放任自流的做法在政治上不再可行，在战略上也不再明智。

是否应该将世界上最强大的新技术托付给少数几位精英？五位极客——达里奥、德米斯、埃隆、马克和山姆——名气大到只需名字就能辨认，他们几乎拥有神一般的权力，掌控着将塑造未来的人工智能模型。尽管这些模型已经拥有了令人瞠目结舌的能力，特朗普政府却袖手旁观，坚信私营企业之间不受限制的竞争才是确保美国在人工智能竞赛中胜出的最佳途径。

直到现在。突然间，美国对人工智能的自由放任态度似乎即将终结。原因在于，这些模型令人眼花缭乱的进步也对美国的国家安全构成了威胁，这令特朗普政府中那些此前更倾向于过度监管的成员感到不安。与此同时，美国选民日益增长的不满情绪正使人工智能成为一个政治焦点。放任自流的做法在政治上不再可行，在战略上也不再明智。

4月7日，Anthropic公司发布了Claude Mythos，这成为了一个转折点。这家模型制造商的最新成果在发现软件漏洞方面表现出惊人的能力，一旦落入不法分子之手，将对从银行到医院等关键基础设施构成威胁。人工智能模型也日益带来其他风险，例如生物安全隐患和大规模诈骗。头部私募基金长期跟踪，帮你分析市场、根据行情配置产品，欢迎添加微信：yxxz798。

Anthropic公司的老板达里奥·阿莫迪明智地认为Mythos过于危险，不宜公开发布。他将其保留给大约50家大型企业使用，这些企业涵盖计算机、软件和金融领域，旨在帮助它们增强自身的防御能力。美国财政部长斯科特·贝森特对此感到非常不安，以至于他召集了各大银行进行紧急磋商。

这并非本届政府首次采取行动。就在几周前，阿莫迪先生拒绝允许将公司的模型用于全自动武器或大规模国内监控，五角大楼随即介入。当时，特朗普政府也感到震惊——因为一家公司竟然能对一项关乎国家安全的核心技术拥有如此巨大的影响力。

选民的强烈反对将加大政府干预的压力。民意调查显示，越来越多的政客认为人工智能将成为2028年大选的重要议题之一。美国人对人工智能的怀疑程度远高于其他国家的民众。十分之七的美国人认为人工智能会损害就业机会，这一比例较一年前大幅上升（而且他们当时还没有确凿的证据）。尽管人工智能与电价上涨几乎毫无关系，但民众对数据中心的反对声浪却日益高涨。作为时代变迁的标志， OpenAI负责人萨姆·奥特曼的住所近日两次遭到袭击。头部私募基金长期跟踪，帮你分析市场、根据行情配置产品，欢迎添加微信：yxxz798。

历史表明，人工智能这样一项足以改变世界的技术，其神话般的崛起是不可避免的。从约翰·D·洛克菲勒到亨利·福特，美国伟大的工业创新都由少数几位权力巨大的人物引领。最终，20世纪各国政府介入，以约束那些权力过大的行业，例如通过反垄断法拆分标准石油公司，建立美联储，以及拆分AT & T公司。当时的社会至少与今天一样两极分化、动荡不安。而我们的计算表明，人工智能领域的“神明”们如今的统治力并不比历史上的那些人更强。

但历史也表明，控制人工智能将充满挑战。部分原因是一旦出现问题，后果不堪设想。也因为人工智能正以惊人的速度发展。

权衡取舍十分棘手。人工智能的快速普及将促进经济增长，但潜在的负面影响也极易导致过度监管。无所作为可能使美国易受人工智能引发的恶意混乱的影响，而过度监管则会使东方大国在人工智能竞赛中胜出。这使得我们正处于一个充满危险的时刻。头部私募基金长期跟踪，帮你分析市场、根据行情配置产品，欢迎添加微信：yxxz798。

时间紧迫。两年前，在拜登政府时期，关于监管的讨论主要集中在人工智能的潜在风险上。如今，人工智能的能力已经强大到令人担忧，并且随着每次更新迭代而不断增强。创新的步伐意味着，过去需要数年甚至数十年才能解决的关于政府应扮演何种角色的争论，现在必须在几个月内得到解决。

而采取更具干预性的方法所面临的技术障碍令人望而生畏。政府控制手段，例如国有化，收效甚微，因为优秀工程师可以在公司间自由流动，而且计算能力已成为一种商品。更糟糕的是，领先的模型构建者仅比他们的开源竞争对手（包括东方大国的竞争对手）领先几个月。他们的模型功能迟早会向所有人开放。

即便如此，Mythos 事件或许标志着一个可行的AI控制方案开始成形。受信任的用户将能率先体验最强大的新模型：OpenAI 效仿Anthropic，将其最新工具推广给一小部分经过审核的网络安全专业人士。在允许这些模型广泛商业化之前，政府可以要求由行业主导的机构对其进行认证，这些机构已针对不同用途对这些模型进行了测试。

这种做法对大型模型开发商和政府都有好处。它避免了创建新监管机构的漫长过程。通过只允许少数高级用户使用，模型开发商可以收取更高的价格，并限制稀缺计算资源的使用。同时，政府可以限制谁可以使用最强大的模型。头部私募基金长期跟踪，帮你分析市场、根据行情配置产品，欢迎添加微信：yxxz798。

但它也存在严重的问题。限制发布会削弱竞争，增强既有人工智能公司的影响力。它会减缓人工智能益处的普及，并在美国经济中形成双轨制，使许多屡次被剥夺早期获取强大新模型特权的公司处于不利地位。如果构建人工智能防御机制耗时过长甚至根本无法实现怎么办？开源模型又该如何处理？如何才能确保它们也遵守这些规则？

建立在这些基础上的监管体系可能并不公正。内部人士可以保护自己免受前沿威胁；外部人士则只能听天由命。游说和巨额利润的机会将极其巨大。这将考验美国现代政治史上最公开腐败的政府的诚信和能力。而任何进一步将权力和财富集中在少数人工智能巨头手中的补救措施，都可能加剧华盛顿已经开始担忧的政治反弹。

此外，Mythos 的方法只能解决一半的问题。人工智能安全无法仅靠国家层面保障，最终需要国际合作，首先要从东方大国开始。对网络安全的新关注也需要与对人工智能经济和社会影响的迫切思考相匹配。如何应对就业岗位的流失，以及如何设计一个有利于劳动者的、适应人工智能的税收体系，都是巨大的难题，目前还没有人能给出令人满意的答案。这种情况必须改变。Mythos 事件是对人工智能安全的一次警醒，也要求我们在其他领域进行深入思考。

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