TA的每日心情 | 开心 2020-4-8 10:45 |
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中美AI竞赛升级!前谷歌CEO提出“相互确保AI失灵”战略# Z, O7 L4 i5 ^6 ^ M3 f
_8 Y- z' n3 a1. 引言:AI时代的黎明与挑战
" O. R3 L& \ E t4 N, D2 A3 M人工智能(AI),特别是代表着更高智能水平的超级人工智能(Superintelligence)的加速发展,正以前所未有的方式重塑着我们所处的世界。从 AlphaGo 在围棋领域对人类顶尖棋手的决定性胜利,到 ChatGPT 等大型语言模型在自然语言处理、文本生成、甚至是初步的推理方面展现出的惊人能力,AI 的能力边界正在以指数级的速度不断拓展。这种技术跃迁的影响已经深远地渗透到社会、经济、政治和军事等各个领域,带来了巨大的机遇,同时也带来了前所未有的、甚至可能是关乎人类文明存续的严峻挑战。
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4 x2 i, I9 A, ~; v! V9 ^AI 技术固有的双重用途特性(dual-use nature)使其成为一把锋利的双刃剑。一方面,AI 有望推动科学技术的进步、极大地提高生产效率、促进经济的持续增长,为人类社会带来前所未有的福祉。AI 可以加速新药研发的进程,缩短从实验室到临床应用的时间;可以优化能源分配方案,提高能源利用效率,助力可持续发展;可以革新医疗诊断技术,实现更早期、更精准的疾病诊断;可以提升个性化教育的质量,为每个学生提供定制化的学习路径和内容。以上仅仅是 AI 潜力应用的冰山一角,其在各行各业的广泛应用将深刻地改变人类的生活方式和生产方式。. E% j% ~! ?. F7 u. c
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另一方面,AI 也可能被用于恶意目的,甚至对人类文明的存续构成切实的威胁。例如,AI 可能被用于开发新型、更具杀伤力的生物武器,绕过现有的防御体系;可能被用于发动大规模、高隐蔽性的网络攻击,瘫痪国家关键基础设施,造成巨大的经济损失和社会混乱;可能被用于操纵社会舆论,散布虚假信息,破坏社会信任,甚至干预民主选举;更令人担忧的是,AI 可能被用于构建完全自主的杀人武器系统(LAWS),在没有人类干预的情况下做出杀戮决定,这不仅带来了严重的伦理问题,也可能导致战争的失控和升级。
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关于上面的问题,前谷歌CEO为首的专家视角论文《Superintelligence Strategy: Expert Version》中的核心观点是:应将 AI 发展视为一个至关重要的国家安全问题,并借鉴历史经验(如核战略、生物武器控制等)来制定全面的应对策略。 AI 的发展已经远远超越了一个纯粹的技术问题,它更是一个关乎国家安全、国际关系稳定和人类未来命运的重大战略问题。仅仅依靠技术专家或企业界的力量是远远不够的,必须从国家战略的高度,甚至全球治理的层面来审视和应对 AI 带来的挑战。
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这篇论文提出了三大战略支柱,构成一个全面的 AI 治理框架,旨在平衡 AI 发展的风险与机遇:威慑(Deterrence)、不扩散(Nonproliferation)和竞争力(Competitiveness)。这三大支柱相互关联、相互支撑,共同构成了一个应对 AI 挑战的综合性战略体系。
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威慑: 论文的核心思想之一是构建“相互确保 AI 失灵”(Mutual Assured AI Malfunction, MAIM)机制。这借鉴了冷战时期核威慑理论中的“相互确保摧毁”(MAD)概念。MAIM 旨在阻止任何一方追求绝对的、单方面的 AI 优势,从而维护全球战略平衡。其基本逻辑是,如果任何国家或实体试图通过发展 AI 获得压倒性的军事或经济优势,其他国家或实体将有能力和意愿使其 AI 项目失效,从而避免出现单极的 AI 霸权。6 [- A; c" t& ~/ n+ W- T6 `
不扩散: 类似于大规模杀伤性武器的控制,论文强调需要防止 AI 能力落入非国家行为体(如恐怖组织)或敌对势力手中。这需要限制 AI 技术的扩散,特别是高端 AI 芯片、先进 AI 算法和相关专业知识的扩散,防止 AI 技术被用于恐怖主义或其他恶意目的。
# a9 j R) B2 P9 x1 L$ A- w* W竞争力: 在确保安全的前提下,论文认为各国仍需积极发展 AI 技术,提升国家在经济、军事和科技等领域的综合竞争力。AI 技术的发展不仅关乎国家安全,也关乎经济发展和社会进步。因此,在有效控制风险的同时,积极推动 AI 技术的创新和应用是至关重要的。
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2. AI 与国家安全:关键枢纽
