标题：谷歌 DeepMind 创始人提出 AI 监管新方案：借鉴金融监管，以“能力”划定红线
随着全球人工智能大国开始收紧对尖端技术的控制（如美国限制外籍人员获取 Anthropic 的 Fable 模型 [1]，中国也在考虑限制境外对其先进模型的访问 [1]），如何安全、可预测地管理 AI 成为行业焦点。对此，谷歌 DeepMind 联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）爵士在接受《经济学人》采访时，提出了一套具体且务实的监管方案 [1]。
1. 借鉴金融业：引入“FINRA”模式
哈萨比斯认为，传统的政府机构行动迟缓、缺乏资源，而纯行业自律组织又缺乏约束力 [1]。他提议效仿美国金融业监管局（FINRA）——成立一个由行业出资、但被国家赋予强制执法权的私营监管机构 [1]。该机构初期可采取自愿加入制，但最终将走向强制性 [1]。
2. 美国主导，打破“国际共识”幻想
与部分同行追求国际共识的理想化想法不同，哈萨比斯主张由美国率先主导 [1]。他认为，其他国家为了维持对美国技术和庞大市场的准入，自然会选择跟进，未来甚至可能将中国纳入口碑体系，从而避免在全球范围内出现安全层面的“向下竞争” [1]。
这一方案与 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）的思路有所不同 [1]。奥特曼呼吁开展由美国协调的“国际合作” [1]。两人的方案此前均已在法国举办的 G7 峰会上向世界领导人展示 [1]。
3. 以“能力”而非“算力”定义前沿模型
在此前美国和欧盟的监管框架中，通常以“训练模型所需的算力大小”作为监管门槛 [1]。哈萨比斯则提出了一个更“优雅”的解决方案：
- 设立能力基准：如果 AI 模型在特定安全基准测试上达到或超过设定的阈值，即被定义为“前沿模型”（Frontier Models），其开发机构将被列为“前沿实验室”，承担额外安全责任 [1]。
- 避开开源争议：这种基于实际“能力”而非开发背景的分类方式，巧妙地避开了学术界或开源模型是否应该被纳入监管的争论 [1]。
4. 重新设计安全基准
哈萨比斯指出，目前的测试大多侧重于商业能力（如代码编写、通用知识） [1]。新机构的核心任务之一是制定全新的安全测试标准，例如：
- 网络安全与黑客攻击能力（类似英国 AI 安全研究所模拟攻击发电站的测试） [1]。
- 对齐与欺骗性测试（评估模型是否会故意忽略用户指令，或假装自己能力不足） [1]。
紧迫的呼吁
作为诺贝尔奖得主，哈萨比斯强调了监管的迫切性：“时间紧迫，留给我们的时间不多了。面对网络安全及未来更严重的潜在威胁，我们必须立刻行动。” [1] 目前，美国政府似乎已在倾听此类建议，并可能很快公布其首选的监管路径 [1]。