近年来，随着人工智能领域的快速发展，模型透明度成为了该领域的主流焦点。为了评估十大主流AI模型的透明度，斯坦福大学、MIT和普林斯顿大学等机构联手提出了一项名为“基础模型透明度指数”的评估方法。评估结果显示，Llama 2在透明度方面名列第一，而GPT-4等模型的透明度相对较低。

尽管AI模型在社会上的影响日益增大，但人们对于这些模型的构建、训练和使用方式仍存在许多疑问，包括数据来源、劳动力待遇等方面。然而，这项评估系统的结果也引发了一些争议，一些开发者认为要求公司公开商业机密的做法过于幼稚。

然而，无论开源还是闭源，透明度对于AI模型的发展和应用都至关重要。特别是在生成式AI领域，由于模型既有提高生产力的潜力，也可能被用来伤害他人，因此透明度的不足可能会导致模型被滥用。因此，开发者需要更加注重透明度，包括对模型的构建、功能、风险等方面的公开。

目前大多数主要基础模型开发者都未能提供足够的透明度，这凸显了人工智能行业亟需改进透明度的问题。同时，开源基础模型如Llama 2、BLOOMZ等获得较高评分，但仍有改进空间，因为只有极少数开发者透明地展示了模型的局限性和其他关键信息。

在当前的政策争论中，是否应该将人工智能模型开源成为一个争议的焦点。但无论开源还是闭源，透明度都是关键因素，以确保AI模型的负面影响得到控制。