自ChatGPT推向市場，人工智能（AI）能做什么，以及能做到什么地步，這些突破既使人們驚嘆，也引發(fā)了人們擔(dān)憂。

從對個(gè)人數(shù)據(jù)的囤積和信息泄露，到詐騙，再到損害企業(yè)競爭，這些風(fēng)險(xiǎn)的威脅讓各方提高了警惕。近一個(gè)月來，從七國集團(tuán)(G7)會議領(lǐng)導(dǎo)人到科技公司首席執(zhí)行官，都呼吁為人工智能（AI）技術(shù)制定國際標(biāo)準(zhǔn)和更強(qiáng)力的法規(guī)。

但與此同時(shí)，實(shí)施監(jiān)管的代價(jià)又是什么，創(chuàng)新的可能性會因此湮滅嗎？

(資料圖片僅供參考)

帶著這些問題，第一財(cái)經(jīng)記者專訪了歐洲工商管理學(xué)院（INSAED）的決策科學(xué)和技術(shù)管理教授埃夫根尼奧（Theos Evgeniou）。他在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域已深耕超過25年，也是經(jīng)合組織和世界經(jīng)濟(jì)論壇等組織人工智能領(lǐng)域的專家成員或顧問。

埃夫根尼奧的主要觀點(diǎn)是，在監(jiān)管方面，我們很難“一次到位”，重要的是建構(gòu)一個(gè)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)、不斷適應(yīng)、快速修復(fù)的監(jiān)管程序與體系。

為什么要監(jiān)管AI

第一財(cái)經(jīng)：為什么隨著ChatGPT等生成性AI的普及，AI監(jiān)管的重要性更突出了？

埃夫根尼奧：我們要意識到三點(diǎn)。第一，生成性AI有多強(qiáng)大。我認(rèn)為幾乎所有人，包括生成性AI的開發(fā)者，都沒有預(yù)想到其能力。

第二，生成性AI的行為方式如何。現(xiàn)在有一些關(guān)于突現(xiàn)行為（emergent behavior）的討論，這種行為可能比預(yù)期更有影響。而且，生成性AI涉及人類語言和人類身份。而人類語言是幫助我們定義“我們是誰”和“我們做什么”的重要部分。因此，如果技術(shù)可以模仿那些能夠定義人類身份認(rèn)同的東西，就帶來了新潛在風(fēng)險(xiǎn)和新可能性。

第三，像ChatGPT這樣的生成性AI技術(shù)是所謂“根基模型”（foundation models）。人們可以在這種模型的基礎(chǔ)上開發(fā)大量產(chǎn)品，并能夠進(jìn)行微調(diào)。換言之，它們不是單純的產(chǎn)品，而是核心技術(shù)，是人們可以開發(fā)的產(chǎn)品之核心所在。這種核心技術(shù)本身已經(jīng)非常強(qiáng)大，我們甚至無法預(yù)測人們將依靠它們開發(fā)出什么。我們也從未仔細(xì)考慮過如何管控和規(guī)范根基模型。這是一種新概念。

第一財(cái)經(jīng)：意大利等國禁用了ChatGPT，當(dāng)我們擔(dān)憂AI帶來的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們到底在擔(dān)心什么？

埃夫根尼奧：有些國家或企業(yè)會禁用這些技術(shù)，可能是因?yàn)橛袧撛诘娘L(fēng)險(xiǎn)，比如能泄露重要知識和信息，也可能因?yàn)楹茈y控制這種AI能帶來什么。

另一方面，一些國家禁用它可能是因?yàn)榇嬖谡位蚪】碉L(fēng)險(xiǎn)，這可能關(guān)乎人們的國家認(rèn)同。具體來說，這些生成性模型有點(diǎn)像“特洛伊木馬”。基本上，ChatGPT在某種程度上濃縮了全球互聯(lián)網(wǎng)。因此，如果針對一個(gè)特定的網(wǎng)站，禁止訪問它很容易，但有了ChatGPT，你無法知道這些網(wǎng)站的內(nèi)容是否從中暴露。

第一財(cái)經(jīng)：近期，我們看到了一些AI詐騙的現(xiàn)象，例如模擬名人或熟悉的人的聲音進(jìn)行電話詐騙。我們應(yīng)該如何監(jiān)管這種行為？

埃夫根尼奧：首先，這些技術(shù)本身可以被應(yīng)用于一些有價(jià)值的創(chuàng)造，改善人們的信息流。比如，企業(yè)可以用這種技術(shù)來優(yōu)化廣告營銷信息或開發(fā)創(chuàng)意內(nèi)容。在美國大選中，也可以以此來優(yōu)化電子郵件活動(dòng)。

