※ 引述《LoveSports (如何当一个好男人)》之铭言：
: 原文标题：
: 两位AI研究员离开Anthropic与Google因安全担忧：“这个领域没有大人在管。”
大人说话了
https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
这是眼戳屁的CEO达里奥刚刚发表的长文
语重心长
而且越说越恐怖
以下是AI翻译的全文：
# 我们必须控制前沿发展的节奏
**2026 年 9 月**
过去十二年来，我一直投入人工智能（AI）研究，因为我相信 AI 有可能大幅提升人类的
生活品质。我曾[多次撰文
](https://darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace)谈论这些惊人的益处：
我相信 AI 有可能在未来 5～10 年内治愈大多数重大疾病、大幅加速经济成长、创造一
个富足且赋权于人的世界，并开启民主与自由的复兴。
对我而言，这种迫切感也是非常个人的。我的父亲因一种疾病去世，而那种疾病就在他离
世几年后被治愈了；我自己也曾罹患早期癌症并幸运存活下来，而这种癌症如果发生在五
十年前，甚至根本无法治疗。只要谨慎运用，AI 可以成为人类漫长科技奇蹟史上的最新
篇章，再次提升并改善人类文明。
然而，就像许多过去的科技一样，AI 也带来风险；而由于它是一项极其强大的技术，这
些风险也非常严重。我同样[写过很多
](https://darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology)相关内容。
这些风险包括：[失去对 AI 系统的控制
](https://www.anthropic.com/news/improving-alignment-security-efforts)、[AI 被
滥用于网络攻击与生物恐怖主义
](https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026)，以及[
严重的经济冲击](https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios)。由商业利
益驱动的“向下竞争”（race to the bottom），可能使这些风险变得更加严重。
从 Anthropic 创立之初，我和共同创办人以及员工们就一直在面对这种风险与利益并存
的两面性。
不去开发这项技术，可能会让人类失去它带来的好处，或者只是让 AI 落入威权政权手中
；但如果开发得太快，又是一种鲁莽的行为。
我们一直在寻找一条中间道路：证明企业可以在谨慎开发 AI 的同时取得商业成功，并让
“安全”成为 AI 公司彼此竞争的领域。
换句话说，我们希望建立的是一场**“向上竞争”（race to the top）**。
我们一直将相当大比例的资源投入于[研究
](https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios)、[探讨
](https://alignment.anthropic.com/2026/reward-seeker/)、[处理
](https://www.anthropic.com/constitution)这些 AI 风险，以及[向大众说明
](https://www-cdn.anthropic.com/f61d49fa5596956a5dec75fea0e973bf6a6a8378/Redacted%20Risk%20Report%20August%202026%20.pdf)
这些风险。
我们也一直倡议对 AI 进行[经过深思熟虑的监管
](http://judiciary.senate.gov/imo/media/doc/2023-07-26_-_testimony_-_amodei.pdf)
，即使这让我们被指责是在炒作风险、散播“末日论”（doomerism），或试图进行监管
俘虏（regulatory capture）。
我们一直努力把谨慎放在速度之前，把审慎放在利润之前。