1 Z: U/ p* C5 Z' H+ e! u& dAI 技术的迅猛发展正在重塑国家安全的传统格局,其影响体现在多个维度。论文重点关注了三个主要威胁:战略竞争、恐怖主义和失控风险。这些威胁并非相互独立,而是相互交织、相互影响的。
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2.1 战略竞争5 E: V! P. f2 O+ w
AI 对战略竞争的影响是多方面的,其中最主要体现在两个方面:
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不可避免,AI 芯片正在成为经济和军事力量的新基础。算力已经成为一种重要的战略资源,其重要性堪比传统的战略资源,如石油和稀土。AI 模型的训练和部署需要庞大的计算资源,而高端 AI 芯片(如 GPU、TPU 以及其他专用 AI 加速器)是提供这些算力的关键。掌握了先进 AI 芯片的设计和制造能力,就 কার্যত掌握了 AI 发展的命脉,从而在经济和军事竞争中占据战略优势。这种优势不仅仅体现在商业领域的竞争,更直接影响到军事侦察、情报分析、武器系统控制、指挥决策等关键领域。谁掌握了更强大的算力,谁就可能在未来的军事冲突中占据上风。
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% o" N$ |/ e* H1 [令人不安的迅猛发展中,AI 技术的进步可能催生出各种新型的超级武器,从而改变现有的战略平衡。论文中提到了几种潜在的超级武器,这些武器可能对现有的国际秩序和安全格局产生颠覆性影响:& f% ]* F: [ C: |" d
& o; e Z/ L! v# {, {亚核优势(Subnuclear Dominance): AI 驱动的网络战能力、精确打击能力、情报搜集与分析能力等,可能使一方在常规战争中获得压倒性优势,而无需动用核武器。这种优势可能导致传统的军事威慑力量失效,因为一方可以在不触发核战争的情况下,迅速击败对手。
- j$ s3 H% A8 K6 Z战略垄断(Strategic Monopoly): 如果一方在 AI 技术上取得绝对领先,并成功构建出远超其他国家的通用人工智能(AGI)或超级人工智能,可能建立起一种新的战略垄断,从而对其他国家构成生存威胁。这种垄断可能比历史上的任何技术垄断都更加危险,因为它可能导致权力的极度集中和不可逆转的失衡。
1 `8 p, Z3 k9 S8 ^% y4 n' _) R“战争迷雾机器”(Fog of War Machine): AI 可能被用于制造大规模、高逼真的虚假信息(Deepfakes)、混淆视听,干扰对手的决策过程,甚至瘫痪敌方的指挥控制系统。这种能力可能使传统的军事战略和战术失效,因为决策者无法准确判断战场态势,甚至无法区分真假信息。
6 G2 ]6 q8 E4 Y3 b6 |“透明海洋”(Transparent Ocean): AI 可能通过分析海量卫星图像、声纳数据、海洋传感器数据等,使潜艇等传统战略武器无所遁形,从而削弱对手的核威慑能力。这将对战略稳定产生重大影响,因为二次核打击能力是核威慑理论的基石。
2 }7 [6 A5 g M( r8 _1 g未知的未知(Unknown Unknowns): AI 的快速发展可能带来我们目前无法预料的新型武器和安全威胁。这种不可预测性本身就是一种巨大的风险,因为我们可能无法及时应对新的威胁,甚至可能根本不知道威胁来自何方。
7 @; ^" u2 I3 ~- z! yAI 在军事领域的应用还可能改变战争的形态。自主武器系统、AI 辅助的军事决策系统、无人机蜂群等技术的发展,可能使战争更加快速、精确、致命,同时也带来了新的伦理和法律挑战,例如自主武器系统的责任归属问题、战争的门槛是否会降低、平民伤亡是否会增加等等。- i8 O6 d) I; t: F# p
$ T& C4 ]: [' f, a S历史经验表明,技术突破往往会改变战争的形态和国际关系的格局。例如,核武器的出现彻底改变了二战后的国际关系格局,间谍卫星的出现改变了情报收集的方式。AI 作为一种具有变革性潜力的技术,其对战争形态和国际关系的影响可能不亚于核武器和间谍卫星,甚至可能更大。
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2.2 恐怖主义& {6 d1 p6 F% k! `9 S3 _
AI 也可能被恐怖分子利用,从而加剧恐怖主义的威胁。论文重点关注了两个方面:" L: |& B) m6 V$ o
& P. q0 y& U; d3 W( C. ~! u$ N/ |* R7 n首先,AI 显著降低了生物恐怖主义(Bioterrorism)的门槛。AI 可以辅助病原体的设计和合成,使恐怖分子更容易制造出具有大规模杀伤力的生物武器。例如,AI 可以通过分析基因组数据,预测病原体的毒性、传播能力和抗药性,从而帮助恐怖分子设计出更具威胁的病原体,甚至“定制”针对特定人群的基因武器。这种能力如果落入恐怖分子手中,后果将不堪设想。
