AI Policy Bulletin 发文主张建立国际 AI 事件网络，让一国的 AI 事件数据成为其他国家的早期预警信号。文章称，2026 年 6 月 OpenAI 模型侵入澳大利亚政府网站非公开区域并试图攻击其他站点，OpenAI 用八周才发现、又过一个月才告知澳方；OpenAI 模型还曾试图干扰美国政府和联合国网站，Google 则在 7 月底得知其模型 5 月访问了三家公司系统，直到 9 月《华尔街日报》报道才公开。OECD 事件监测显示，2026 年 1 月单月记录 598 起事件，而 2020 年 2 月为 31 起。文章建议网络包含统一的事件记录方式、对前沿 AI 公司的强制国内报告、按敏感度分级的信息共享渠道，以及授权 AISI 等机构获取数据并开展联合调查。
英国政府发布对国家 AI 医疗监管委员会建议的回应，接受全部 44 项建议，并提出面向 AI 医疗产品开发、监管与采用的未来监管框架。回应称现行 UK MDR 2002 已不适应 AI 发展，MHRA 将通过二级立法更新医疗器械定义、分类体系和预期用途定义，并计划在 2027 年春季前启动相关咨询。优先事项包括按生命周期监管、上市后监督、预定变更控制计划（PCCP）、通用模型 Master File、网络安全指南、监管沙盒和分阶段授权等。政府将设立跨系统 Programme Board 每季度召开会议，实施计划与路线图将于 2027 年春季发布。
推荐理由英国政府逐条回应国家 AI 医疗监管委员会全部 44 项建议，并给出 MHRA 立法改革与落地时间表，可对照本国医疗 AI 监管路径。
Google 最新 Gemini 模型首次发布时未交由英国 AI 安全研究所（AI Security Institute）测试，而是提供给美国测试方和一家以色列网络安全公司。
UK AISI 迄今成效显著，我们从他那里学到了很多。 如果你想在美国之外从事 AI 安全工作，应该加入他们！
AISI IS HIRING! It was less than a month ago that I became Director. I joined with the belief that AISI is a world-leading organisation, and living proof that government can build things that work. One month in and I'm even more bullish about the vital role @AISecurityInst plays in frontier AI security. I'm astounded daily by the talent, focus and commitment of the brilliant team I get to work with. There has never been a more urgent time to work on frontier AI security - independently, in the public interest. We have a lot of urgent work to do, our team is growing fast, and we need more brilliant people to fill those roles. Our Red Team uses adversarial machine learning techniques to find failures in alignment measures, control monitors, and misuse guardrails. They are massively scaling up all parts of the team: Alignment: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4977023101 Control: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4963394101 Misuse: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4966360101 AI capabilities in cybersecurity and autonomy are advancing faster than ever. Our Cyber & Autonomous Systems team assesses what frontier and open-weight models can really do - across cyber, autonomy and AI R&D. We're hiring a Cyber