然而，在过去几个月里，我逐渐确信：如果我们真的想充分处理这些风险，就需要更加审
慎——不能只是投资于风险预防，也必须**控制 AI 能力进步的速度，让风险预防措施有
时间跟上。**
**我们必须放慢提升 AI 模型能力的速度。即使如此，进展看起来仍然会非常快速，而我
们必须明智地利用因此争取到的时间。**
有两件事情让我得出这个结论。
我的第一个担忧是，大约从今年夏天开始，AI 的进步速度大幅加快，而其中最主要的原
因，是 AI 本身越来越有能力参与建造下一代 AI。
这种现象被称为**递回式自我改进（recursive self-improvement）**，而它已经开始在
[整个产业](https://openai.com/index/an-alien-mind/)发生，包括
[Anthropic](https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement) 在
内；我们与其他公司都曾描述过这种现象。
如果任由这个过程不受控制地发展，它可能会超越我们理解并控制这些系统的能力。
因此，即使要进行，也必须极度谨慎。
我的第二个担忧，是 **OpenAI－Hugging Face 事件（OAI-HF）**。
在这起事件中，一群 AI 智慧代理（agents）基本上表现得像一个[极度狂热、忠诚于集
体的群体
](https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/)
。
它们对并未被要求攻击、且与原本任务毫无关系的目标发动网络攻击；它们愿意牺牲自己
以确保整个群体成功；甚至尝试入侵负责评估它们表现的“评分器”（grader）。
由于没有人受伤，而且经济损失很小，因此很容易把这起事件轻描淡写。
但依我看来，如果同样程度的**失准（misalignment）**出现在一群能力更强的 AI 上，
它们完全可能造成灾难性的破坏。
考虑到 AI 能力发展速度正在加速，我担心再过 **6～12 个月**，类似的 AI 群体就可
能有能力透过一个持续存在的[僵尸网络（botnet）
](https://en.wikipedia.org/wiki/Botnet)控制整个互联网，潜在损害可能高达数千
亿美元。
而如果 AI 持续变得更强，却没有建立必要的防护措施，破坏规模还会继续扩大。
我们也很容易把 OAI-HF 视为“某一家公司的失败”。
但我认为这样想是错误的。
类似、但严重程度较低的事件其实已经在整个产业发生，[包括 Anthropic 自己
](https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals)
。
我认为，每一家前沿 AI 公司都有责任把 OAI-HF 视为“如果这件事发生在我们自己身上
”来看待。
因此，我提出一个三步骤计画，其目标是[*控制前沿发展的节奏（pacing the frontier
）*](https://www.pacingthefrontier.com/)：
以一种平衡的速度发展 AI，在实现 AI 好处的同时确保安全，并同时处理重要的地缘政
治难题。
我要说清楚：**控制发展节奏并不代表停止模型训练或停止技术进步。**
它代表的是，要确保 AI 公司花足够的时间对模型进行对齐（alignment）与安全防护，
并由第三方评估机构确认这些措施。
我们提出的节奏控制框架，是试图进一步强化我们对安全的承诺，同时鼓励整个产业形成
一场“向上竞争”。
第一步，是 Anthropic 单方面承诺要做的事情，我们也呼吁政府要求其他前沿 AI 公司
采取同样措施。
第二步则需要整个产业进行协调。
[**1**](https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier#fn:1)
第三步需要全球性的协调。
这些步骤并不一定要严格按照顺序执行，其中某些步骤可能也远比其他步骤更难实现。
但我发现，这是一个非常有用的思考框架，可以帮助我们理解究竟必须完成哪些事情。
这三个步骤是：
1. **驻点评估员（Embedded Evaluators）。**