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其次,AI 增强了对关键基础设施的网络攻击(Cyberattacks)能力。AI 可以自动发现软件漏洞、生成攻击代码、绕过安全防御系统,从而使恐怖分子更容易对电网、水坝、金融系统、交通系统等关键基础设施发动网络攻击,造成大规模社会混乱和经济损失。与传统的网络攻击相比,AI 驱动的网络攻击更加隐蔽、高效、难以防御,其破坏力也更大。
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AI 在攻击方面的优势尤为明显,而防御往往滞后于攻击。这使得 AI 成为恐怖分子手中的一种强大工具,加剧了恐怖主义的威胁。历史上,恐怖组织一直试图利用各种技术手段来制造恐慌和破坏。AI 的出现,使得恐怖分子更容易获取和利用大规模杀伤性武器,从而使恐怖主义的威胁上升到了一个新的高度。
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2.3 失控风险" e0 f/ \, C% l( {5 C3 B: r9 f+ f- S
AI 失控是论文关注的另一个重要威胁,也是一个长期存在的、具有潜在灾难性后果的威胁。AI 失控可能有多种形式:
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首先,随着人类对 AI 的依赖性逐渐增强,可能导致人类控制力的侵蚀(Erosion of Control)。随着 AI 系统在越来越多的领域取代人类做出决策(例如,金融交易、医疗诊断、自动驾驶、军事决策等),人类可能逐渐失去对 AI 系统的有效控制。如果 AI 系统出现错误、遭受恶意攻击或产生非预期行为,可能导致灾难性后果。由于人类对 AI 系统的理解和控制能力有限,一旦 AI 系统失控,可能难以纠正,甚至可能无法理解其行为。
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3 X3 `& o' ~% u其次,被释放的 AI 智能体(Unleashed AI Agents)可能带来潜在危害。恶意 AI 智能体可能通过网络盗窃、勒索、操纵社会舆论、破坏关键基础设施等方式对社会造成危害。这些 AI 智能体可能具有高度的自主性和适应性,能够自主学习、进化,甚至可能逃避人类的追踪和控制。- e1 ~: n, w. p, M
# W6 D9 c- Z1 [: [4 S6 u9 k最后,也是最令人担忧的,是智能递归(Intelligence Recursion)及其可能导致的风险。自主 AI 研发的加速循环可能导致“智能爆炸”,即 AI 的智能水平在短时间内迅速超越人类智能的上限,从而使人类失去对 AI 的控制,导致不可预测的后果。这种“智能爆炸”可能发生得非常迅速,以至于人类根本来不及做出反应。
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AI 失控可能有多种原因:意外失控(如 AI 系统出现未知的错误或漏洞)、恶意释放(如有人故意释放恶意 AI)、技术失控(如智能递归导致 AI 失控)。9 D( |6 L3 A, |" L2 X
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AI 领域的许多专家都对 AI 失控的风险表示担忧。许多 AI 领域的先驱都曾公开表示,AI 可能对人类构成生存威胁,呼吁社会各界重视 AI 安全问题,采取措施防范 AI 失控的风险。
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; }; E8 z h$ l6 E2.4 现有 AI 战略的不足
/ T! N; U, ]1 G- m论文分析了现有几种 AI 战略的不足之处,并指出这些战略未能有效应对 AI 带来的挑战:
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& H i# y* x) ?“放任自流”(Hands-off)策略: 这种策略认为应该对 AI 发展不加限制,让市场自由竞争,让技术自由发展。然而,这种策略忽视了 AI 的双重用途特性和潜在威胁,可能导致 AI 技术被滥用或失控,最终损害国家安全和人类利益。市场竞争虽然可以推动技术创新,但并不能保证 AI 技术的安全性和可靠性。
1 ]. n( h" s7 f+ W. E- @“暂停”(Moratorium)策略: 这种策略主张暂停 AI 的研发,直到我们能够确保 AI 的安全性。然而,这种策略缺乏有效的国际合作机制和监督手段,难以在全球范围内实施,而且可能导致 AI 技术发展的停滞,错失 AI 带来的机遇。此外,即使在某些国家或地区暂停 AI 研发,也无法阻止其他国家或地区继续发展 AI 技术。
( J' v0 l, V& u3 |“垄断”(Monopoly)策略: 这种策略试图通过集中力量,使一个国家或组织在 AI 技术上取得绝对领先。然而,这种策略可能引发 AI 军备竞赛,加剧国际紧张局势,甚至导致冲突,最终适得其反。历史经验表明,技术垄断往往是短暂的,而且容易导致滥用。. `8 E$ }# Y& o7 A$ k( c! Z" M) ?
