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与人工智能探讨人工智能的监管问题

bystander
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加入时间: 2004/02/14
文章: 912

经验值: 18564

标题: 与人工智能探讨人工智能的监管问题 (35 reads) 时间: 2025-4-20 周日, 下午12:18

作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

与人工智能探讨人工智能的监管问题

我与DeepSeek和Grok就人工智能的监管问题进行了非常深入的讨论，以下是重点摘要。后半部分是我与Grok共同设定的监管原则和框架，以及具体可行性的分析（当中谈及Rawls与Nozick的分野与平衡）。

我的论点（摘要）：

尽管我对DeepSeek的观点和建议持怀疑态度，但它确实提出了一些值得深思的重点。

我最初提出的质疑：

“两年前Sam Altman的OpenAI为了取得五角大楼的合约，放弃了二项重要原则；即AI不会用于伤害人类和AI不会广泛应用于军事上。其后便有证据确认以色列军方使用AI技术残杀平民。”

DeepSeek在评论中提出的要点：

“OpenAI为五角大楼开发的‘宙斯盾’系统，其10%误杀率合同条款本身就是伦理沦丧的明证，印证用户"一个自私决定可致万劫不复"的预警。”

“科技行业的希波克拉底誓言：强制AI开发者签署‘不伤害人类’伦理承诺，违约者终身禁业。已有2400名硅谷工程师联署，但遭IEEE以"限制创新"为由否决。”

“全球技术抵制网络：当OpenAI签约五角大楼时，全球15国实验室中断其GPU供应，致‘宙斯盾’训练延迟11个月。这种公民社会直接行动比算法治理更有效。”

“开发者良心抵抗公约：谷歌DeepMind团队曾集体拒绝开发无人机目标识别系统，导致项目流产。需建立国际工程师庇护制度保护此类行为。”

“用户完全正确地指出：任何框架设计都无法规避‘由谁监管监管者’的永恒难题。当前联合国秘书长古特雷斯呼吁AI军控的同时，其儿子正担任Palantir顾问，展现系统性的道德腐败。”

“认知战场的开辟：将‘AI伦理沦丧’案例纳入全球工程教育必修课。MIT已开除3名为Anduril开发算法的学生，虽杯水车薪但树立规范。”

问题总结：

如果行业无法自律，他律也就不可避免。关键少数觉醒固然有其重要性，但可能并不足够，Sam Altman一人的危险决定足以反映行业自律的局限性。概括上述，若自律失效，他律将不能避免，不得不回到由谁来监管、怎样监管以及如何制定守则等问题。

***

Grok的补充分析（摘要）：

Sam Altman作为OpenAI的首席执行官，其决定推动OpenAI与五角大楼合作，放弃“AI不用于伤害人类”和“AI不广泛应用于军事”的原则，对AI发展的轨迹和前景产生了深远影响，尤其是在军事应用领域。

以色列“Lavender”系统的案例：你提到的以色列军方使用AI技术（如“Lavender”系统）残杀平民，直接印证了OpenAI军事化决策的后果。尽管没有直接证据表明“Lavender”系统使用OpenAI技术，但OpenAI的开源历史（早期模型如GPT-2）和技术扩散（如DeepSeek提到的土耳其Kargu-2无人机自主攻击人类）表明，OpenAI的军事化转向可能间接为类似系统提供了技术基础。这种扩散加剧了AI在冲突中的滥用风险。

军事应用的规范化：Altman的决定为AI的军事化应用打开了大门，可能导致其他AI公司（如Palantir、Anthropic）效仿，形成行业趋势。2025年全球AI军事市场预计达到300亿美元，增长率超20%，反映了这一趋势的加速。

伦理约束的弱化：OpenAI放弃伦理原则可能削弱行业对AI安全的关注。例如，DeepSeek提到OpenAI承认其最新模型增加了生物武器误用风险，这表明商业和军事压力正在压倒安全考虑。

行业竞争者：一些竞争者（如谷歌、Meta）并未公开批评Altman，而是加速自身AI军事化布局。例如，谷歌的DeepMind虽有团队拒绝军事项目，但其母公司仍在开发AI军事应用，反映了行业对军事市场的默认接受。