然而，只有這種技術(shù)越界，就可能從“銷售”或“營銷”而變成“操縱”，比如通過電子郵件進(jìn)行釣魚或傳播錯(cuò)誤信息，甚至是對未成年的人進(jìn)行誘騙。這是長期以來一直存在的東西，只是有了生成性AI后，好的和壞的方面都被放大了。

很明顯，我們需要其中一些部分進(jìn)行監(jiān)管。要注意的是，我們要規(guī)范和監(jiān)管的是內(nèi)容審核的過程，而非內(nèi)容本身。一些國家和地區(qū)已著手制定有關(guān)內(nèi)容審核的法規(guī)。例如，歐洲提出《數(shù)字服務(wù)法》（DSA），涉及規(guī)范在線平臺的內(nèi)容。在我看來，這是一個(gè)很好的法規(guī)，因?yàn)樗鼛砹艘粋€(gè)公平和透明的內(nèi)容審核程序。

總之，我們需要法規(guī)來規(guī)范如何公平和透明地審核內(nèi)容，至于內(nèi)容來自人還是來自人工智能，這在某種意義上并不重要。

歐美AI監(jiān)管的異同

第一財(cái)經(jīng)：歐盟即將對《人工智能法案》進(jìn)行投票。你認(rèn)為歐盟在AI監(jiān)管上最側(cè)重什么，與美國有何不同？

埃夫根尼奧：歐美在監(jiān)管上有異同之處。從相似點(diǎn)來說，很多法規(guī)都是按照行業(yè)劃分的。

舉個(gè)例子，歐美航空領(lǐng)域的法規(guī)不會有太大區(qū)別。你在德國坐飛機(jī)或者在美國坐飛機(jī)，你應(yīng)該不會詢問其法規(guī)是否不同，因?yàn)樗麄冏罱K都要保障安全。對AI技術(shù)也是如此，行業(yè)內(nèi)很多事情在不同地區(qū)都是相似的。

但坦白說，沒有任何人完全了解AI技術(shù)到底會如何影響人類的權(quán)利。因此，這里有一個(gè)關(guān)鍵問題是，管控風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)機(jī)——你要現(xiàn)在就插手控制風(fēng)險(xiǎn)，并早早地設(shè)置限制和標(biāo)準(zhǔn)？還是要等一段時(shí)間，看看AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，然后再進(jìn)行監(jiān)管，出臺一些限制？

歐洲通常是前者，而美國在這方面則更有耐心。美國喜歡的方式是“不要著急，讓我們看看它會如何，我們先允許創(chuàng)新，等有問題時(shí)再去解決它”。這是因?yàn)槊绹跊Q定行動(dòng)時(shí)往往也非常迅速。我們已經(jīng)看到金融危機(jī)后，美國改變事情的速度有多令人驚訝。這也符合美國愿意放手觀察的做法。

第一財(cái)經(jīng)：美國的治理方式對商業(yè)更友好嗎，這是否意味著反監(jiān)管的立場？

埃夫根尼奧：我不認(rèn)為如此，因?yàn)樯虡I(yè)是需要監(jiān)管的。總的來說，我認(rèn)為沒有人不需要監(jiān)管。即使是科技高管也在說“監(jiān)管我們”，最近美國參議院對OpenAI首席執(zhí)行官阿爾特曼（Sam Altman）的聽證會就是如此。他們知道，如果沒有監(jiān)管，人們將不信任技術(shù)，就有可能失去創(chuàng)新和進(jìn)步。監(jiān)管并不反創(chuàng)新，監(jiān)管也可以支持創(chuàng)新，理解這一點(diǎn)非常重要。

但另一方面，監(jiān)管的確也會減緩創(chuàng)新，當(dāng)它增加了競爭難度，給一些小企業(yè)、投資和退出機(jī)制大大增加做事成本時(shí)尤其如此。例如，歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）導(dǎo)致了小企業(yè)成本驟增，其中大多是歐洲初創(chuàng)公司。這最終幫助美國大公司獲得了競爭優(yōu)勢。從這個(gè)意義上說，這一結(jié)果與歐盟的目的恰恰相反。

關(guān)鍵之處在于，我們要理解，第一，沒有完美的法規(guī)；第二，做事要平衡成本，這個(gè)成本可能是小企業(yè)的競爭，或是終端消費(fèi)者的信任和安全。當(dāng)你必須平衡各個(gè)因素，你無法一次得到最優(yōu)解。你只能從某個(gè)地方著手，然后不斷迭代更新、迅速響應(yīng)。“邊走邊學(xué)”才是最重要的。

我們不能出于恐懼而監(jiān)管，這是不充分的，也是不正確的。它應(yīng)該是一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)的體系，有一個(gè)能夠快速吸收和修復(fù)的路徑。

同樣，監(jiān)管中必須有不可跨越的紅線。歐盟的《人工智能法案》中就規(guī)定了不可發(fā)展的部分，比如不可用于社會評分。

標(biāo)簽：