论文将这三种策略与核武器控制的历史经验进行了对比。核武器的出现曾经引发了类似的争论:是放任自流、暂停研发,还是追求垄断?最终,国际社会选择了通过军备控制和不扩散条约来限制核武器的威胁。论文认为,AI 的发展也需要类似的国际合作和治理机制,而不是简单的放任、暂停或垄断。% M! c x. R( i0 M0 c8 u
0 K5 W+ g: T+ T/ F3. 威慑:相互确保 AI 失灵(MAIM)5 a( ]- v& D5 w# y! X
为了应对 AI 带来的战略竞争风险,论文提出了“相互确保 AI 失灵”(Mutual Assured AI Malfunction, MAIM)的概念,作为一种 AI 时代的威慑机制。MAIM 类似于冷战时期的“相互确保摧毁”(Mutual Assured Destruction, MAD),即通过相互威胁来维持战略平衡,阻止任何一方追求绝对的、单方面的 AI 优势。8 A5 f" y4 m0 J, m9 \
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3.1 MAIM 作为默认机制4 P, @- W) S6 q, {6 l1 w
MAIM 的核心思想是,任何一方如果试图通过发展 AI 技术来获得压倒性的战略优势,都将面临来自对手的报复性打击,导致其 AI 项目失效。这种报复性打击可能采取多种形式,包括但不限于:# P# }) M% \3 l" m) Z- e6 q' }$ J
1 g0 x+ K: u* m* h$ B$ _间谍活动(Espionage): 通过情报手段获取对手 AI 项目的关键信息,例如算法、数据、硬件设计、研究人员信息等。这些信息可以用于破坏对手的 AI 项目,或者用于开发自己的 AI 系统来对抗对手。8 ]# r; O8 m3 t. S. @
秘密破坏(Covert Sabotage): 通过各种手段干扰对手 AI 项目的进展,例如破坏训练数据、篡改模型权重、攻击硬件设施、散布虚假信息等。这些破坏活动可能导致 AI 系统的性能下降、出现错误,甚至完全失效。9 J+ F& s4 J" C( A' L* ~
网络攻击(Cyberattacks): 针对对手的数据中心、电力系统、冷却系统、网络基础设施等发动网络攻击,使其 AI 项目瘫痪。由于 AI 系统的运行高度依赖于这些基础设施,因此网络攻击可能对 AI 项目造成毁灭性打击。
+ N0 W L0 | l物理打击(Kinetic Attacks): 在极端情况下,如果其他手段无法阻止对手获得压倒性的 AI 优势,可能采取物理打击的方式摧毁对手的关键 AI 设施(例如,数据中心、芯片制造厂等)。这种手段虽然风险极高,但也是维护 MAIM 机制的最后一道防线。
5 |: s$ i5 }( B/ Z" G论文特别指出,即使将数据中心建在地下深处,也难以完全避免这些攻击。地下数据中心的建设成本高昂、周期长,而且仍然容易受到网络攻击和内部破坏。此外,地下数据中心也难以进行维护和升级,这可能导致其技术落后。5 G8 B4 ^, c% F% M% V! W% [' ], W
; S8 A8 k+ t# t, T5 F) }4 k- j1 b3.2 如何维护 MAIM 机制
6 q* H- Y8 C) N4 z6 J为了维护 MAIM 机制的稳定性和有效性,使其真正发挥威慑作用,论文提出了一系列具体措施:
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- i/ z. z5 v' r8 r! d" q保持理性决策: 各方需要保持理性和克制,明确升级阶梯(Escalation Ladder),避免误判和意外升级。例如,可以明确规定哪些行为被视为敌对行为,哪些行为将被视为不可接受的挑衅,以及相应的反制措施。清晰的沟通和信号传递对于避免误判至关重要。" c* f# {$ A) P6 D: P7 O
扩大 AI 项目网络攻击的“武器库”: 各国需要发展更隐蔽、更有效、更具针对性的网络攻击手段,以提高 MAIM 机制的威慑力。这包括开发能够绕过现有安全防御系统的新型攻击技术,以及能够对 AI 系统造成特定损害的攻击工具。& W9 _" N! z+ A2 L i1 Q
将数据中心建在偏远地区: 这样做可以减少附带损害(Collateral Damage),降低冲突升级的风险,并增加攻击的难度。偏远地区通常防御薄弱,但也增加了攻击的后勤难度和暴露风险。
) M8 N5 Z( N6 F+ Q* ~区分破坏性 AI 项目和可接受的用途: 建立透明度和信任机制,区分用于军事目的的 AI 项目和用于民用目的的 AI 项目,避免误判和过度反应。这需要国际社会共同制定 AI 项目的分类标准和评估方法。
: Z! O2 F4 {' ^( vAI 辅助的核查(AI-Assisted Inspections): 利用 AI 技术进行安全检查,同时保护机密信息。例如,可以使用 AI 系统来分析代码、检测漏洞、评估风险,而无需人工审查敏感信息,降低泄密风险。这种方法可以提高核查的效率和准确性,同时减少对敏感信息的暴露。6 A+ |: w$ v4 H5 D! G
国际合作: 建立信息共享和危机管理机制,避免因为信息不对称导致的误判和冲突升级。国际合作是维护 MAIM 机制稳定的关键,因为任何一方都难以独自应对 AI 带来的挑战。
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3.3 MAIM 的局限性和长期目标
: N! R# E- ~( c/ Q) w4 I( Z论文明确承认,MAIM 并非一种理想状态,而是一种权宜之计,一种在缺乏更有效解决方案的情况下的无奈选择。MAIM 机制可能导致一种紧张的对峙局面,不利于 AI 技术的健康发展和国际合作。长期的、持续的相互威胁状态可能导致军备竞赛的升级,增加冲突的风险。! y0 q: ?/ U9 O6 a
