各国 AI 安全立法、监管执法与国际协议。
在这个话题内搜索或按分类筛选Miles Brundage 发文警告，超越几乎所有认知领域的超级人类 AI 几乎必然在未来几年内建成并部署，而接下来几个月的政策抉择将决定其治理方式。他以当日发布的 o3 为例指出超人类编程与数学能力的到来比许多人预期更快，社会尚未消化 Claude 3.5 Sonnet、o1 及即将推出的更大模型的冲击。特朗普政府首批行动、下一届美国国会立法、英国 AI 法案以及欧盟《通用人工智能行为准则》是关键节点，呼吁有意推动 AI 治理的人立即行动而非规划数年后产生影响。 --- **说明**： - 标题保留了原作者意图中的紧迫感（"Time's Up"→"关键时刻/迫在眉睫"语义由副题承载），并按规则补入核心议题主体。
Miles Brundage 提出设立“全球 AI 监察员协会”（GAAIO），由独立监察员以接近公司或政府机构内部员工的访问权限，核实企业与国家对 AI 的声明，如是否认真红队测试、申报模型是否为最强模型、部署模型是否与系统卡一致等。该组织服务完全自愿、结论无强制力，也不主动要求企业作出特定声明。作者认为这一人类主导机制可先于自动化审计落地，为后续更自动化的验证方案奠定基础，但在国家互不信任和军事 AI 等敏感场景作用有限。
Miles Brundage 撰文论证前沿 AI 公司的安全应比安全性更为紧迫。他指出，独立专家基于对前沿 AI 公司员工的访谈估计，这些企业距离抵御中俄等国资源充足的攻击尚有数年差距，且一年内 AI 系统能力还会大幅提升，现有竞争编码能力已达人类前几百名的水平。由于投资安全的成本由公司独自承担、投入不足的成本却由整个社会分担，加上单方面加强安全可能拖慢研发进度并丧失市场优势，这一问题不会自动解决。他还强调，芯片和数据中心的安全建设以及安全许可审批所需的时间超过模型迭代间隔，因此无法留待后期自动化处理。
Miles Brundage 针对欧盟《通用目的 AI 行为准则》（COP）第二稿发表反馈意见，认为草稿正朝更具体、更连贯的方向改进，但仍存在大量未竟事项。他指出起草工作组的推进节奏过于仓促，问题根源在于欧洲议会启动该流程过晚而非主席团本身。对于具有系统性风险的模型的合规条款，他认为大型企业大体能够遵守，并强调若合规低效或错配风险，可能适得其反地损害企业内部的安全声誉。
Helen Toner 借用 Virginia Postrel 1998 年著作《The Future and Its Enemies》，主张用动态主义（dynamism）而非停滞主义（stasism）来审视通往超级智能道路上的 AI 安全问题。她指出 AI 安全界部分政策带有明显停滞主义色彩——例如偏好少数领先 AI 项目乃至仅存一家、以及通过防扩散减少接触危险技术的途径。但她强调 AI 安全并非天然属于停滞主义阵营，亲技术与反技术、拥抱风险与规避风险的二分并不贴合这场争论的真实分歧。
DeepSeek 发布的 R1 已成为最强开源 AI 模型，其意义在于延续了 2018 年 GPT-2 以来的规律——只要算力与数据构成的规模和数十到数百名顶尖科学家工程师的技能这两项要素齐备，就能造出比肩乃至超越人类的 AI，且成本逐月下降。 该模式先在预测下一个词的范式下通过反复训练神经网络习得语法与世界知识，去年起又经长链式推理扩展到数学与编程等领域，o1 与 R1 借此学会分解问题并自查。 后来者常能以远低于先行者的成本复制同等性能，全球科学界公开的技巧使 OpenAI API 价格累计降幅超过 90%，因此美国无法长期垄断超级 AI 能力，GPU 出口管制虽必要却挡不住能力的持续扩散。
Helen Toner 批评 OpenAI 借「OpenAI for Countries」计划将大规模 AI 数据中心落地阿联酋，却宣称该合作「植根于民主价值观」。她援引 Freedom House 2024 年报告指出阿联酋得分仅 18/100，低于海地、津巴布韦和伊拉克，且禁止政党、政府垄断权力、打压异见。她反驳了两类辩护逻辑——美国 AI 天然承载民主价值、帮助美国赢得 AI 竞赛即有利于民主——认为这并非对局势的良好总结。
Miles Brundage 发文点评美国副总统 Vance 在 AI Action Summit 上的演讲，指出其释放的美国 AI 政策议程中既有令人鼓舞之处也有隐忧。Vance 强调需保护 AI 技术与半导体免受窃取和滥用，Brundage 解读这指向模型权重及算法机密的安全防护，并希望该议题形成两党共识。他还推测 Vance 主张轻量化且聚焦极端风险、避免被大型科技企业俘获的安全监管路径，同时注意到其在 AI 与经济就业关系上偏向经济民粹主义立场而非科技右翼。
Miles Brundage 列出自己离开 OpenAI 后今年不会亲身投入的重要 AI 方向，涵盖让人直观感受到 AGI 紧迫性、AI 智能体的基础设施与社会规范及法律责任、AI 的经济冲击以及欧盟《人工智能法案》落地谈判。他认为自己在这些问题上的技能更适合处理其他问题，因此选择回避而非放弃关注，并可能偶尔向他人提供建议。
Miles Brundage 就 Dean Ball 最新博文中提出的 AI“私人治理”（private governance）方案展开公开对话，因其他写作事务繁忙，他以 80/20 方式在 Google Doc 版博文上留下若干评注，Dean 回复部分意见，双方将这段未完对话公之于众并邀请任何人评论。该文档中的讨论并未得出结论，两人也未达成一致立场，目的是引导公众批判性地审视这一提案及私人治理思路。