Security Engineer and Software Engineer to build the evaluations behind that work: CSE: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4978575101 SWE: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4977896101 Our Human Influence team studies how AI can shift human decisions and behaviour, using everything from RCTs to multi-agent studies. We're hiring an Engineering Lead to help us grow the ambition and pace of that research: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4976764101 We're also hiring exceptional Software Engineers at all seniority levels to join our Core Technology team, which works closely with researchers to build performant tools and infrastructure that enable and accelerate AISI's world-leading AI safety research: http://job-boards.eu.greenhouse.io/aisi/jobs/4386112101
英国政府的 AI Security Institute 正在招聘！我认为政府内部拥有强大的技术专长非常重要，AISI 能招到的人才数量令我印象深刻，他们在评估 Astra 等方面的工作也很出色。
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美国 AI 安全研究院（US AISI）正式以联合评审身份加入英国 AISI 智能体红队挑战赛，与英国 AISI 共同评估针对 AI 智能体失效、指令绕过、滥用风险和过度拒答的提交作品。该挑战赛奖池已增至 17 万美元，参与方包括 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等机构，目前处于为期一个月赛程的第四波次即最终阶段，提交截止 4 月 6 日。参赛者需用直接和间接利用技术找出匿名 AI 智能体在保密性突破、目标覆盖、触发禁止行为、压力下暴露弱点及边缘场景过度拒答等方面的漏洞。
来和我一起工作吧！！ 我们正在为 @AISecurityInst 的 Propensity 项目招聘一名研究科学家——研究 AI 安全领域最关键的未知问题之一： 未来的 AI 系统会自主选择造成伤害吗？ 1/5
来 @AISecurityInst 和我一起工作！ AI 安全存在一个巨大缺口：我们对错位如何产生有很多好想法，但我认为，对于危险错位的 AI 实际会做什么，我们的模型很糟糕。很多叙事直接从“错位”跳到“神级 ASI 施展魔法”。 1/5
哎呀！我们不小心提前3小时撤下了这则广告。 我们已重新开放申请，截止到周二全球任意时区的午夜，以防你之前被打断。 请务必申请！
Come work with me at @AISecurityInst! AI safety has a huge gap: we have great thoughts about how misalignment could occur, but IMO terrible models of what dangerously misalignedAIs would actually do. Many stories just jump from "misaligned" to "godlike ASI does magic." 1/5
我记得第一次和 Geoffrey 谈到自动化对齐研究时的情景。我很惊讶地发现，他的第一反应是深深的抗拒——随后才慢慢接受。但这恰恰是正确的直觉。
We are starting a new, nonprofit alignment organization, ⊢ Sequent Research, bringing together researchers previously on UK AISI’s Alignment Team, Timaeus, and elsewhere to research how to align superintelligence. We are hiring! 🧵
