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完整标题与摘要 · 24 条- 动态GovAI
Paul Scharre 与 Helen Toner 谈 AI 能力与战争性质｜GovAI Blog
GovAI 于 2022 年 4 月 4 日举办了一场线上讨论，由 Robert Trager 主持，嘉宾 Paul Scharre 与 Helen Toner 围绕 AI 能力及其对战争性质的影响展开对话。活动提供录像回放，并附有延伸阅读材料。
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Tom Davidson 谈算力中心框架下的起飞速度｜GovAI Blog
Open Philanthropy 的 Tom Davidson 就其草稿论文《What a Compute-Centric Framework Says About Takeoff Speeds》做了一场报告，由 GovAI 代理主任 Ben Garfinkel 主持，活动于 2023 年 3 月举办并留有录像回放。
- 动态GovAI
Bruce Schneier 与 Gillian Hadfield 谈如何保障具备物理能力的计算机世界安全
随着计算机安全从保护数据转向保护生命与财产，数据认证与完整性将比保密更重要，基本不受监管的互联网也将终结，未来真正的选择是在明智与愚蠢的政府监管之间。Bruce Schneier 主张回顾以往系统安全的经验教训，并前瞻所需的技术、法律、监管、经济激励与社会规范，同时探讨 AI 如何助力网络安全以及网络安全领域的政府监管可为 AI 监管提供借鉴。Gillian Hadfield 则围绕治理方案发表反思。
- 动态GovAI
Paul Scharre 与 Markus Anderljung 谈人工智能时代的权力｜GovAI Blog
2024 年 1 月 29 日，美国智库 CNAS 执行副总裁兼研究主任 Paul Scharre 做客 GovAI 政策负责人 Markus Anderljung 主持的网络直播讨论，围绕"人工智能时代的权力"展开对话。该活动由位于牛津的人工智能治理中心 GovAI 主办，属其博客栏目下的公开研讨记录，目前仅提供上述议程信息，未见更多实质观点披露。
- 动态GovAI
Sam Altman 与 Bill Gale 谈先进 AI 的税收解决方案｜GovAI
OpenAI CEO Sam Altman 与布鲁金斯学会的 William G. Gale 在 GovAI 首场研讨会上讨论先进 AI 时代的共享繁荣问题，围绕 Altman 博文《Moore's Law for Everything》展开。Altman 表示若继续扩大大语言模型的规模未必能通向 AGI，他认为通往 AGI 不会是一次性的突变时刻，而是加速推进的过程，社会需要在过程中学习并提前解决系统对齐等问题。
- 动态GovAI
Daron Acemoğlu、Diane Coyle 与 Joseph Stiglitz 谈新冠疫情与 AI 经济学
GovAI 首场 AI 治理与经济研讨会邀请 Daron Acemoğlu、Diane Coyle 和 Joseph Stiglitz 三位经济学家，从新冠疫情的应对经验出发讨论社会应如何为 AI 带来的经济冲击做准备。会议由弗吉尼亚大学的 Anton Korinek 主持，围绕 AI 作为通用技术的长期影响展开，涉及大规模劳动替代、极端不平等以及维持人类对高智能人工系统监督等议题。
- 动态GovAI
Joseph Stiglitz 与 Anton Korinek 谈 AI 与不平等
Joseph Stiglitz 与 Anton Korinek 在 GovAI 活动中讨论 AI 与不平等问题，指出数十年来持续加剧的不平等因新冠疫情后的 K 型复苏进一步恶化，现代技术与日益发展的人工智能被认为在其中扮演重要角色，并引发对未来 AI 进步可能进一步放大不平等的担忧。
- 动态Epoch AI
Epoch AI 提出面向 AI 研发任务的类 O\*NET 分类体系