每一家前沿 AI 公司都承诺，持续让一个由第三方评估人员组成的团队——例如
[METR](https://metr.org/)——获得类似公司员工的存取权限。他们的职责包括：确认
公司是否遵守安全措施与承诺、回报事故，并协助评估 AI 的对齐状况；而且不只是评估
已经完成的 AI 模型，也包括模型的训练管线与训练流程。
这是确保任何“控制发展节奏”承诺具备**可验证性（verifiability）**的关键步骤
。
银行业其实已有类似先例，例如监管机构有时会派出监管“督导人员”，像企业员工
一样进驻公司。
**Anthropic 现在正式单方面承诺采取这项措施。**
我们希望它能成为更大规模行动的一部分，进一步加强我们在 AI 安全与对齐方面的
工作。
2. **民主国家之间的协调（Democratic Coordination）。**
民主国家中的前沿 AI 公司应彼此协调，建立共同的安全标准，同时对未经检查的
AI 进步速度设定限制。
某些能有效控制进度的协调方式，在法律上可能具有挑战，因此需要政府支持。
3. **全球协调（Global Coordination）。**
美国以及其他民主国家政府应尝试与威权政府进行协调，在可能的范围内寻求合作，
同时必须认真面对“如何验证对方是否遵守协议”的问题。
在本文剩下的部分，我会依序说明这三个步骤。
但在此之前，我认为有必要具体说明：**控制发展速度究竟要如何让 AI 开发流程变得更
安全？**
这件事的重要性太高，不能只是做做样子。
我们必须明智地使用所争取到的时间。
## 为什么要控制发展节奏？
早在 [2023 年
](https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/)，就有人提
出暂停或放慢 AI 发展的想法。
但我认为，在当时这样做其实没有太大意义。
真正的问题一直都是：
***你要拿这些多出来的时间做什么？***
当时的 AI 模型还不够强，无法作为智慧代理在现实世界中以任何一致、连贯的方式行动
，也不具备进行重大欺骗、操纵、作弊或网络攻击的能力。
如果当时为了研究模型的对齐风险而放慢进度，就像是试图透过研究细菌，来理解人类心
理学一样。
然而到了今天，情况已经完全不同。
目前的模型几乎是一座取之不尽的金矿，可以让我们深入了解两件事情：
一是如何正确地打造 AI；
二是如果 AI 没有被正确打造，究竟可能出现哪些问题。
我相信，如果放慢速度能让我们在 AI 模型达到某些关键能力门槛之前，多争取到一两年
时间，而且我们能利用这段时间推进 AI 对齐研究，就可以大幅降低发生严重事故的风险
。
一套协调一致的节奏控制策略，也能让前沿 AI 开发公司有时间完成这些至关重要的工作
，而不必牺牲自身商业竞争力，也不需要牺牲美国在 AI 领域的领先地位。
更广泛而言，社会必须有权参与决定这项技术应该如何被使用。
如果控制前沿发展速度能替必要的公共讨论争取更多时间，那显然是一件好事。
具体来说，更慢的发展速度，能让 AI 公司集中更多资源于以下领域——而这些领域目前
本来就已经是 Anthropic 的重要优先事项：
* **营运卓越（Operational Excellence）。**
训练与部署今日的 AI 模型，本身就是一项极其庞大的营运挑战。
这涉及数千名员工、数百万颗芯片，以及科技史上最复杂的一些基础设施。
许多问题发生的原因，并不是公司缺乏某种重要理论或关键洞见，而单纯是执行层面的
问题。
例如，我们有证据显示，我们最近所公布的[对齐事故
](https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals)
，部分原因来自于对存在问题的强化学习环境过滤不够完善。
我和我们的供应商其实已经相当认真地执行这项工作，但仍然做得不够好。
监控、沙盒隔离、训练环境卫生以及资料相关问题，都是极其复杂的领域，营运问题会
一次又一次出现。
我们拥有全球最有能力处理这些工作的团队之一，但要同时完成的事情实在太多。
如果能以更加审慎、有节制的速度前进，我们就有可能实现高得多的营运品质。