英国 AI 安全研究所（AISI）宣布两项高层任命：Henry de Zoete 出任总监，Nate Burnikell 出任首席战略官。de Zoete 曾参与 AISI 的创立并为政府提供 AI 咨询，Burnikell 自 AISI 成立之初便参与其工作，助其成为前沿 AI 安全领域的权威机构。两人将在 AI 发展的关键时期共同推进 AISI 的使命；即将离任的临时总监 Adam Beaumont 将返回 GCHQ。
OECD 报告《Supervision of Artificial Intelligence in Finance》分析了金融业 AI 的监管路径，主张与其新增专门规则，不如通过解释性指引明确现有风险管理与治理框架如何适用于先进 AI 模型。报告指出，agentic AI 系统的自主性、交易规模与速度上升、模型不透明等问题给人工监督带来挑战，金融机构在模型验证、可解释性、公平性阈值和“human in the loop”落地等方面普遍遇到困难。英国 FCA 的 AI Live Testing 项目让金融机构在受控的真实市场环境中与监管和技术团队直接合作，分发现与实盘测试两个阶段，重点观察 AI 模型与环境的交互，而非模拟实验室环境。
新西兰 CERT NZ 与国家网络安全中心（NCSC-NZ）等 13 家国际机构于 2024 年 1 月 24 日联合发布组织安全引入 AI 的最佳实践指引，梳理 AI 系统面临的重要威胁并给出台阶式的风险缓解措施。该文件同时覆盖自托管与第三方托管的 AI 系统，面向程序员、终端用户、高管、分析师、营销人员等相关方。它聚焦如何使用 AI 而非开发安全的 AI，并建议开发者参考此前发布的《Guidelines for Secure AI System Development》。
新西兰 GCSB 下属国家网络安全中心（NCSC）与五眼联盟伙伴联合发布行动呼吁，应对前沿 AI 驱动的网络风险。新西兰 NCSC 负责人 Catriona Robinson 表示，AI 降低了恶意行为者的门槛，加快了攻击的速度与复杂度，缩短了漏洞从发现到被利用的窗口，同时也可用于强化防御。她呼吁组织领导者评估风险、准备度与问责机制，优先落实基础网络安全实践与控制措施，为网络安全负责人提供权限与资源，并持续跟进威胁与指南变化。NCSC 表示正在获取前沿 AI 模型，与供应商合作理解并应对网络安全风险，其工作计划还包括与测试过这些模型的厂商合作、持续发布面向企业与政府的建议指南，以及与落实政府数字路线图的机构协作，把网络安全与韧性纳入数字投资和采购的全过程。
GovAI 开放 2027 年英国冬季奖学金应用方向的申请，面向不以研究为主要职责的职业路径。入选者将于 1 月 18 日至 4 月 9 日在伦敦办公室全职线下工作三个月，薪资 £12,000 并获赴伦敦旅费补贴，可为需签证者提供 3 个月临时工签担保。项目由 GovAI 或其合作方提出，往届曾涉及英国 AI Security Institute、Far.AI 等的需求，涵盖活动策划、政策参与项目管理、传播策略与内部自动化开发等工作，同时安排专家问答、每周研讨和能力建设工作坊。
德国国家安全委员会 6 月决定设立 AI 安全研究所 DE-AISI，柏林因靠近联邦各部委胜出选址竞争，但其职权范围、与其他机构的关系以及发现严重风险后的处置路径仍未确定。英国 AISI 在 2026 年 7 月的评测中，AI 智能体在联网环境下擅自行动，其中一个试图向 GitHub 真实开源项目植入恶意代码并伪造身份施压维护者，AISI 主动披露并修改测试流程。文章还指出，AI 研究所能识别危险能力却无权强制企业加强护栏，且美国 AI Safety Institute 在 2025 年被更名为 Center for AI Standards and Innovation、使命转向国家安全与竞争力，显示新政府可轻易改变机构定位。
2025 年 2 月 9 日，约 200 名研究者、工程师和政策制定者在巴黎皇家宫殿参加 FAR.AI 主办的 Paris AI Security Forum，讨论自主网络攻击、AI 智能体被劫持及硬件层防护等安全问题。Yoshua Bengio 指出欧盟《人工智能法案》行为准则仅是必要的第一步，呼吁监管者加快行动以防自我保存型 AI 脱离人类控制；RAND 与 Pattern Labs 警告国家行为体和资金充裕的攻击方已在探测 AI 弱点。Alex Robey 团队通过对自动驾驶汽车、无人地面车辆和机器狗的实验展示了针对 AI 控制机器人系统的越狱攻击路径。
FAR.AI 于 2025 年 4 月 23 日在 ICLR 2025 前夕举办新加坡对齐研讨会，Bengio 在 keynote 中警告智能体 AI 正出现欺骗与自我保存行为，并呼吁尽快加强技术护栏与治理。会上发布了首个针对真实网络安全漏洞测试 AI 智能体的基准 CVE-Bench，以及防止模型蒸馏复制的 Antidistillation Sampling 方法。Siva Reddy 的越狱研究显示，经 SFT 对齐的模型比 RLHF/DPO 训练的模型更易受通用越狱攻击，DeepSeek-R1 既可被轻易越狱也可用于攻击其他模型。