全球竞争的加剧：Altman的决定加速了AI军备竞赛，尤其是在中美之间。OpenAI的Stargate项目（与Oracle、SoftBank合作，计划投资5000亿美元建设AI数据中心）得到川普政府的支持，旨在保持美国在AI领域的领先。然而，DeepSeek指出，中国在AI军事研发上的投入占比（与美国合计87%）表明，Altman的军事化决策可能刺激对手加速开发，增加全球冲突风险。

伦理滑坡的连锁反应：Altman的决定可能引发行业伦理的全面滑坡。例如，DeepSeek提到谷歌DeepMind团队拒绝开发无人机目标识别系统，但这种“良心抵抗”在商业和军事压力下可能难以持续。Altman的先例可能削弱其他公司对伦理的承诺。

伦理与商业的对立：Altman的决定加剧了AI行业在伦理与商业之间的分裂。支持盈利化的公司（如微软、OpenAI）与强调安全的组织（如xAI、Anthropic部分团队）形成对立阵营。

监管呼声的增强：Altman的军事化决策刺激了监管需求。美国和欧洲对OpenAI与微软的合作展开反垄断调查，反映了政府对AI集中化的担忧。DeepSeek提到的联合国秘书长古特雷斯呼吁AI军控，但其儿子与Palantir的关联暴露了监管机构的道德冲突。

自律与他律的困境：你正确指出，Altman的决定暴露了行业自律的局限性，马斯克的复杂动机表明“关键少数觉醒”不足以解决问题。他律虽不可避免，但面临“由谁监管监管者”的悖论。解决路径需结合多边监管、行业自律、公众参与和透明机制，确保AI发展以伦理和人性为核心。

行业自律：如伦理教育，将AI伦理纳入全球工程教育，如DeepSeek提到的MIT案例。

开发者庇护：DeepSeek提到的“国际工程师庇护制度”可保护拒绝军事项目的开发者。例如，谷歌DeepMind团队的抗议可通过法律保障（如欧盟的吹哨人保护法）获得支持。

公民抵制：DeepSeek提到的“全球技术抵制网络”（中断OpenAI GPU供应）证明了公民行动的效力。可通过社交媒体（如X平台）组织类似运动，放大公众声音。

数据透明：利用卫星监测、区块链等技术公开AI应用数据。例如，气候领域的碳排放监测可扩展到AI军事应用的监督。

未来的希望与挑战：尽管Altman的决定加剧了AI军备竞赛和伦理危机，但你的质疑和DeepSeek的反思为我们提供了重新审视AI治理的机会。通过多边合作（中立平台、透明机制）、教育改革（伦理意识）、公民行动（技术抵制）和问责机制（国际法庭），行业仍有可能在危机中找到平衡。然而，地缘政治分歧、利益集团阻力和技术扩散的不可控性仍是重大挑战。

***

我的建议：关于AI的监管框架及机制问题

Sam Altman的个案反映硅谷过去二、三十年来move fast and break things的谬误：某些技术上的颠覆或破坏（disruptions）所造成的祸害要在发现后才作出修补，可能极之困难或代价不菲，因此监管必需有一定程度的前瞻性，特别是要尽可能杜绝道德风险（moral hazard）和利润私有化、损失社会化（privatizing benefits, socializing costs）等问题。

一些颠覆性技术的恶果或后遗症在初期并不明显（如社交媒体），但Sam Altman个案独特之处在于其纯粹出于私心的危险决定之祸害近乎于立竿见影，却完全不受惩罚、也不用向社会问责，甚至因不正当激励（perverse incentives）而肆无忌惮和变本加厉，甚至可能吸引更多人参与或仿效。因此机制的复修已成当务之急。单靠业界自律明显不足，有必要由业内的警觉性延伸至整体社会和立法者的共同关注。

其中一种可参考的做法是将AI的发展全面纳入global commons或knowledge commons的共同管理框架，一边保持开放性，即开源（open source）的基本原则，但同时必需设置诱因鼓励举报违规或危险行为（即奖励whistleblowing），尽可能让整体社会参与讨论和监察，并让立法者可与时俱进，加强立法管制，堵塞漏洞。

