大卫·奈特·莱格：美国AI恐慌是给加拿大的礼物 - 《国家邮报》

美国AI圈最近出现一个耐人寻味的现象：OpenAI的萨姆·奥尔特曼和Anthropic的达里奥·阿莫代伊，这两位美国最大前沿实验室的掌门人，过去几年一直是AI乐观主义的代言人，如今却频频发出警告，称先进AI若不被刻意放缓或严格监管，可能造成灾难性甚至生存性危害。这种"AI末日论"在美国和加拿大部分地区已经产生了实际后果——它助长了当地对新建数据中心的反对声浪，而与此同时，中国竞争对手正在快速扩大规模。 为什么这两家美国头部实验室突然对自己的技术转向负面叙事？文章作者、加拿大评论人士David Knight Legg给出的判断相当直接：在冲刺IPO的背景下，它们似乎在寻求责任豁免和有利于自己的监管框架，以此锁定对小型竞争者的优势。但这套说辞在真正懂技术和监管体系的人那里并不奏效。其他实验室和研究者把安全事故视为设计和测试环节的失败，而非技术本身需要特殊保护。美国财政部长斯科特·贝森特9月也表态称"责任在人，不在AI"，并拒绝任何让大型实验室将风险社会化、收益私有化的责任豁免安排。 这对加拿大构成了一个监管选择题。作者认为，加拿大若听信"AI末日论"、推行缓慢审批和层层加码的监管，受益的只会是最大的前沿模型既得利益者。他给出三点理由：其一，开源模型已经证明，大学、初创公司和公共机构能以远低于大型闭源系统的成本下载、微调并运行模型，繁重监管将打击小竞争者；其二，AI是与中国战略竞争的关键领域，把能力集中到少数受保护的美国公司手里并不健康，而中国本来就不会理会这类规则，这反而会让中国开发者在速度和规模上获得实际优势；其三，现有大语言模型只是AI技术的起点，处理连续视觉、音频和传感器数据的大型信号模型与世界模型正在成为下一个前沿，它们将让今天的LLM显得像"数字打字机"，相关监管也会随之过时。 作者呼吁加拿大政策制定者看清美国前沿实验室"AI末日叙事"的本质——一种旨在实现监管俘获、建立结构性竞争优势的努力，并予以拒绝。同时，监管应当确立清晰的公共安全规则、为两用和国家安全应用设置保障措施，并为开发和部署代码的一方保留明确的责任条款，从而既容纳竞争，也为后续几代模型的演进留出空间。