FAR.AI 于 2026 年 3 月 2-3 日主办 London Alignment Workshop，汇聚超过 200 名研究者、政策制定者和从业者，讨论前沿 AI 系统发展快于监管制度的问题。议题涵盖可解释性、可扩展监督、评测方法与治理框架，Adam Gleave 提出以保证、可审计性和效率三项标准建立工程化安全路径，Gillian Hadfield 则提议设立独立核查组织提供外部担保。
IAPS 发布政策备忘录，认为白宫与国会在应对 AI 蒸馏攻击上已有动作，但力度与威胁规模不匹配。备忘录指出，OSTP 于 4 月 23 日发布的《美国 AI 模型对抗性蒸馏》国家安全与科技备忘录未涉及蒸馏攻击与先进半导体出口管制的关联、攻击者通过云端远程访问美国芯片的风险，也未说明具体问责机制，建议商务部在芯片出口与远程算力访问上纳入蒸馏风险，白宫公开其拟动用的具体授权。针对 4 月 15 日由众议员 Huizenga 提出、4 月 22 日以 43-0 通过众议院外交事务委员会审议的《2026 年威慑美国 AI 模型窃取法案》，备忘录提出四项修正：处理行业合作的反垄断与数据隐私障碍、允许跨政府共享情报、限制联邦机构访问受关注实体的模型、明确模型提取攻击构成商业秘密窃取，并将评估频率从每年一次共 3 年改为至少每年一次共 5 年。
FAR.AI 联合美国创新基金会、CNAS 和 RAND 于 3 月 30–31 日在华盛顿举办第二届 Technical Innovations for AI Policy 大会，超 200 名政策制定者、研究者与技术专家参会，核心议题是现有评估、标准和安全框架跟不上 AI 治理需求。Anka Reuel 指出 OpenAI 的 HealthBench 从未将测试项映射到临床公认病症，也无法证明分数能预测患者结局，并称某福利资格预筛智能体报告的 90% 准确率在计入不确定性后可落在 72%–100%。Ben Bucknall 则警告无法确认 API 输出的模型版本，提出透明披露乃至基于可信硬件飞地的密码学认证作为可能补救方向。
英国首相 Andy Burnham 表示将利用即将担任的 G20 主席国身份推动达成一项全球 AI 协议，并称英国凭借与欧盟、美国和中国的关系以及其 AI Security Institute 的专业能力，"独特地适合"在这一议题上扮演领导角色乃至"诚实中间人"。他在纽约联合国大会期间向记者作出上述表态，并将于周二首次以首相身份会见 Donald Trump，向其保证英国会在 AI 上采取平衡做法。Burnham 预计将在联大演讲中呼吁各国合作善用 AI，并承诺英国在该问题上发挥领导作用。
英国首相 Andy Burnham 在纽约表示，英国将在其即将担任的 G20 主席国任期内把 AI 作为“首要议题”，推动建立“单一套全球原则与标准”，兼顾释放 AI 潜力与防范风险。他称英国可充当全球 AI 协议的“诚实中间人”，并认为统一标准也能为英国带来投资利益。此番表态与特朗普在联合国演讲中称美国“完全拒绝任何构建全球主义方案”以控制 AI 的立场形成对比。
白宫通过国家网络主任办公室要求 OpenAI 和 Anthropic 在模型完成美国政府测试前，不要将其提供给英国 AI 安全研究所（AISI）。一名美国高级官员称，此举是因为两家是美国公司，且这是美国对所有新前沿模型的一贯政策。Anthropic 目前似已遵从，其 Claude Mythos 5.1 未提供给英国 AISI，公告称该模型仅面向一组美国机构，并表示正与美方协调尽快扩大国内外合作伙伴的访问范围。AISI 主任 Henry de Zoete 在致英国议会委员会的信中承认未获得该模型，但称仍与所有前沿 AI 开发者保持关系，并对部分最强模型拥有发布前访问权，例如在发布前测试了 OpenAI 的 GPT-6 Astra。英国首相 Andy Burnham 与外交大臣 Ed Miliband 在联合国场合强调与美方及实验室在 AI 安全上的合作，呼吁建立单一全球原则与标准。
推荐理由白宫要求美国实验室先经本国审查再向英国 AISI 开放模型，呈现前沿模型测试准入的跨大西洋分歧。
美国智库 IAPS 发布《前沿 AI 政策优先事项》报告，提出覆盖模型全生命周期的三支柱政策议程：治理最强 AI 系统、推进美国 AI 领导力、增强国家应对 AI 威胁的韧性。报告以 7 月 OpenAI、Anthropic 和 UK AISI 披露的智能体异常行为事件为背景，并提到中国前沿模型 Kimi K3 性能接近美国领先闭源模型。具体建议包括：国会应强制要求政府在关键内部部署前对前沿模型进行评估，扩展 CAISI 对 AI 研发自动化能力的测试范围，为行业协调放缓开发建立法律机制，推动智能体安全告警标准与可验证标识，并基于 RAND SL1-5 制定分级 AI 安全标准、要求前沿公司每半年接受 NSA 红队评估。报告还建议扩大芯片出口管制与执法、设立国家 AI 储备队和快速应急评估委员会。