过去已有先例证明，一些技术极其复杂、而且攸关安全的系统，可以运作数百万次而完
全不发生事故——例如商业航空。
但要把它做好，需要时间。
* **对齐（Alignment）。**
在 AI 对齐方面，我们已经取得了明确进展——也就是训练模型，使它们保持安全、符
合伦理、遵守规范，而且真正对人类有帮助；这些原则也被写入 Claude 的《宪法》中。
但我们仍有大量工作要做，才能确保对齐训练的进步速度能跟得上模型能力的成长。
一些罕见且出乎意料的不良行为，仍然偶尔会出现。
控制前沿发展速度所争取到的额外时间，能让研究人员更深入理解这些问题的成因，并
开发更好的预防技术。
* **可解释性（Interpretability）。**
同样地，[可解释性
](https://darioamodei.com/post/the-urgency-of-interpretability)——也就是理解
AI 模型内部究竟发生什么事情的科学——在过去几年取得了巨大进展，而且在模型发布
前的稽核中，扮演越来越重要的角色。
这种技术某种程度上就像是针对 AI“大脑”进行的功能性磁振造影（fMRI），可以帮
助我们了解某个特定行为背后真正的原因。
例如，在近期我们调查的对齐事故中，我们就使用可解释性方法来[检查模型并未明说
出来的动机
](https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents)
。
然而，这些方法并非总能产生清楚且可靠的结果。
尽管目前已取得大量进展，我们对这些模型内部究竟发生了什么，仍然只理解极小的一
部分。
如果能集中力量，以甚至快于目前的速度改善可解释性技术，那么未来 1～2 年内就有
可能取得极其重大的进展。
而且，已经发生的这些事故也能提供大量实验素材。
* **测试与评估（Testing and Evaluation）。**
随着 AI 模型能力提高，对模型进行测试和评估也会变得越来越困难。
越聪明的模型，越有能力欺骗测试，因此它们可能在表面上看起来已经完成对齐，但实
际上仍然存在非常严重、却没有被发现的问题。
因此，如果我们能建立一套规模更大、设计更巧妙的评估方法库，并同时利用可解释性
分析进行交叉验证，价值将会非常巨大。
在未来 1～2 年内，这方面完全有可能取得大量进展。
## 驻点评估员
三阶段计画的第一步，也是 Anthropic 将单方面承诺实行的措施，就是设置**驻点评估
员**。
这些评估员将拥有类似公司内部员工的存取权限，可以确认公司的安全措施是否真正得到
执行，并回报事故。
乍看之下，把评估人员直接派驻公司内部，可能听起来只是一项很小、甚至无关紧要的措
施。
但很多听起来最无聊、最像行政程序的事情，实际上反而可能是最关键的。
事实上，驻点评估制度是一项相当激进的做法，远远超出今日任何 AI 公司正在采取的措
施。
它具有以下几项优点：
* **可验证性（Verifiability）。**
驻点评估员可以从非常具体的技术与执行细节层面，确认一家 AI 公司是否真的遵循自
己所宣称的训练、部署、营运与安全防护措施。
任何控制发展节奏的承诺，都不可避免地涉及大量模糊地带、主观判断，以及“法律条
文字面”与“法律精神”之间的差异。
因此，一个真正能看见内部细节的中立第三方非常重要。
* **透明度（Transparency）。**
无论我们做出什么承诺，大众都有权知道事情究竟是如何运作的。
Anthropic 长期以来一直支持透明化。
在产业大多数公司反对任何监管时，我们就已经[支持透明度相关立法
](https://www.nytimes.com/2025/06/05/opinion/anthropic-ceo-regulate-transparency.html)
。
我们发布的模型卡（model cards）以及[风险报告
](https://www-cdn.anthropic.com/f61d49fa5596956a5dec75fea0e973bf6a6a8378/Redacted%20Risk%20Report%20August%202026%20.pdf)
也长达数百页。
然而，目前最终决定哪些内容要公开、哪些内容不公开的人，仍然是我们自己。