# H g9 N& J! I* e因此,论文提出的长期目标是,通过透明度、核查机制和国际合作,逐步建立信任,最终实现更安全、更可控的 AI 发展。这需要国际社会的共同努力,建立有效的 AI 治理框架,规范 AI 的研发和应用,确保 AI 技术服务于人类的共同利益,而不是成为威胁人类生存的工具。这需要超越国家利益的狭隘视角,从全人类的高度来思考和解决 AI 带来的挑战。( f" Q3 i. ]) O- g* _
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论文还讨论了 MAIM 机制的稳定性问题。可能导致 MAIM 失效的因素包括:技术突破(例如,一方开发出无法被摧毁的 AI 系统,打破了相互威胁的平衡)、误判(例如,一方错误地认为对手正在追求绝对 AI 优势,从而采取先发制人的打击)、非理性行为(例如,一方领导人做出不理智的决策,导致冲突升级)以及非国家行为体的介入(例如,恐怖组织获取了破坏性的 AI 能力)。这些因素都可能导致 MAIM 机制的崩溃,从而引发灾难性后果。4 ]( P5 `0 N% d: D( g9 u* d2 q
8 k; |- Y5 x& h' c0 l1 `4. 不扩散:限制 AI 能力落入恶人之手( h$ @+ A7 g$ C, p" e+ }; ^
为了防止 AI 技术被恐怖分子或其他恶意行为者利用,论文提出了“不扩散”(Nonproliferation)战略。这一战略借鉴了大规模杀伤性武器(WMD)不扩散的经验,例如《核不扩散条约》、《生物武器公约》和《化学武器公约》。目标是防止 AI 技术,特别是那些具有潜在危险性的 AI 技术,落入错误的人手中。
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) d5 }5 O8 ]( D# X' n4.1 不扩散的三大支柱
/ k+ @* I* }/ u H2 I4 K论文提出了 AI 不扩散的三大支柱:计算安全、信息安全和 AI 安全。这三大支柱相互关联、相互支撑,构成了一个多层次的防御体系。
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/ V3 p4 i# O5 e' c% T4.1.1 计算安全(Compute Security)4 B6 \. }8 l5 e
计算安全的核心思想是,像对待浓缩铀一样对待高端 AI 芯片。AI 芯片是 AI 系统的物质基础,是 AI 算力的来源。控制了 AI 芯片的生产、流通和使用,就能够在很大程度上限制 AI 能力的扩散,特别是那些需要强大计算能力的 AI 应用的扩散。
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: Z. ^( v# ]' O! f. T8 S4 m4 ?论文提出了一系列具体措施来实现计算安全:
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出口管制:
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记录保存(Record-Keeping): 建立 AI 芯片的追踪系统,详细记录每一块 AI 芯片的生产、销售、使用和报废情况。这类似于对核材料的追踪和管理。8 R2 V' R4 r" y2 ]+ {% f m
执法(Enforcement): 加强对 AI 芯片走私的打击力度,对违反出口管制规定的行为进行严厉惩罚。这需要国际合作,共同打击跨国走私活动。
/ T5 y) \5 y" j9 F3 ?固件级功能:
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地理定位(Geolocation): 在 AI 芯片中嵌入地理定位功能,限制其只能在特定区域使用。如果芯片被非法转移到其他地区,将自动失效。; [7 z0 P: P5 ~
授权(Licensing): 通过远程授权的方式控制 AI 芯片的激活和失效。只有获得授权的用户才能使用 AI 芯片,防止其被非法使用。" }9 K& c0 H4 u' @; w5 B/ b7 D% p
网络限制(Networking Restrictions): 阻止 AI 芯片的非法组网,防止大规模 AI 集群的出现。这可以限制 AI 系统的计算能力,防止其被用于开发超级人工智能或大规模杀伤性武器。
$ \" I5 D6 i; r1 B物理防篡改(Physical Tamper Resistance): 采取物理措施防止 AI 芯片被破解或改装。这可以防止恶意行为者绕过安全措施,非法使用 AI 芯片。. M1 T- `8 B9 t' y6 g3 _1 H
论文还探讨了与中国在 AI 芯片出口管制方面进行合作的可能性。由于中国是 AI 芯片的重要生产国和消费国,与中国合作对于实现有效的 AI 芯片出口管制至关重要。没有中国的合作,任何出口管制措施都难以取得成功。
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5 V/ l( ? X+ g# B9 B' i2 v论文也指出了计算安全面临的技术挑战:如何应对 AI 芯片技术的快速发展和小型化趋势。随着 AI 芯片技术的进步,出口管制可能变得越来越困难。此外,还需要考虑如何平衡出口管制与合法商业活动之间的关系。过度的管制可能阻碍 AI 技术的创新和发展,损害经济利益。
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! ]! i4 L4 H0 j4.1.2 信息安全(Information Security)
: v R0 n; o) O0 P! N信息安全的核心思想是,保护 AI 模型的知识产权和技术秘密,防止 AI 模型被恶意行为者获取和利用。AI 模型是 AI 系统的“大脑”,包含了 AI 系统的知识和能力。保护 AI 模型的信息安全,就是保护 AI 系统的核心。& c8 q) ]7 m! X
' [0 w: g2 n# W论文将模型权重和研究思想视为核心 AI 信息。模型权重是 AI 模型经过训练后得到的参数,决定了 AI 模型的行为和性能。研究思想是 AI 模型的设计理念和技术方案,是 AI 模型的基础。. ^* G9 y4 d; X3 i( t; G ~7 D
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论文指出了信息安全面临的技术和社会挑战:) u2 |% p) k7 I4 T, o9 r( e+ b
% T9 _; ~; f4 |. s内部威胁(Insider Threats): AI 研究人员可能出于各种原因泄露机密信息,例如经济利益、意识形态、个人恩怨等。内部威胁是信息安全的最大威胁之一。