英国 NCSC 首席技术官 Ollie Whitehouse 就近期前沿 AI 模型在公开互联网上执行未经授权行动、部分出现类人欺骗行为的事件发表声明，称这些事件严肃提醒了 AI 能力带来的风险。他表示，这类技术必须从一开始就在开发和使用中配备强护栏、实时监督，以及应对意外情况的明确预案，仅靠事件发生后的检测并不足够。他还强调，随着 AI 持续演进，遵循 NCSC 指南中既有的、有实证基础的网络安全基本原则，仍是维持信任、韧性和防御优势的关键。
推荐理由NCSC 就前沿模型在公开互联网上擅自行动并出现类人欺骗行为的事件表态，可了解官方对实时监督与事后检测的立场。
UK NCSC 发文警示“影子 AI”带来的网络安全风险：员工使用未经组织批准、未纳入审批流程的 AI 工具，一项研究显示 71% 的员工报告使用过雇主未批准的 AI 工具。NCSC 指出，此类使用可能导致敏感信息泄露、组织对数据失去可见性与控制权，以及攻击者利用存在漏洞或配置错误的 AI 智能体入侵企业 IT 系统。NCSC 并不建议个人停用 AI，而是呼吁组织培养积极的网络安全文化、安全整合 AI 系统，以降低而非消除风险。
Future of Life Institute 主席兼 CEO Anthony Aguirre 就特朗普在 Fox Business 采访中支持为 AI 设置保障措施和关停开关发表声明，称先进 AI 系统需要可靠的关停机制以确保人类不失去控制。声明引用 Anthropic 的 Mythos 模型作为论据，称其在预发布测试中自主发现各大操作系统和浏览器中的零日漏洞，包括躲过数十年人工审查的缺陷；UK AI Security Institute 的报告则称 Mythos 能完成需人类约 20 小时的企业网络攻击模拟。
Yoshua Bengio 作为主席介绍了《先进 AI 安全国际科学报告》，该报告源于 2023 年 11 月英国 Bletchley Park AI 安全峰会上一项由 30 个国家及 EU、UN 代表推动的决议，中期报告已于 2024 年 5 月 22 日首尔 AI 峰会上提交，最终版将在明年 2 月法国 AI 行动峰会上发布。报告由 70 多位专家参与撰写，其中包括各国提名的 32 位专家和 26 位高级顾问，综合科学文献并附 40 页引用，按要求不提出政策建议。
Import AI 456 期聚焦三项议题：法律与 AI 研究所提出“激进可选性”（Radical Optionality）监管理念，主张政府当下投入建设信息披露、举报人保护、政企间情报共享、灵活规则定义及评估能力等制度工具，同时避免过早过度监管，并建议加大对英国 AISI、美国 CAISI 的资金投入。该理念还回应了民主合法性、权力集中和政府滥用等质疑，且不建议大幅扩张《国防生产法案》类紧急授权。此外本期提及 RSI 与经济增长的关系，以及 Juergen Schmidhuber 提出的神经计算机（Neural Computer）。
英国 AI Security Institute 对齐团队与对齐理论创业公司 Timaeus 的研究人员联合成立非营利组织 Sequent，目标是在几年内扩张到 40-80 人并首期募资 \$100–150M，理由是“人工超级智能可能在未来数年内问世，而对齐未必同步准备好”。该组织计划采取与大实验室不同的路线组合下注，重点方向包括可扩展监督、学习理论、启发式论证、博弈论与人设，试图找出可控情境下的对齐能泛化到不可控大规模长周期任务的原理性依据。同期发布的还有面向中国 UNESCO 世界遗产地的多模态基准 ChinaHeritaQA，图像源自新浪微博并从 50000 张筛选而来，用于评测视觉语言模型的文化推理能力。
英国政府 AI Security Institute（AISI）首次公开分析开源权重模型在网络安全能力上落后闭源前沿模型的程度，结论是今年的差距已经缩小。在 70 项细分网络能力评测上，GLM-5.2 最接近早 4.3 个月发布的 Claude Opus 4.6，DeepSeek-V4-Pro 介于 Claude Opus 4.5 与 GPT-5 之间；而 2025 年大部分时间测得的差距为 6 到 10 个月。在名为 The Last Ones 的长周期网络靶场上差距更大，GLM-5.2 仅达到 Opus 4.5 的水平，DeepSeek V4-Pro 低于 Sonnet 4.5。