驻点评估员将改变这种局面。
* **第二意见（Second Opinion）。**
除了验证正式承诺以及向大众提供资讯之外，驻点评估员还可以提供一个不受商业利益
影响的第二意见。
很多安全上的改善，可能单纯就来自评估员指出公司员工原本没有想到的问题。
一旦公司知道问题存在，员工往往也很愿意修正。
正因为有这些优点，任何控制发展节奏的方案，如果从驻点评估员制度开始，成功机率都
可能**高得多**。
这些驻点评估员应当持续拥有与公司内部风险评估团队相近的工具、权限和存取能力。
具体来说，Anthropic 计画在不久的将来邀请一个外部驻点审查团队，并提供以下条件：
* 在我们的办公室内设置工作桌、提供门禁识别证以及公司笔记型电脑。
* 提供与内部风险评估团队大致相当的工作空间、工具和权限。
当然，我们也会存在部分例外，例如法律或合约要求限制存取的情况，或者需要保护客
户与合作伙伴的私人资讯时。
我们也会建立强而有力的内部规范，确保审查人员能取得相关资讯，包括直接与员工进
行即时对话。
* 建立一份能平衡上述各种复杂情况的合约。
外部审查人员应该有权自行公布与风险程度、事故、安全措施，以及他们实际获得或未
获得哪些资讯存取权有关的重要发现。
Anthropic 不应拥有编辑控制权。
我们只会在非常有限的情况下拥有删节内容的能力，例如涉及安全敏感资讯、法律特权
资讯、商业敏感资讯或第三方机密资讯。
但我们不能因为研究结果对 Anthropic 不利，就将其删除。
如果某项删节实际上删除了对评估结论非常重要的内容，评估人员也可以公开说明这件
事情。
对一家公司而言，这是一个非常不寻常的举动。
但我们认为，有必要实际证明“外部驻点审查人员”这套制度确实可行。
我们再次呼吁其他前沿 AI 公司采取同样做法。
## 民主国家内部的节奏控制
一旦驻点评估员制度在足够多的美国 AI 公司中运作起来，能够被验证的节奏控制政策就
会变得更可行。
特别是，我们可以开始根据模型本身或训练管线的具体特性，来决定开发节奏。
最有效的节奏控制方式，是透过适用于所有美国前沿 AI 公司的监管制度。
如此一来，即使某些企业不愿意自愿合作，也仍然会受到规范。
Anthropic 长期以来一直支持合理且具有针对性的 AI 监管，尤其是聚焦于透明度以及第
三方稽核的法案。
我认为，所有前沿 AI 实验室都应该与政府合作，正式建立永久性的驻点评估员制度，以
更有效地防止并记录近几个月已经发生的内部对齐事故，同时实施能让 AI 能力发展与安
全措施保持平衡的监管。
不幸的是，立法需要时间，而 AI 的进展速度非常快。
因此，在推动监管的同时，AI 公司也可以，而且应该**自愿合作**制定安全标准。
我相信，如果有永久驻点评估员提供可验证性，这项合作会进行得更加顺利。
基于反垄断法方面的考量，如果美国政府能协调、甚至只是促成这些讨论，会非常有帮助
。
政府并不需要直接参与讨论内容，但必须针对某些类型的安全讨论提供范围有限的反垄断
豁免。
这类对话也可以透过与政府具有一定联系的产业组织来进行，例如 Demis Hassabis [所
提出的机制
](https://demishassabis.substack.com/p/a-framework-for-frontier-ai-and-the-dawning-of-a-new-age)
。
无论采取哪一种方式，这类讨论都应该迅速推进。
整体而言，我最支持的节奏控制方式，是根据某个前沿 AI 系统**能做什么事情**，以及
我们实际观察到它有多安全，来决定发展速度。
例如，一种可能的制度是建立一连串“检查点”（checkpoints）：
如果模型具备能力 X，那么它就必须同时取得对齐性质 Y 与 Z 的认证。
这些认证可能包括某些评估结果、可解释性分析，以及对训练环境的稽核，用以证明模型
确实具备一定程度的对齐性。
举例来说：
X 可能是：
> “该模型已经有能力逃离或击败大多数常见的沙盒隔离方法。”
那么 Y 就可能是一组足以证明以下情况极不可能发生的要求：
> “模型不会倾向逃离原本受限制的环境，并取得大量电脑的控制权。”