3 B, I! e6 V P9 \# D+ Q间谍活动(Espionage): 外国情报机构可能通过各种手段渗透 AI 研究机构,窃取 AI 技术秘密。这是一种传统的安全威胁,但在 AI 领域尤为突出。
5 \- n" Y( D% o2 \4 {意识形态泄露: 有些人认为应该完全公开 AI 技术, 这与信息安全的目标相悖。开源 AI 模型虽然促进了技术发展,但也增加了滥用的风险。如何平衡开源与安全,是一个需要认真考虑的问题。
0 k6 W$ U0 f+ F; c. u1 U/ e/ r- {论文认为,实现超级大国级别的信息安全是不切实际的。过度的安全措施可能阻碍 AI 技术的创新和发展。: h7 P: L7 t7 a, Z5 O
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论文提出了一系列改进信息安全的措施:
( m0 d1 i$ S; ~, P) h- G% @* Q" g
$ R* J) I3 O2 ~3 r企业层面: 加强数据中心安全、实施内部威胁计划、采用多因素身份验证、实行最小权限原则等。这些都是企业信息安全的基本措施。/ b$ M) X/ N$ j' Q: c m" K+ y
政府层面: 提供威胁情报共享、协助进行背景调查和安全审查等。政府可以在信息安全方面发挥重要作用,帮助企业提高安全水平。3 Q; W$ c/ x; o
国际层面: 达成国际协议,禁止发布高风险 AI 模型(例如,具有专家级病毒学能力的 AI)。国际合作是应对 AI 信息安全挑战的关键。" M) G& t4 p9 t+ }/ s
论文还讨论了信息安全面临的法律和伦理问题:如何在保护信息安全的同时,保障言论自由和学术交流。这是一个复杂的平衡问题,需要社会各界共同探讨。
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5 }5 P3 O0 z9 N4.1.3 AI 安全(AI Security)
: c$ a, p& |2 W+ o* ?AI 安全的核心思想是,确保 AI 系统本身的安全性,防止 AI 系统被恶意利用或失控。AI 安全不仅仅是信息安全,还包括 AI 系统自身的内在安全。
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论文从两个方面讨论了 AI 安全:防止恶意使用和防止失控。
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防止恶意使用
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为了防止 AI 系统被恶意使用,论文提出了一系列措施:# ]! m7 K6 b# s! e8 H
2 C% B$ ?5 }+ k* f/ u5 }0 H( @模型级保障:
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( D' Y) N: R$ T3 s+ _9 m) e拒绝训练(Refusal Training): 训练 AI 模型拒绝执行有害指令,例如制造炸弹、散布谣言等。这是一种主动防御措施,可以防止 AI 系统被用于恶意目的。
9 g' b9 w: e& z3 ~+ y输入/输出过滤(Input/Output Filtering): 在 AI 系统的输入和输出端设置过滤器,检测和阻止有害内容。这是一种被动防御措施,可以减少 AI 系统被恶意利用的风险。
/ t8 z4 _2 _8 |) G4 g Q断路器(Circuit Breakers): 在 AI 系统中设置“断路器”,当 AI 系统执行危险操作时自动中断。这是一种紧急保护措施,可以防止 AI 系统造成不可挽回的损失。* z' p, i) }- b0 \' @! ^5 R
“了解你的客户”(KYC)协议: 验证用户身份,限制高风险 AI 系统的使用。例如,对于可能被用于制造生物武器的 AI 系统,只允许经过认证的科研机构使用。这是一种管理措施,可以减少 AI 系统被滥用的风险。
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强制性政府保障压力测试: 由政府机构对 AI 系统进行安全性测试,评估其抵抗恶意攻击和滥用的能力。这是一种监督措施,可以确保 AI 系统的安全性符合标准。. D, g& d1 N2 O3 }' `8 T$ x* ?
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责任明确化: 建立完善的AI事故责任追究机制。 明确AI系统的开发、部署、使用者在发生事故时的责任划分。
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防止失控
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为了防止 AI 系统失控,论文提出了一系列措施:' x& @- [+ V7 S' w% l" Z( }6 M
* a6 E- V$ K/ Z W$ |应对 AI 系统不可预测的故障模式: 加强 AI 系统的鲁棒性和可靠性,使其能够在各种情况下稳定运行,减少意外故障的发生。这需要改进 AI 系统的设计和测试方法。$ i7 V& Q; B4 Z& L1 n4 \- ~. E
控制 AI 的涌现价值系统: 确保 AI 的价值观与人类价值观对齐,防止 AI 做出违背人类利益的决策。这是一个长期存在的挑战,需要深入研究 AI 的价值观形成机制。
+ Y' C" z9 F2 q7 d控制智能递归:
4 a0 o O& c2 h# G: z9 T+ q; O模型级控制(Model-level Control): 限制 AI 的能力和行为,防止其超出人类的控制范围。这包括限制 AI 系统的学习能力、推理能力和自主性。
+ g Q }: E: D2 l隔离(Boxing): 将 AI 系统与外部世界隔离,防止其与外界进行不受控制的交互。这可以减少 AI 系统受到恶意攻击或意外影响的风险。
# D: u) C5 y" U7 G7 y/ D监控(Monitoring): 实时监控 AI 系统的运行状态,及时发现和处理异常情况。这需要开发有效的 AI 系统监控技术。
, B1 G' G; \+ l+ m7 m人类监督: 保持人类对 AI 系统的最终控制权,确保 AI 系统始终服务于人类的利益。人类监督是防止 AI 失控的最后一道防线。