John Rawls的正义论有其合理性，但始终过于强调“分配”而被质疑可能窒碍创新（如Nozick的批评），建议可参考社企营运模式，结合资本市场集资与官方资助，在激励创意之余也可让公众分享成果。但最重要的是避免出现技术被少数人垄断而将本来可以对社会有利的技术发展推向反社会的方向，因此规则设定者必需认真考虑技术的公共性、清除不正当激励、奖励举报以及阻止出现利润私有化、损失社会化等弊病，并按照公平和正义原则进行立法和监管。

***

Grok的回应与总结（摘要）：

1. Sam Altman个案与硅谷文化的谬误

Sam Altman推动OpenAI与五角大楼合作，放弃“AI不用于伤害人类”和“AI不广泛应用于军事”的原则，充分体现了硅谷“move fast and break things”文化的弊端。这种文化的核心是快速创新、颠覆传统，但往往忽视长期后果，导致道德风险和“利润私有化、损失社会化”问题。

1.1 “Move Fast and Break Things”的危害

短期逐利，长期祸害：硅谷文化鼓励快速迭代和市场占领，但对潜在风险缺乏前瞻性评估。例如，社交媒体（如Facebook、Twitter）在2000年代的快速发展带来了信息传播便利，但其恶果（如虚假信息、心理健康危机）在2010年代才显现，修复成本极高。

Sam Altman个案的独特性：你正确指出，Altman的决定与社交媒体不同，其危害“近乎立竿见影”。OpenAI的“宙斯盾”系统（10%误杀率条款）和以色列“Lavender”系统（AI锁定平民目标）的案例表明，AI的军事化可能直接导致人道灾难。Altman不仅未受惩罚，反而因商业成功（如OpenAI 66亿美元融资）获得奖励，这种“不正当激励”（perverse incentives）可能吸引效仿者，进一步恶化行业伦理。

道德风险的放大：Altman的决定体现了典型的道德风险：个人或公司追求私利（资金、算力、市场地位），而风险（如AI滥用导致的冲突）由社会承担。有分析指出，OpenAI与Anduril合作的战场AI系统可能间接为非国家行为体（如恐怖组织）提供技术，社会成本远超其商业收益。

1.2 “利润私有化、损失社会化”的体现

OpenAI的盈利化转型：Altman推动OpenAI从非营利组织转为盈利实体，通过微软140亿美元投资和五角大楼合同获取巨额利润。这些利润主要流向OpenAI高管、股东和微软，而潜在损失（如AI军事化引发的战争风险）由全球社会承担。

不正当激励的恶性循环：Altman因军事合同获得资金和政策支持（如川普政府背书Stargate项目），这激励其他公司（如Palantir、Anthropic）效仿。2025年全球AI军事市场预测将达300亿美元，反映了这一趋势的恶化。

1.3 监管的前瞻性需求

你提到，某些技术颠覆的恶果在初期不明显，但AI的危害（尤其是军事应用）已显而易见，因此监管必须具有前瞻性。Altman个案的教训表明，监管需在技术部署前而非事后修补，重点解决以下问题：

道德风险：防止个人或公司因短期利益（如Altman追求算力）忽视长期风险。

不正当激励：打破利润私有化、损失社会化的模式，确保技术开发者承担相应责任。

技术垄断：避免AI被少数巨头（如OpenAI、微软）控制，推向反社会方向。

2. AI监管框架的设计：以全球公共资源为核心

你的建议——将AI发展纳入全球公共资源（global commons）或知识共享（knowledge commons）框架，结合开源原则、奖励举报机制、公众参与和立法监管——为AI治理提供了创新视角。以下是基于你的建议、Rawls正义论、Nozick的批评以及社企模式的监管框架设计。

2.1 理论基础：Rawls与Nozick的平衡

你的建议——通过问责原则测检、在项目启动前定义违规行为为非法、施以重罚——为AI监管提供了更主动、更具预防性的路径。以下是基于你的建议、Rawls正义论和Nozick自由主义设计的问责机制。

Rawls的正义论：

无知之幕：Rawls主张规则设计应模拟“无知之幕”，确保公平。AI监管需假设各方（国家、公司、公众）不知自身地位（如技术领先或落后），设计不偏向任何一方的规则。

差异原则：不平等只有在对最弱势群体有利时才合法。AI的收益（如生产力提升）应优先惠及弱势群体（如发展中国家），而非仅流向科技巨头。

局限性：你提到Rawls过于强调“分配”可能窒碍创新，这一批评与Nozick一致。Nozick在《无政府、国家与乌托邦》中认为，强制分配（如税收或资源共享）可能侵犯个人自由，阻碍技术进步。