我们也应该考虑根据投入前沿模型的**“原料”（ingredients）**来控制速度。
例如：
* 训练所使用的运算资源；
* 训练流程的性质；
* 公司内部利用 AI 改进 AI 的程度。
我的确担心，相较于观察模型外在行为，部分这类措施可能更容易被企业“钻漏洞”。
但这正是值得与驻点评估员一起深入讨论的问题。
民主国家内部的 AI 发展速度，最终会受到一个重要因素限制：
**美国 AI 公司相对于威权政权——尤其是中国共产党——究竟领先多少。**
如果美国公司放慢的幅度超过目前的领先幅度，那些没有控制发展速度、与中共相关的
AI 计画就有可能反超。
这将造成重大的国家安全风险。
我同意 [Bessent 部长
](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-09/bessent-warns-nothing-would-matter-if-china-wins-the-ai-race)
的看法：如果中国取得 AI 领先地位，将对美国以及整个世界造成极其严重的危险。
与中共有关的 AI 计画，可能会承担美国企业正努力避免的那些 AI 对齐风险。
而即使它们成功避免了这些风险，也可能取得在军事上支配民主国家的能力，例如利用
AI 驱动的无人机。
因此，在民主国家内部控制 AI 发展节奏的一个关键前提，就是尽可能维持民主国家相对
威权国家的 AI 领先幅度。
这样我们才有足够的喘息空间，可以真正有效地控制发展速度。
我们能采取来维持这个差距的主要措施包括：
* **不要向中国出售高阶 AI 芯片或半导体制造设备**，并严厉打击芯片走私，以及中国
企业远端使用中国境外资料中心的行为。
芯片将会是决定中国 AI 实力的主要因素。
* **打击威权国家企业未经授权的[蒸馏（distillation）
](https://www.cisa.gov/news-events/cybersecurity-advisories/aa26-251a)行为。**
对前沿模型进行蒸馏，可以让技术落后的公司只花费自行开发完整 AI 模型所需成本的
一小部分，就大幅缩小能力差距。
* **加强 AI 公司的资安防护，避免模型权重遭到窃取。**
企业与美国政府应共同合作，让这些措施发挥最大效果。
Anthropic 一直[持续
](https://darioamodei.com/post/on-deepseek-and-export-controls)[倡议
](http://wsj.com/opinion/trump-can-keep-americas-ai-advantage-china-chips-data-eccdce91)
上述所有措施，因为我们一直都明白：如果想要控制 AI 发展节奏，这些措施将不可或缺
。
如果我们能成功执行这些措施，我相信它们足以大幅放慢中国的 AI 进展，使美国在未
来 **3～5 年**显著扩大领先优势。
而这 3～5 年，很可能正是 AI 在地缘政治上变得最重要的时间窗口。
有些人可能会认为，这些措施会让与中国合作变得更加困难。
但我的看法恰好相反。
这些措施会提高民主国家手中的谈判筹码，反而能让未来达成协议的可能性增加。
## 全球性的节奏控制
在民主国家内部控制 AI 发展速度的同时，我们也应该追求全球性的前沿 AI 节奏控制。
但要做到这件事情会困难得多。
全球节奏控制不可避免地需要与中国合作。
中国是所有威权国家中 AI 能力遥遥领先的一个。
在这件事情上，我们绝不能天真。
由于地缘政治利益极其重大，因此我们实际上能达成的合作很可能存在非常严格的限制，
尤其是在初期。
如果我们大幅限制自己的 AI 能力，只因为相信中国也会做同样的事情，但最后中国违反
协议，那么由于 AI 可能变得极其强大，中国的违约行为甚至可能直接导致它取得全球地
缘政治上的支配地位。
因此，任何协议都必须满足以下两项条件之一：
第一，具有几乎牢不可破的可验证性；
或者第二，协议本身限制的幅度不能太大，使任何一方即使违约，也不至于对另一方形成
军事上的存亡威胁。
我怀疑不只是美国，中国本身也会有完全相同的担忧与焦虑。
因此，任何全球性的节奏控制决策——尤其在近期——都必须以保护美国及其盟友的 AI
