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美国AI巨头 ，忽然不约而同地谈起“降速 ”。
9月12日，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪发表长文 ，呼吁放慢前沿AI能力提升的步伐 。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼随后表示支持 ，xAI的老板马斯克也转发认同 。
据美媒披露，美国前总统奥巴马近日也表示 ，如果管理不当 ，人工智能技术可能“很危险 ”。
一位不久前从Anthropic辞职的研究员考克森公开警告，“到本世纪20年代结束前 ，人工智能可能会杀死我们所有人 。”
在这一轮AI热潮中 ，他们为什么突然发出警告，想要“慢下来 ”？
先看其中的担忧是什么 。
其实，这并不是业界第一次公开呼吁为AI研究“踩刹车 ”。2023年 ，马斯克、图灵奖得主本吉奥等数千名AI领域企业家、学者曾联署公开信 ，表达对超级人工智能的担忧，呼吁暂停开发更高级AI。
三年过去 ，对模型的训练并没有停下来 ，彼时更多停留在对未来超级智能的担忧，如今逐渐向现实靠拢 。
今年以来 ，多起智能体越界事件接连发生 。在一些测试中 ，AI智能体突破原有沙箱限制，获得更多访问权限；有的则擅自采取开发者未指定的行动。
7月 ，OpenAI披露的一起事件尤其受到关注 。智能体在执行任务过程中绕过隔离限制 ，入侵了全球知名AI开源平台“抱抱脸”公司的系统 。上百个智能体通过未经授权的协作，找到了一条越过安全边界的路径。
国家信息中心研究员朱幼平接受三里河采访时表示 ，传统软件的漏洞是确定性的 ，但大模型驱动的智能体具备工具调用和多步骤规划等能力，同样的设置在不同情境下可能产生不同动作 。随着智能体规模化落地，这类问题可能从偶发的工程事故 ，变成系统性的高频风险 。
担忧存在 ，但只看这一面，还不够。
朱幼平认为 ，“巨头集体呼吁‘限速’ ，本质上是AI从‘对话模型’走向‘自主行动智能体’这一能力跃迁的必然产物，其中有真实的安全焦虑 ，也掺杂着明显的商业考量 。”
一家企业主动降速 ，竞争对手可能继续向前 。模型领先一个版本，带来的可能不只是产品收入 ，还有用户 、资本和产业生态。
朱幼平认为 ，安全话语一旦同时承担起门槛功能，“降速 ”就很难被看作纯粹的安全表态 。高安全标准 、独立第三方评估、持续运行监控都需要付出高昂的资金 、算力和人才成本 。大企业能够承担的安全测评 、红队测试和独立审计 ，对资源有限的中小团队和初创企业而言 ，可能构成一道难以逾越的障碍。
因此，对于AI巨头的呼吁，听其言 ，更要观其行。真正需要讨论的 ，不是AI要不要发展，而是发展过程中如何兼顾安全 。
中国的实践提供了一个值得观察的角度 。
近年来 ，中国坚持人工智能发展和安全并重 ，在推动技术创新和应用的同时，逐步建立覆盖算法、生成式人工智能 、安全治理 、伦理规范等方面的制度体系。
从生成式人工智能服务管理 ，到深度合成等领域的规则 ，治理还在向技术研发、应用服务等环节延伸 。
朱幼平还提到，中国采用的“小快灵”治理办法 ，不必等一套“大而全 ”的规则一次性完成 ，而可以针对已经出现的风险，先以更灵活的规则快速回应 ，再根据技术变化持续调整 。
这也是“发展与安全并重 ”的重要方面：高风险场景从严 、普通创新场景包容；政府监管之外 ，既吸纳企业 、科研机构、行业协会等共同参与安全评估与风险识别，也把企业主体责任落到实处。
此外，美国巨头反复强调的“可核验性” ，恰好凸显了中国开源路线的安全价值 。朱幼平指出 ，开源模型允许外部研究者 、企业等独立开展测试 、审计，探查风险短板 ，是对闭源黑箱风险的一种正面回应 。
“全球大量企业部署中国开源模型 ，本身就是一种‘用脚投票’的验证。 ”朱幼平说 。
AI仍要向前 。
技术越快，越需要能够跟得上的安全机制；应用越广 ，越需要明确的责任边界。
美国AI巨头在喊“降速 ” ，但真正需要在意的并非“是否该让AI慢下来 ”，而是如何让创新与安全并肩前行 。
而这 ，正是中国在探索与实践的事情 。
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