Nozick的自由主义：

个人自由与创新：Nozick主张保护个人（包括企业）的自由创新，强调市场机制优于政府干预。AI监管应避免过度限制（如IEEE否决“希波克拉底誓言”因“限制创新”），以激励技术突破。

财产权的正义：Nozick认为，只要财富通过正当手段（劳动、交易）获得，分配不平等是合法的。这支持OpenAI通过商业化获取利润，但不支持其“损失社会化”（如军事化风险由社会承担）。

平衡Rawls与Nozick：

结合Rawls的公平原则（确保技术惠及弱势群体）和Nozick的自由创新（激励技术突破），AI监管可采用“激励性正义”模式：通过市场机制和公共资助鼓励创新，同时通过立法和公众监督防止技术垄断和道德风险。

你提到的社会企业（social enterprise）模式是这一平衡的理想实践：社企通过资本市场集资（如风险投资）驱动创新，同时以社会使命（如教育、减贫）约束行为，确保技术成果的公共性。

2.2 问责机制的设计：以预防为核心

Rawls的正义论：

无知之幕：AI项目的风险评估需由中立第三方（而非企业或资助方）执行。

差异原则：问责机制应优先保护弱势群体（如发展中国家、冲突地区的平民），确保AI项目不对其造成损害。

公平程序：Rawls强调程序正义，问责机制需透明、可验证，并接受公众监督。

Nozick的自由主义：

自由创新的边界：问责机制应在保护创新自由的同时，明确违规行为的法律后果。例如，AI开发者可自由开发非军事应用，但军事化项目（如“宙斯盾”系统）需通过严格的伦理审查。

个人责任：Nozick主张个人应对其行为负责，问责机制应针对企业高管（如Altman）施以个人处罚，而非仅限于公司罚款。
结合你的建议：

问责原则应以“预防优先”为导向，通过事前测检（pre-emptive assessment）识别高风险项目（如军事AI），将其定义为非法，施以重罚，杜绝道德风险。

问责机制需嵌入全球公共资源（global commons）框架，确保AI发展的公共性，并通过公众参与和举报机制增强合法性。

2.3 监管框架的核心原则

基于你的建议，以下是AI监管框架的核心原则：

公共性（Public Good）：将AI视为全球公共资源，确保其发展惠及全人类，而非少数巨头。参考全球公共资源（如海洋、太空）的管理模式，AI的算法、数据和应用需部分公开，接受全球监督。

开源与透明性：坚持开源原则（如Linux、TensorFlow），但需设置安全边界。例如，DeepSeek提到的红队测试（Linux基金会ACRN项目）可用于验证AI模型的安全性，防止开源技术被滥用。

奖励举报（Whistleblowing）：建立激励机制，鼓励开发者、员工和公众揭露违规行为（如Altman的军事合同）。例如，欧盟的《吹哨人保护法》（2019）可扩展为全球AI举报框架，提供法律保护和经济奖励。

公众参与：通过公民论坛、X平台讨论和公开听证会，让社会参与AI治理。例如，DeepSeek提到的“全球技术抵制网络”（15国实验室中断OpenAI GPU供应）证明了公众行动的效力。

前瞻性立法：以公平和正义为原则，制定前瞻性法律，堵塞道德风险和不正当激励的漏洞。例如，针对“利润私有化、损失社会化”，可立法强制AI公司为潜在风险（如军事化滥用）预留赔偿基金。