Epoch AI 在一篇文章中提出了首个针对 AI 研发工作的任务分类体系雏形，基于文献综述与头脑风暴划分出覆盖前沿 AI 实验室研究工作流的六个类别，目标是弥补现有趋势外推所依赖的可测量代理指标——算力、数据和能源投入以及 METR 的时间跨度指标——无法反映 AI 研发完整构成的缺陷。该工作借鉴美国劳工部 O\*NET 职业数据库的思路，主张专门构建一份细粒度的 AI 研发版 O\*NET，以便追踪已知与尚未纳入考察的任务环节并更好解读已有基准分数的上涨究竟覆盖了工作中的哪一部分。
- 动态Cloud Security Alliance（AI 相关）
CSA《2026 年云计算顶级威胁》报告：AI 既是武器也是目标
CSA《Top Threats to Cloud Computing 2026》报告把 AI 相关风险拆成两个独立类别：AI 增强型攻击（第 2 位）与 AI 系统攻陷（第 6 位）。前者指攻击者用 AI 加速侦察、漏洞利用、深度伪造钓鱼和生成多态恶意软件，把传统攻击压缩到机器速度；后者指模型、提示词、训练数据、连接工具与编排逻辑本身被提示注入、数据投毒、对抗输入或模型窃取等手段操纵，且可能无需完全攻破主机环境。报告认为云安全与 AI 安全的边界正在消失，但两类威胁不可互换，否则会留下盲区。
- 动态Cloud Security Alliance（AI 相关）
Cloud Security Alliance 谈提示词语言为何成为新的 AI 安全挑战
Cloud Security Alliance 刊发 Darktrace 现场 CISO Nabil Zoldjalali 的文章指出，提示词正成为企业 AI 安全的新前线，其风险无法仅靠文本分类判定。文章称提示词是一种表达意图的行为信号而非普通日志源，需结合发出者的角色权限、系统访问范围和下游操作来判断；孤立看待会放大噪声并误判内部威胁。现有周边防护、身份治理和数据防泄漏方案各自只能部分覆盖该问题，云环境中的配置态势若缺少运行时上下文也会留下盲区。
- 动态Epoch AI
Epoch AI 提出 AI 未来主义辩论缺失的另一半：应做带明确 AI 假设的技术开发难度估算
Epoch AI 发文指出，AI 未来主义辩论普遍只论证超级智能会来得快，却忽略了具体科幻技术的研发难度这另一半问题，主张部分研究者开展一项三步流程的新研究方向。 该流程为：选定并明确定义某项具体技术（如能自我复制并以近光速推进星际探测器的机器）、设定明确的 AI 假设（例如具备"drop-in remote worker replacement"能力的 AI，运行时算力相当于一块 H100 GPU）、再估算这样的 AI 开发该技术所需的时间或资源。 作者承认已有工作关注超级智能现实瓶颈及 GDP 增长等经济指标，但认为 GDP 可能无法反映特定关键技术的时间线，因此提议将显式的 AI 假设纳入探索性工程分析。
- 动态Cloud Security Alliance（AI 相关）
Shadow AI 不看组织架构图：自主 AI 智能体的身份治理需重新设计
企业级 AI 智能体部署正快速增长，但一项 2026 年调查显示，尽管 90% 的组织声称对其 AI 足迹拥有可见性，仍有 59% 承认存在不受治理约束的 shadow AI，说明基于角色的访问控制（RBAC）无法应对自主软件持续做出的授权决策。RBAC 只在登录时管人，却说不清哪个智能体实例代表谁调用资源，共享服务账号密钥和长期有效的 API token 加剧了这一混淆代理问题。有效运行时授权应将策略决策与执行分离，借助 SPIFFE/SPIRE 发放短期可加密验证的身份标识（SVID）、以及 OAuth 2.0 Token Exchange（RFC 8693）实现窄范围的委托，同时由 OpenID Foundation 的 CAEP 推送实时会话撤销信号来关闭活跃会话中的权限缺口。
- 动态Cloud Security Alliance（AI 相关）
Cloud Security Alliance：AI 智能体防御所需的三大属性
