码片段时，其中 N 是足以触发漏洞的组合更改。”
还有用户分享个人经历，如“我曾工作的地方，一些高层决定使用未经审查的罗马尼亚程序员处理一个机密子项目，后果很严重。如果是我的公司，我也会避开中国模型，只为安全起见。”
一些有趣或引发思考的观点包括“想象一下花费数十亿美元开发一个 LLM，然后冒着阿里巴巴股票价值受损以及声誉受损的风险，就为了向某个公司部署勒索软件来勒索一两分钱。”
关于使用 Qwen 2.5 模型的争议仍在继续，各方观点碰撞激烈。究竟是基于合理的安全考虑，还是存在不必要的偏见和误解，仍有待进一步探讨。
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