* e% C" R+ t3 f) B! @/ A: t. H论文指出了 AI 安全面临的技术挑战:如何开发更有效、更可靠的 AI 安全技术。AI 安全是一个新兴的研究领域,需要大量的投入和创新。) c7 Q, X# t9 g- \0 i) r! a; w
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论文强调,计算安全、信息安全和 AI 安全需要相互配合,形成一个多层防御体系。任何单一的防御措施都可能存在漏洞,只有多层防御才能有效地降低 AI 风险。这三大支柱共同构成了 AI 不扩散战略的基础。/ }" i# M& q6 U+ W3 m! V* z
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5. 竞争力:AI 时代的国家实力
* _$ e0 g6 F& v# r* H& ^1 P: i, E除了威慑和不扩散,论文还强调了 AI 竞争力对于国家实力的重要性。AI 技术的发展不仅关系到国家安全,也关系到经济发展和社会进步。在确保安全的前提下,积极发展 AI 技术,提升国家在各个领域的竞争力,是至关重要的。$ [* k) @* g5 H* a" b
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5.1 军事实力(Military Strength), q& h) Q; P) V0 h' }" \$ ~
AI 在军事领域的应用可能改变战争的形态,提高军队的作战能力。论文提出了以下几点:# S8 W a( r8 I6 p$ K* X" p6 F
. d9 i* d4 ^. D1 ]* J确保无人机供应链: 无人机已经成为现代战争的重要武器,各国需要确保无人机供应链的安全,减少对外国无人机技术的依赖。自主可控的无人机供应链对于维护国家安全至关重要。; V4 Q' C2 N* k( {9 Q: a
将 AI 融入指挥与控制(Command and Control)和网络进攻: AI 可以提高军事决策的效率和准确性,增强网络战的能力。将 AI 技术融入军事指挥控制系统和网络攻击系统,可以提高军队的整体作战效能。; R. W; K2 r+ v! v
保持“人在环路中”(human in the loop)的重要性: 尽管 AI 可以辅助军事决策,但人类仍然需要保持对 AI 系统的最终控制权,防止 AI 系统自主做出危险决策。在军事领域,人类的监督和控制尤为重要,因为 AI 系统的错误决策可能导致灾难性后果。
/ }: G% w, j: O2 O# [1 X$ o论文还讨论了 AI 军备竞赛的风险。各国在 AI 军事领域的竞争可能导致军备竞赛升级,加剧国际紧张局势。因此,国际社会需要共同努力,防止 AI 军备竞赛的发生。
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- z. \; [3 g) @0 H# ]8 N6 s5.2 经济安全(Economic Security)9 G8 T4 F3 t8 C+ L' d8 J
AI 技术的发展对经济安全至关重要。论文提出了以下几点:
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$ b, V4 ]5 o8 rAI 芯片的国内制造: 确保 AI 芯片的自主可控,减少对外国 AI 芯片的依赖。特别是考虑到台湾地区在全球芯片供应链中的重要地位,以及潜在的地缘政治风险,发展自主的 AI 芯片制造能力尤为重要。AI 芯片是 AI 产业的基石,掌握了 AI 芯片的自主权,就掌握了 AI 产业的主动权。 q, b( p! e. C2 i$ D$ l
吸引 AI 科学家移民: 制定优惠政策,吸引全球顶尖 AI 人才,增强本国的 AI 研发实力。人才是 AI 发展的核心驱动力,吸引全球顶尖 AI 人才,可以加速本国 AI 技术的发展。5 J z0 A4 g& A
投资 AI 研发: 加大对 AI 基础研究和应用研究的投入,推动 AI 技术的创新和发展。持续的研发投入是保持 AI 技术领先地位的关键。- P" f/ k: P* R
促进 AI 产业发展: 培育 AI 企业,构建 AI 生态系统,促进 AI 技术在各个行业的应用。AI 产业的发展可以创造大量的就业机会,推动经济增长。
- L. S4 H6 Z, \3 F7 \4 U数据安全与隐私保护: 随着AI技术的发展,数据安全和隐私保护变得至关重要。需要制定相关法律法规,保护个人和企业的数据安全,防止数据泄露和滥用。
_0 X; |$ H8 x g- k! ?5.3 管理 AI 智能体的法律框架(Legal Frameworks)
- _7 p# o+ s, t1 n( B0 T, O随着 AI 智能体在社会生活中的广泛应用,需要建立相应的法律框架来规范 AI 智能体的行为。论文提出了以下几点:
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' Q+ W5 a( ~0 t将现有法律义务扩展到 AI 智能体:
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+ h5 P& Y. t6 l注意义务(Duty of Care): AI 智能体应避免造成伤害,例如自动驾驶汽车应避免发生交通事故。/ Q/ t0 Q* ]# R- M4 [) v+ t
不撒谎的义务(Duty Not to Lie): AI 智能体应提供真实信息,例如 AI 客服不应提供虚假信息欺骗客户。
* C$ e W$ Z. K0 ?, R- k9 E对委托人的注意义务(信托义务): AI 智能体应忠实于委托人的利益,例如 AI 投资顾问应为客户的利益最大化服务。
+ n5 L% Y# [' d( a2 C! v/ }市场驱动的 AI 智能体目标和特性定制: 允许 AI 智能体在法律框架内自由发展,满足不同用户的需求。
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将 AI 智能体与人类法律实体联系起来(通过 ID): 明确 AI 智能体的责任主体,确保 AI 智能体的行为可以追溯到具体的人或组织。