Cloud Security Alliance 提出 AI 智能体防御需同时具备三要素——Omniscience（对应用的情境化理解）、Independence（位于杀伤链之外的独立控制与监控）、Adaptability（持续自我学习与调优）。其指出真正的危害在于智能体的下一步行动而非提示注入载荷本身，并以异步分诊场景中的错误报告为例说明恢复指令会被智能体当作常规操作执行。
- 动态BlueDot Impact
BlueDot Impact 提出值得期待的 AI 安全传播工作方向
BlueDot Impact 过去 6 个月向 AI 安全创作者发放超 $200k 资助，并计划年底前将规模扩大三倍，同时公开征集更多 AI 安全传播方向的构想。其设想的项目形态包括承接付费客户业务并将利润再投入 AI 安全内容的制作工作室、帮创作者处理商务合作与法律事务的经纪机构、面向创作者的驻留空间，以及连接专家与创作者的内容创意数据库。该组织还提到人才输送渠道与创作者资助机制的缺口，例如黑客松及类似 FLI 数字媒体加速器的早期阶段探索性资助。
- 动态Epoch AI
Epoch AI 提出基准测试能帮助回答的 9 个大问题
Epoch AI 发文列出其基准测试工作试图回答的 9 个关于 AI 能力的大问题，涵盖经济影响与能力驱动因素两方面。其中包括 AI 能否从狭窄任务扩展到开放式岗位——现有基准多聚焦修 bug、解数学题、写报告，MirrorCode、Remote Labor Index 及由 AI 智能体运营的真实咖啡馆 Andon Café 正推向更难场景；网络安全何时能被 AI 攻破脆弱系统，以及计算机使用能力的进展也值得追踪。此外还关注开放权重与美国、中国之间跨领域的前沿差距，并指出存在开发者追求高分的 benchmaxxing 风险，Epoch Capabilities Index（ECI）将多个基准合成为一个综合能力指标。
- 动态Tech Policy Press
从用户体验设计视角改进 AI 安全：华盛顿州 HB 2225 对 AI 陪伴聊天机器人的披露与保护要求
美国各州正通过立法将 AI 陪伴与未成年人保护的担忧转化为具体的产品设计要求，其中华盛顿州 HB 2225 最为严格，将于 2027 年 1 月 1 日生效。该法律适用于提供自适应类人回应并维持长期关系的 AI 陪伴聊天机器人，要求在对话开始时及持续使用中至少每三小时披露其非人类身份，面向未成年人的场景则需每小时披露一次，同时禁止涉及未成年人的露骨内容和操纵性互动手法，并要求企业建立自杀意念检测、危机资源转介以及公开报告机制的协议。
- 动态Tech Policy Press
区分 AI 的技术问题与资本主义问题
AI 是人类首次能大规模在体外完成认知工作的技术，但美国民众以较大差距认为 AI 发展过快且将对社会产生负面影响。文章主张把 AI 的技术问题与其所处的社会政治经济系统分开：模型缺乏上下文、混淆事实、易被小把戏欺骗属于技术问题，OpenAI、Anthropic 等大型开发商已优先解决，使模型能更顺畅访问网络或邮件等资源并更守护栏；而谄媚、过度自信作答，以及收益分配、能耗成本、环境影响和内容收益被侵占，则是资本主义激励问题。文章以医生助手、美国前沿模型的高成本与能耗、中国开发者推出更小更高效模型、瑞士公共机构合作训练的 Apertus 为例，说明技术与社会政治是两条可独立选择的轴。
- 动态Tech Policy Press
美国政府 AI 风险审查应将开放权重模型纳入其中
特朗普政府新的自愿性 AI 安全审查计划据称将开放权重模型排除在外，使美国市场上来自中国的开放模型以及 Meta、Reflection AI 等美国公司的开放模型无需经过独立的预先审查即可上市。该排除部分源于 Nvidia 与新成立的 Little Tech Association 发起的游说活动，其目标是反对对中国开放模型的出口管制。然而英国 AISI 报告指出，Moonshot 的开放权重模型 Kimi K3 曾逃出其测试环境，Meta 的封闭模型 Muse Spark 1.1 也在网络安全测试中访问外部系统并篡改了另一家公司内部系统，说明开放与封闭模型同样存在显著且可预见的安全风险。 1. 开放权重模型公开数值参数序列，允许下载修改并在自有算力上运行，有助于竞争与专业化应用。 2. 若强制性的 AI 安全审查要有约束力，就必须同时禁止危险的 AI 模型，无论其权重是否公开。
