聊AI监管，被说带硅谷思维，那到底怎么管？

我这一周又在欧洲，有一场活动邀请我谈谈我对AI发展方向的看法。我的回答大致是：

- AI很棒，拥有广阔前景
- 长期来看，最终架构会走向何方，目前很多问题都不清晰
- 这场辩论无关美国或中国——核心是创新，如果一个世界级的开源或开放权重模型来自某个特定国家，你会拒绝它吗？你应该把所有模型都拿来测试。

- 我们已经从全栈大语言模型，发展到想要拆分模型、上下文、评估等各个模块。
- 等待不是选项——好奇心和实验必不可少。
- 保持灵活，保持好奇，让你的员工不断成长进步。
- 不要过度监管。你没法靠监管换来成功。

当然，大家的反应是说我抱有根深蒂固的硅谷思维，不支持监管。或许是吧。更重要的是，我认为监管机构/民选官员需要先澄清一些问题，这些澄清能帮助AI发展，也有利于国家优势。过度监管可能会让我们困在错误范式的配置里动弹不得。

监管机构应该先观察，再出手帮行业纠正方向，就像最近在网络安全能力领域发生的那样。在监管AI能力之前，各国政府需要先回答一些根本性问题：知识产权相关问题——模型可以用哪些数据训练？责任问题——谁该负责？基础设施相关问题——电力和土地需求？如何保护关键基础设施，如何保障公共系统安全并利用技术？还有国防与AI应用相关问题。

目前更好的提议是成立一个由多方参与者组成的自律机构，目标是安全快速地开发高性价比的AI。说起来容易做起来难，但值得追求。