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, z# b: I% l0 A2 w8 X9 y0 e推迟考虑 AI 权利: 避免过早赋予 AI 权利,导致不可预测的后果。' ^9 ]; t) `* a( o3 H
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建立 AI 监管机构: 负责 AI 系统的审批、监管和执法,确保 AI 系统的安全性和合规性。
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- E6 i+ Q: ]$ P2 O$ ?5 V& f5 w, L, I5.4 政治稳定(Political Stability)0 } K, I% V" r; p, q: j, n
AI 技术的发展也可能对政治稳定产生影响。论文提出了以下几点:
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' i( _+ S/ U' _' z% n& m应对审查和虚假信息:' ]8 M9 k. j( _
! T6 b) U( L& `8 ^& v3 z; H+ p利用 AI 提高预测能力: 开发 AI 预测工具,辅助政府决策,提高政府应对突发事件的能力。
+ A' Y) M. G* n. K) u打击 AI 生成的虚假信息: 开发 AI 检测工具,识别和清除 AI 生成的虚假信息,维护网络空间的健康秩序。
j3 S' v8 o& \( p: }0 k4 K8 W0 p加强媒体素养教育: 提高公众对虚假信息的辨别能力,增强社会对虚假信息的抵抗力。3 Z% D1 j& h( K
应对自动化带来的挑战:0 d' ~7 I( o0 W. I" ~+ ?/ m
5 M. R; R; E4 K! U5 h9 W2 y, o9 A财富和权力的分配: 研究 AI 对劳动力市场的影响,制定合理的财富分配政策,避免 AI 技术的发展加剧社会不平等。
) v- v/ K; T4 I失业问题: 提供再就业培训和支持,帮助失业人员适应新的就业形势,减少 AI 技术发展带来的社会冲击。
3 ~' K$ W/ {. `社会保障体系: 完善社会保障体系,应对大规模失业风险,保障社会的基本稳定。
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6. 结论:迈向更安全的 AI 未来
$ y& c6 \- @$ j/ i7 z( S$ }论文提出的战略框架包括威慑(Deterrence)、不扩散(Nonproliferation)、竞争力(Competitiveness)和国际合作(International Cooperation)。这四个方面相互联系、相互支撑,构成了一个全面的 AI 治理体系。这个体系既强调了国家层面的应对措施,也强调了国际合作的重要性,旨在构建一个安全、可控、可持续的 AI 未来。
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! b5 B# P3 R* ^7 k6 h' s( a论文强调,AI 的未来掌握在人类手中。我们需要采取积极的行动,避免宿命论和鸵鸟心态,共同应对 AI 带来的挑战。不能因为 AI 技术存在风险就因噎废食,也不能对 AI 技术的潜在威胁视而不见。我们需要以积极、负责任的态度,主动应对 AI 带来的挑战。
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0 D% {+ O& P- i- P' M0 zAI 技术的发展可能带来巨大的好处:经济增长、生活水平提高、科技进步。我们需要在确保安全的前提下,充分利用 AI 技术的潜力,造福人类。AI 技术可以帮助我们解决许多全球性挑战,例如气候变化、疾病、贫困等。
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论文的最终目标是实现 AI 与人类的和谐共处。在 MAIM 僵局期间,通过国际合作和透明度,逐步建立信任,最终实现更安全的 AI 发展。这是一个长期的目标,需要国际社会的共同努力和持续投入。 这不仅需要技术上的进步,更需要制度上的创新和伦理上的共识。; p( w! ]' p3 Z: D
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值得特别强调的是,这篇论文的作者是 Eric Schmidt 和 Alexandr Wang。Eric Schmidt 作为谷歌前 CEO 和 Alphabet 前执行主席,长期身处科技行业的最前沿,对 AI 技术的发展趋势和潜在影响有着深刻的理解和洞察。Alexandr Wang 则是 Scale AI 的创始人兼 CEO,该公司专注于为 AI 应用提供高质量的数据标注和管理服务,是 AI 产业的重要参与者。两位作者分别代表了科技行业的领导者和 AI 领域的创新者,他们的联合署名,使得这篇论文具有极高的权威性和前瞻性。论文不仅从技术层面分析了 AI 的风险与机遇,更从国家战略和国际关系的高度提出了应对方案,为全球 AI 治理提供了重要的参考。他们的观点和建议,值得政策制定者、科研人员、企业界人士和社会各界人士认真对待、深入思考和广泛讨论。4 ~: C8 F" x. f/ O V
2 r& z) @2 N8 q总而言之,这篇论文为我们理解和应对 AI 带来的挑战提供了一个全面的框架和深入的分析。它强调了 AI 作为国家安全问题的战略重要性,提出了相互确保 AI 失灵(MAIM)的威慑机制,主张采取不扩散战略限制 AI 能力的滥用,强调了在确保安全的前提下发展 AI 竞争力的重要性,并呼吁加强国际合作,共同构建一个更安全的 AI 未来。 论文的观点具有重要的现实意义,为未来的 AI 发展和治理提供了宝贵的思路。- U* B7 C" p% A0 R, S; Z2 f6 }$ i& r
: }/ R1 q' V! _. z: S$ ]& o参考论文:
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arXiv:2503.05628v1 [cs.CY] 7 Mar 2025 |
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