Miles Brundage 与 Grace Werner 在 AI Frontiers 发表新文指出，即使美国在某些领域激烈竞争，政策制定者也应承认中国必将拥有强大的 AI 能力。鉴于 AI 的多重风险，美国的利益在于通过合作确保各国 AI 能力的开发与部署负责任的进行。
Miles Brundage 撰文指出，当前多数 AI 安全与政策讨论聚焦于单个 AI 系统的风险缓解，但这远远不够——还需关注组织层面的治理问题，例如追问「OpenAI 或 Anthropic 是否会带来灾难性风险」，而非仅停留在「o3 或 Claude 3.7 Sonnet 是否安全」。他认为从模型到系统的转变虽重要，但仍需进一步放大视角，纳入企业实体维度。 随着 AI 快速进步，「系统因太笨而无害」的不可能性论证将很快失效，因此外部利益相关方无法仅凭特定 AI 系统的属性来评估一家组织的整体风险水平，比如该公司是否及时修补软件漏洞。
Miles Brundage 提出"AI 是液体，而非固体"的类比，指出 AI 能力并非离散实体而是程度问题——ChatGPT、Claude、Gemini 等的算力可按需调节，"思考预算"如同旋钮般精确设定，数据中心内的 AI 总量也随供需持续波动。因此不应等待某个任意里程碑才认真对待 AI，也不应指望任一公司或国家垄断 AI 能力，若一家企业能造出某种系统，其他方很快也能做到甚至同步实现，这凸显了各方在安全与安保上进行一定合作的必要性。
Miles Brundage 撰文指出，“IAEA for AI”式的国际机构虽有助于掌握全球算力供应链并审计大型数据中心的安全标准，却无法解决地缘政治分歧——正如伊朗问题所示，即使各方大体认同核查事实，冲突依然发生。该构想依赖两个要素：一是获准接触部分全球算力资源、追踪最大规模的数据中心与最强 AI 模型的动向，二是凭借严格流程与国际化的中立团队赢得各方信任。但他强调，面对不愿遵守规则的参与者以及仅覆盖最恶劣风险的“最低共识”条款，此类机构并不足以应对 AI 带来的棘手难题。
Miles Brundage 提出前沿 AI 治理的三要素框架——安全与安保标准、促使领先开发者遵守标准的激励机制，以及证明标准确实被执行的证据。他认为该三元组能让企业明确何为"足够安全可靠"，并让他方确信其真正合规。他还指出这只是最低限度的一部分，社会韧性投资、高端算力硬件追踪及安全事故共享流程同样不可或缺。
OpenAI 前政策研究员 Miles Brundage 撰文定义并分享了撰写 Megapapers 的经验——由 20+ 位作者、15+ 家机构和 10+ 学科共同参与的大型研究报告，并以《The Malicious Use of Artificial Intelligence》为例说明其价值在于整合跨领域知识和提供一站式参考。他认为此类报告因项目管理难度高且贡献分散而在学术界天然稀缺，建议通过定期会议协调核心团队来推进协作。
Miles Brundage 汇总其近几个月参与的几项工作，涵盖国际 AI 协议核查、前沿 AI 流程合规审查以及将 AI 用于加速网络防御的提案。他与合作者发表两篇紧密相关的论文，提出针对大规模 AI 开发与部署规则的六层核查体系，并探讨国际 AI 治理中的核查问题。他还参与了关于前沿 AI 安全框架第三方合规审查的论文，指出企业承诺难以核实执行力度，并提出“流程合规”作为审计对象之一。此外他向 Institute for Progress 的 Launch Sequence 提交“Operation Patchlight”提案，主张用尖端 AI 抢先查找并修补开源代码漏洞，同时资助 AI 驱动的网络安全工具持续改进。
欧洲议会 57 名跨党派议员呼吁在欧盟范围内禁止生成非自愿性化深度伪造图像的 AI 应用，起因是 X 平台上 Grok 机器人生成的此类图像大量传播；欧盟委员会已要求 X 提供更多信息并下令保留 Grok 相关文件至年底，尽管 X 声称已阻止编辑暴露衣着人物图像，POLITICO 核实用户仍可生成。欧洲议会 LIBE 委员会确定数字简化方案牵头方，Renew 的 Michael McNamara 负责 AI 方案并联合主持监督 AI Act 实施的工作组，他强调修订需真正简化实施而不削弱核心保障，同时指出 2026 年 8 月高风险 AI 合规期限临近。
欧盟委员会未能按期于 2026 年 2 月 2 日发布高风险 AI 系统分类指南草案，将推迟至本月晚些时候公布，理由是需整合过去一个月收到的大量反馈并走完内部程序。POLITICO 报道称，欧盟科技负责人 Henna Virkkunen 在达沃斯为《人工智能法案》辩护，援引斯坦福大学研究指出美国存在超过 200 项州级 AI 监管规定，以此反驳美方分散立法更利于创新的观点。《经济学人》则提到欧洲企业历来采纳新技术缓慢，且欧盟 AI Act 可能因合规负担拖慢生成式 AI 的应用普及。
欧盟理事会第二版妥协文本拟赋予 AI Office 更大检查权，允许其查阅企业账目与相关数据、复制材料并询问员工，同时国家监管机构可代为调查。该提案将 AI 市场检查权从各国集中到 AI Office，覆盖企业在自有通用目的 AI 模型之上构建的系统，甚至可能延伸至同一"undertaking"内的关联结构。Access Now 牵头的联署信则反对删除高风险 AI 系统第 49(2) 条的透明度保障条款，警告此举会削弱执法可行性并为健康、安全和基本权利带来风险。