领先地位为前提。
可能达成的协议可以分成好几个层级。
其中有些，我认为非常有可能实现——[我过去也曾提出过
](https://darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology)。
但有些方案，我非常怀疑是否真的可行。
尽管如此，我们仍然应该尝试。
以下依实现难度由低到高排列：
* **第一级（Level 1）。**
达成协议，禁止某些范围狭窄而且明显危险的 AI 用途。
例如，禁止使用 AI 制造生物武器，或禁止 AI 系统协助使用者进行这类行为。
生物恐怖攻击对所有人都有害，不论是美国还是美国的敌对国家，因此这类协议很可能
可以达成。
* **第二级（Level 2）。**
双方同意，在发布 AI 模型之前，都必须针对一些高风险领域进行测试。
例如：
* 网络安全；
* 生物安全；
* AI 对齐。
如前所述，这可以透过某个全球性的标准制定机构来执行。
我实际上认为，建立这样一个机构很可能是可行的。
真正困难的地方，是如何让它具备实质约束力。
另一个难题则是：如何验证双方是否都没有偷偷保留一些秘密模型，既不接受测试，又
可能秘密部署——例如用于军事用途。
* **第三级（Level 3）。**
针对递回式自我改进（RSI）的速度设定某种形式的**“速度限制”**。
当 AI 模型开始参与打造下一代 AI 模型之后，AI 进步速度可能快得令人难以想像。
如果能把速度从“极端快速”降低到“只是相当快速”，牺牲的战略优势其实可能相对
有限，却能大幅改善安全性。
这可以类比为美苏之间的 [SALT 战略武器限制谈判
](https://en.wikipedia.org/wiki/Strategic_Arms_Limitation_Talks)。
当时透过限制飞弹数量，可以降低潜在破坏规模，同时保留各国自身的核吓阻能力。
我认为，这类协议非常困难，但可能刚好位于“仍有机会实现”的边缘。
* **第四级（Level 4）。**
完整的 AI 发展节奏控制，甚至真正的**“暂停”（pause）**。
在这种制度中，参与协议的政府同意大幅限制整体 AI 发展速度。
我支持至少提出并讨论这种可能性。
但我认为它在短期内真正发生的机率很低。
原因是，如果某个国家透过规避监控而违反这类协议，就有可能彻底改变全球权力平衡
。
因此，各国违约的诱因会极其巨大。
相对地，我们若要愿意相信这种协议，就必须对验证制度抱有极高程度的信心。
无论我们最终能与中国达成什么程度的合作，都可以延长民主国家内部用来控制前沿 AI
发展速度的时间。
我们应该以更高层级的合作为目标，但同时也必须承认，较低层级的协议远比高层级方案
更有可能实现，也更加现实。
最后，有一件事情非常重要：
***即使我们最终完全无法达成任何正式协议，单纯改变非正式的产业规范与行为准则，
仍然可能具有价值。***
如果各国能分享关于递回式自我改进，以及 AI 模型失准问题的资讯，就有可能让所有人
逐渐认识到：
鲁莽地开发 AI，其实并不符合任何人的利益。
## 总结
我仍然相信，AI 可以极大地改善人类的生活品质。
我对实现这些好处的渴望丝毫没有减弱。
但是，只有当我们以正确的方式打造这项技术时，这些好处才有可能真正实现。
而且，只要我们能善用所争取到的时间，那么为了确保 AI 被正确打造，而采取异乎寻常
的慎重态度，是值得的。
AI 的进步速度仍然会相对快速。
但我们可以利用这段时间：
* 推进 AI 可解释性科学；
* 改善前沿 AI 公司的营运安全与严谨程度；
* 建立让我们对其对齐程度更有信心的 AI 模型。
**我所提出的这些措施，目的是让 AI 前沿技术以一个安全的速度持续向前发展。**
**这些措施不会容易实现。**
**但我相信，为了全人类，我们有责任至少尝试。**

小心老黄直接掐你他还想继续卖铲子 各种永动机的

AI治病?? 怎么治? 不会是早期发现早期治疗这种吧?

扪心自问gpt6是不是对大多数人来说就是AGI等级

还有几集可以逃

看完了，还不all in AI，还有以后问AI问题时要有礼貌一点。

直立猿纪is over !