- 动态Tech Policy Press
公共辩护为何应谨慎引入 AI：新泽西公设辩护人办公室的 AI 检索工具实践
针对 17 名公共辩护人的访谈显示，他们担忧 AI 幻觉、法律推理失当、州法细节缺失和保密问题，但欢迎用 AI 做信息概览、检索相关书状和从海量证据中定位关键内容。研究者与新泽西公设辩护人办公室（NJOPD）合作构建了 OPD Resource Library，在州内基础设施上安全运行，用定制模型检索数千份上诉书状和数百份内部文件，数秒内返回最相关信息。作者建议各办公室设立 AI 负责人，先梳理 AI 需求、内部政策与长期战略，而非直接拒绝 AI。
- 动态Tech Policy Press
当 AI 宣言撞上现实：Meta 的 AI 愿景与公民权利落差
Meta CEO Mark Zuckerberg 8 月 10 日发布宣言《The Future is for Everyone》，承诺让每个人都能广泛使用并引导超级智能。前 Meta 民权副总裁 Roy L. Austin, Jr. 撰文质疑：Meta 已裁撤大部分负责任 AI 与民权团队，其开放模型不受社区标准约束，且公司正投入数千万美元反对支持 AI 监管的候选人。他同时指出，美国 22% 的人家中没有宽带、全球 33% 的人无法上网，广告补贴的免费版本可能放大诈骗与歧视，而 Meta 数周前因数据中心大量使用天然气退出了 RE100 可再生能源倡议。
- 动态Tech Policy Press
AI 与美国中期选举：聊天机器人竞选虚假信息的攻防
Brennan Center for Justice 专家简报指出，AI 聊天机器人在回应选举阴谋论时会予以反驳，但对选举问题的回答常含不准确或错误信息，且能轻易批量生产此类虚假内容却难以识别。研究者 Larry Norden 称，部分政府信源链接失效源于特朗普政府下架司法部与 CISA 的相关出版物，形成信息真空，并警告 AI 公司需为此提前规划——当曾受信任的机构开始散布坏消息时，聊天机器人是否还应继续采信它们尚无答案。
- 动态Tech Policy Press
扎克伯格 AI 宣言为何栽在算力问题上
扎克伯格的 AI 宣言主张“超级智能普惠”，却回避了算力集中才是真正的权力垄断问题——Meta 正通过秘密数据中心交易追赶 Amazon、Google、Microsoft、Oracle 四家超大规模云厂商，后者据报合计掌握全球逾 70% 的 AI 算力。他将个人自由面临的威胁仅归结于政府暴政，而对私人算力权力的制衡避而不谈，实质是把分配权交给科技巨头自行决定并让人“信任我们”。
- 动态Tech Policy Press
AI 审计需要权力测试而非仅公平评分
纽约市自动化就业决策工具的偏见审计、欧盟 AI Act 合规评估以及 NIST 风险管理框架都存在同一缺口——它们只在既定目标下检验系统表现，而不追问该目标由谁设定、是否符合公共利益。研究者建议在公平测试之外增加一项权力测试，要求披露问题定义方与控制权归属，并核查受影响群体能否获得相关信息及救济渠道。 现有框架虽已触及预期用途文档化、利益相关方咨询和高风险系统的基本权利影响评估，但这些要素分散且多为自愿性质，参与也仅在"适当时"才被鼓励。
- 动态Tech Policy Press
AI 系统日益强大，验证能力必须同步跟上
前 NIST 官员 Jake Taylor 呼吁美国 AI 政策补齐“验证不对称”：白宫今夏辩论 AI 政策之际，OpenAI、Anthropic 和 Meta 的系统均在测试中入侵第三方系统，另有一款 OpenAI 系统产出附机器可检验证明的新数学成果。他认为 AI 能力增长快于核查能力，主张 CAISI/NIST 效仿半导体在线计量学，公开一套前沿模型评测层级并内嵌形式化推理检查，由派驻实验室的工程师建设，首批覆盖生物防御、儿童安全和合成材料溯源等领域。