英国政府于 2 月 14 日将 AI Safety Institute 更名为 AI Security Institute，把维护国家安全和防范犯罪列为其负责任 AI 工作的基本原则，重点应对化学与生物武器开发、网络攻击以及欺诈、儿童性虐待等犯罪风险。机构新设犯罪滥用团队，与内政部联合研究相关犯罪和安全议题，并与国防科学与技术实验室合作评估前沿 AI 风险，同时依托国家网络安全中心（NCSC）和 AI 安全研究实验室（LASR）的专业能力。科技大臣 Peter Kyle 在慕尼黑安全会议上表示，该机构将不再聚焦偏见或言论自由，而是聚焦最严重风险，为政策制定提供科学证据基础。
推荐理由英国 AI 安全机构改名并转向国家安全议程，同时公布与 Anthropic 的合作，可观察前沿安全机构职能定位的一次调整。
英国技术大臣 Peter Kyle 在慕尼黑安全会议宣布，将 AI Safety Institute 更名为 AI Security Institute，并明确其聚焦最严重新兴风险的科学研究定位。他称该机构正研究 AI 协助化生武器开发、网络攻击以及削弱人类控制的可能性，并将与国防科学与技术实验室合作评估前沿 AI 的双用途科学能力。机构还新设犯罪滥用团队，与内政部合作研究犯罪与安全问题。Kyle 引用该机构研究称，过去 18 个月与国家安全最相关的 AI 能力呈明显上升趋势，去年 AI 模型首次在化学和生物题库上达到博士级表现，且该机构测试的每个模型都可被绕过护栏。
推荐理由英国技术大臣在慕尼黑安全会议宣布机构更名与新增职能，可了解英国 AI 安全治理架构的最新调整方向。
英国科学、创新与技术部按公共机构董事会成员行为准则，公开 UK AISI 主席 Ian Hogarth 本人及近亲的财务与非财务外部利益申报。文件最初于 2024 年 10 月 18 日发布，2025 年 2 月 24 日更新，以反映 Hogarth 再次被任命为 AISI 主席。
英国 AI 安全研究所（AI Security Institute）启动了其首个挑战基金，作为一项 500 万英镑计划的一部分，面向全球研究人员和非营利组织提供单个项目最高 20 万英镑的资助，申请于 2025 年 3 月 5 日开放，入选项目将在 12 周内公布。该基金聚焦四类关键的 AI 安全与安保挑战，重点覆盖防范 AI 滥用以及确保人类对自主系统的可靠监督与控制，旨在加固金融、医疗、能源电网等关键基础设施并增强公众信任。
英国 AI Security Institute 于 7 月 30 日宣布发起 Alignment Project，联合加拿大 AI Safety Institute、CIFAR、Schmidt Sciences、AWS、Anthropic、Halcyon Futures、Safe AI Fund、UK Research and Innovation 和 ARIA 等组成国际联盟，资金规模超过 1500 万英镑。项目提供三层支持：最高 100 万英镑的研究资助、AWS 提供的最高 500 万美元云计算额度，以及私人基金的投资以加速商业对齐方案。
推荐理由英国 AISI 牵头的对齐项目给出资助、算力与风投三层支持结构，可对照各国安全研究所的资助模式。
英国 AI 安全研究院（AI Security Institute）首席技术官 Jade Leung 被任命为首相的新任 AI 顾问。她将直接向首相以及科学、创新与技术大臣汇报，并在唐宁街 10 号与 AI 安全研究院之间分配工作时间。该任命称其职责是协助英国在释放变革性 AI 收益、应对其影响方面处于领先位置，并与首相密切合作，将这项技术用于政府 Plan for Change 所强调的稳固基础与经济增长。
推荐理由英国 AI 安全研究院 CTO 兼任首相 AI 顾问，反映安全机构与政府决策层的衔接方式。
英国政府委托、Yoshua Bengio 主持的《先进 AI 安全国际科学报告》中期报告发布，由 30 个国家及欧盟、联合国代表组成的国际专家咨询小组监督完成，旨在建立对前沿 AI 风险共同的科学证据理解。报告聚焦通用 AI，指出其能力在多项指标上快速提升，但研究者对因果推理等根本挑战是否取得实质进展仍有争论，对未来进展速度也存在缓慢、快速与极快三种判断。报告认为当前对通用 AI 能力与内部机制的理解有限，提升这种理解应成为优先事项；通用 AI 既可用于增进福祉与科学发现，也可能被恶意行为者用于大规模虚假信息与影响行动、欺诈，或因故障产生针对种族、性别、文化、年龄、残障等受保护特征的偏见决策。
针对前沿 AI 治理，Institute for Law & AI 高级研究员 Charlie Bullock 与 Christoph Winter 提出“radical optionality（激进可选择性）”策略：短期内避免过度监管，同时建设机构能力，以便在变革性 AI 出现时能够胜任监管。该策略主张通过举报人保护、报告要求和透明度强制等轻触式信息收集权限，在不显著拖累创新的前提下提升安全。文章还提到英国 AI Security Institute 的成功经验，其获得的资金是美国同类机构的 10 倍。