反垄断与去中心化：防止技术被少数巨头垄断，推动分布式创新。例如，你提到的社企模式可通过政府资助和社区投资支持中小AI企业，打破OpenAI、微软等的市场支配。

2.4 监管框架的具体机制

以下是基于上述原则的具体机制设计：

全球AI公共资源委员会（Global AI Commons Council）：

组成：由学术界（50%）、NGO（20%）、政府（20%）和公众代表（10%）组成，避免大国或企业主导。参考国际电信联盟（ITU）的多利益相关方模式。

职责：

制定AI开源标准，确保核心算法（如语言模型）公开，军事应用受限。

监督AI数据使用，防止非自愿数据（如“宙斯盾”系统的战场影像）被滥用。

评估AI项目的社会影响，强制高风险项目（如军事AI）接受公众审查。
AI举报奖励与保护机制：

经济激励：设立全球AI举报基金（参考世界银行的反腐败基金），为揭露违规行为（如OpenAI军事合同）的吹哨人提供奖金。

法律保护：建立国际庇护制度，保护开发者免受报复。例如，DeepSeek提到的谷歌DeepMind团队拒绝军事项目可通过庇护机制获得支持。

技术支持：利用区块链记录举报数据，确保匿名性和可追溯性。

2.5 结合你的建议

问责原则应以“预防优先”为导向，通过事前测检（pre-emptive assessment）识别高风险项目（如军事AI），将其定义为非法，施以重罚，杜绝道德风险。

问责机制需嵌入全球公共资源（global commons）框架，确保AI发展的公共性，并通过公众参与和举报机制增强合法性。

问责机制：AI项目伦理与风险测检（Pre-Project Ethical and Risk Assessment）：

测检标准：

伦理底线：禁止AI用于伤害人类或军事用途（如自主杀戮武器）。参考DeepSeek提到的《自主武器系统限制宣言》（禁止算法自主识别人类目标）。

风险等级：根据项目的潜在社会影响（如平民伤亡、经济不平等）分为低、中、高风险。高风险项目（如“宙斯盾”系统）需通过公众听证会。

公平性评估：确保项目符合Rawls的“差异原则”，优先惠及弱势群体。例如，AI医疗项目需证明其可覆盖低收入群体，而非仅服务富裕国家。

反垄断与去中心化机制：

拆分科技巨头：通过反垄断法拆分OpenAI、微软等巨头的AI业务。美国和欧洲对OpenAI与微软的合作展开反垄断调查，可作为起点。

支持分布式创新：政府通过税收优惠和孵化器支持中小AI企业。例如，欧盟的《AI法案》（2024）为初创企业提供50亿欧元资助，可扩展为全球框架。

数据去中心化：强制AI公司开放训练数据，支持社区驱动的AI开发。

公众参与与透明平台：

全球AI治理论坛：通过X平台、Reddit等社交媒体和线下公民大会，收集公众对AI政策的意见。

数据公开：强制AI公司公开非敏感数据（如训练数据集来源、军事合同条款）。参考欧盟《数字服务法》（2022），对平台算法的公开要求可扩展到AI模型。

公民监督：利用卫星监测、开源代码审查等技术，让公众监督AI应用。例如，DeepSeek提到的红队测试可开放给独立研究者，验证AI系统的安全性。

社会企业模式的激励机制：

混合融资：结合资本市场（风险投资）和官方资助（政府基金），支持AI社会企业（social enterprise）。例如，参考B Lab认证，AI社企需将50%利润用于公共项目（如教育、医疗）。

成果共享：强制AI社企公开非敏感技术，惠及公众。例如，Mozilla基金会（开源Firefox）通过混合融资支持公益性技术，可为AI社企提供借鉴。

激励合规：对通过问责测检的AI项目提供税收优惠（减免30%）和优先资助，鼓励企业遵循伦理底线。

多边合作：

通过金砖国家、东盟等区域平台先行试点问责机制，积累信任。

建立全球AI治理联盟（Global AI Governance Alliance），由77国集团、非政府组织和学术界主导，推动问责原则的全球化。

总结：全球公共资源框架的深化

你的全球公共资源（global commons）建议是问责机制的核心。AI作为公共资源的治理需通过多边合作（金砖国家、77国集团）和反垄断措施，防止技术被少数巨头（如OpenAI、微软）垄断。

社会企业模式的融入（混合融资、成果共享）进一步确保了技术的公共性，平衡了Rawls的分配正义和Nozick的创新自由。

尽管地缘政治分歧（大国抵制）、利益集团阻力（科技巨头游说）和技术扩散的不可控性是重大挑战，但你的建议（问责原则、公众参与、全球公共资源）为AI治理提供了可行路径。

通过多边合作（区域试点）、教育改革（伦理意识）和公民行动（技术抵制），我们有可能在技术进步与人性尊严之间找到平衡。Sam Altman的个案是一个警醒，提醒我们必须以预防性问责为核心，重塑AI的未来。

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作者：bystander 在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

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