美國在規範強大新型AI模型的發布方面，正迅速取得進展。美國政府聽取業界意見後，即將公布相關方案。Google DeepMind執行長哈薩比斯接受《經濟學人》專訪，提議成立一個由公私部門共同組成的產業監管機構，仿照監管證券經紀商與股票市場的機構設計。
之所以需要制定規範，是因為最新的前沿模型已具備幾項危險能力，從入侵關鍵數位基礎設施，到撰寫新型生物武器的製作方法，都在其列。
由於缺乏一套有系統的風險處理機制，美國政府為了管控Anthropic與OpenAI最新產品Mythos和Sol的使用權，只能邊走邊訂規則。
理想情況下，各國應透過國際協議建立明確且可預期的規範。尤其應在美國與中國之間達成協議，因為兩國的模型能力遠勝其他國家。然而，時間已經不多。哈薩比斯認為，美國只要單方面採取行動，其他國家就會加入這套體系。
AI跟軍武、稀土一樣重要
他或許是對的。然而，安全只是問題的一環。愈來愈明顯的是，美國與中國也會基於經濟與戰略考量，限制其他國家使用其模型。
在川普任內，美國毫不避諱地將盟國在軍事上對它的依賴當作談判籌碼。有朝一日，它也可能試圖利用盟國對美國AI的依賴。中國已將稀土等其他出口品視為獲取地緣政治優勢的工具，對AI恐怕也抱持同樣看法。
美中兩國政府對前沿AI的掌控，使其他國家陷入非常艱難的處境。隨著這項技術日益普及，問題將變得更嚴峻。
法國模型開發商Mistral AI執行長孟許直言，如果美國切斷某國使用其模型與資料中心的權限，「你們的工廠還能繼續運轉嗎？」能否取得AI，也將成為國安愈來愈重要的一環。
其他國家可以怎麼做？由政府出資、試圖追趕美國前沿模型的計劃，註定失敗。迄今OpenAI與Anthropic各自籌得的資金，均已遠超過1千億美元。任何支出遠低於這個規模的計劃，都缺乏可信度。
即使政治人物籌得到這筆錢，AI研究既需要高薪的研究人才，也涉及高風險的押注，而政府在這類工作上的紀錄向來不佳。現在還有人記得Quaero嗎？那是法國與德國政府在2005年宣布推出、意圖與Google抗衡的計劃。
砸錢沒用，就蓋資料中心
不過，其他國家確實可以興建資料中心。多數國家都需要一些境內資料中心，才能用AI處理敏感資料。本地的資料中心可提供一道保障，以免算力突然遭切斷。此外，本地資料中心也能讓各國保有切實可行的備援方案：一旦無法使用前沿模型，便可轉而採用任何人都能自行運行的開放權重模型。
可惜的是，世界許多地區的資料中心建設遠遠落後於美國與中國。最大的問題通常在於法規與電力供應。繁瑣程序會延後營收入袋、佔用資本，因而造成巨大影響。
加快監管審批、為排隊等待接入電網的業者開闢快速通道，以及允許採用不經電網的發電方式，都會有所幫助。政府無須提供補貼：AI公司極度渴求算力，也願意付費取得。
甚至還可以考慮一種頗具吸引力的協議：AI開發商承諾向某國提供與美國市場相同的模型，以換取該國提供資料中心。
光是鼓勵這項技術擴散，藉此成為美國AI實驗室的大客戶，本身就可能創造談判籌碼。模型開發商需要營收來證明鉅額投資有理；因此，若美國的保護主義損害海外買家的利益，它們便有理由遊說政府反對相關措施。
有些國家很幸運，掌握了自己的關鍵瓶頸。台灣擁有晶片製造能力；荷蘭有艾司摩爾；韓國則擁有記憶體技術。這些專長都應受到珍視。然而，即使是這少數幾個幸運國家，也無法建立完全自主的AI能力。因此，各國必須準備以務實的交易方式與AI超級強權打交道。相較於威權中國，民主美國仍是更理想的合作伙伴。但即便如此，任何談判籌碼都至關重要。
（本文由「經濟學人」獨家授權轉載）
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