法学教授张颖琪表示，监管人工智能就像“买保险”，必须采取预防措施，尤其是该领域的先行者。
张安琪是南加州大学古尔德法学院的法学教授。张教授是中国技术监管和反垄断方面的专家，她近期的研究重点是人工智能监管。本次采访最初刊登于《南华早报》Plus版。有关“开放性问题”系列的更多采访，请点击此处。
新的美中关税战将如何影响中国科技行业以及两国在人工智能领域的竞争？
关税可以通过两种主要方式影响中国科技行业。
首先，是直接影响。更高的关税使得中国科技产品在美国市场上更难具有竞争力。如果关税保持相对温和——比如我们之前在“解放日”之前看到的水平——中国供应商可能会吸收一部分额外成本。价格会上涨一点，但他们的产品可能仍然具有竞争力。但如果关税大幅上涨——比如特朗普总统在中国和美国在日内瓦达成协议之前提议的 145%——那么中国产品可能会失去其价格优势，并被有效地拒之美国市场之外。
其次，是间接影响。随着中国公司面临来自美国的更多贸易壁垒，他们需要更加努力地降低成本和扩大规模。一个很好的例子是我们在芯片禁运后看到的情况——许多中国科技公司开始开源他们的人工智能模型。这是一种更具成本效益和协作性的方式，可以在资源紧张时继续开发先进技术。我预计我们会在电动汽车、电池和可再生能源等其他领域看到类似的策略。这些公司将继续努力，使他们的产品更具竞争力。
与此同时，他们不会坐以待毙。我认为我们会看到中国公司更积极地寻求其他市场——亚洲、拉丁美洲、非洲。我们还可能会看到更多努力，以深化与欧洲的贸易，包括以技术转让换取市场准入。
当然，未来还有很多不确定性。但有一点很清楚：在特朗普政府领导下，中国企业未来几年将面临严峻挑战。
过去几个月，中国对DeepSeek的热情高涨。您如何评估它的意义？它是否意味着中美之间的AI差距正在缩小？
我认为DeepSeek最重要的并非一定是技术上的突破，而是让我们意识到，我们不一定需要依靠大量的计算资源来训练AI模型。 DeepSeek的出现挑战了硅谷公司一直支持或追求的传统规模定律，也挑战了OpenAI等领先AI公司的统治地位。
AI行业将发生重大变化，因为人们可以依靠像DeepSeek这样的开源AI模型，所以在训练高级AI模型上花费的精力将会减少。
相反，更多的精力将用于AI应用和其他AI工具。
计算能力和资源的使用也发生了巨大的变化。过去，大部分计算能力都用于训练AI模型，而现在这些资源正在转移到推理上，他们对英伟达GPU的依赖可能会降低，并且不一定需要依赖非常高端的计算资源。
在这方面，它也可能使华为等中国硬件公司受益，因为DeepSeek现在使用大量的华为芯片进行推理。这也有助于其他中国国内的硬件公司。
这是否意味着美国对华技术出口限制已经失败？
我一直认为美国的技术出口限制会失败。
要让出口限制取得成功，你必须假设执法非常到位。你还得假设人们不会想办法绕过限制。但现实中这两个假设都不成立。
首先，出口限制永远不会被完美执行，总会有漏洞，并且美国商务部也曾抱怨说他们没有足够的人手来执行许多限制措施。
所以才会有报道称，中国可以买到比美国还便宜的英伟达GPU，这就涉及到我刚刚提到的第二点，因为这些出口管制措施持续的时间越长，人们找到规避办法的可能性就越高。
DeepSeek就是个很好的例子，因为美国的出口管制导致中国公司获取GPU的供给紧缺。因此中国的AI公司不得不寻找更高效的方式来训练AI模型。而这让他们有动力变得更加创新。
华盛顿很多人可能不同意我的看法。他们认为DeepSeek的出现恰恰表明出口管控有效，因为DeepSeek创始人梁文峰表示，出口管制是他们面临的最大障碍之一。
没人否认美国出口管制让中国AI公司日子变得很艰难。但他们似乎完全忽视了这里的意外后果。首先，美国针对芯片的禁令为中国的硬件公司创造了新需求，以填补美国出口商留下的空白。
其次，这会让中国公司变得更有创造力。美国很多人很疑惑，OpenAI为什么没有想出这些创新的AI模型训练方法。因为他们没有类似的限制。
尽管我说了这些，我的预测是，美国政府——根据我们从特朗普政府近期的行为来看——很可能会继续加码出口限制。
在[乔]拜登政府快要卸任时，他们甚至推出了一个AI扩散框架，把国家分成不同等级。不仅让中国更难获得先进芯片，也让很多位于二级的国家（如阿联酋、新加坡、马来西亚）难以获得芯片建设数据中心。
这种限制会进一步加速中国在硬件发展上的进步，因为你不只是限制中国，也限制了其他国家，这又产生了对中国芯片的更多需求。
还要记住，现在由于DeepSeek的到来，GPU的需求已经从“训练”转向“推理”工作，这并不一定需要非常高端的英伟达芯片。
我认为如果特朗普政府继续推进类似AI扩散框架的政策……这实际上会成为像华为这样的中国硬件公司的战略性“大礼包”。
特朗普政府可能会向华为等中国硬件公司送上一份“战略大礼”。 图片来源：美联社
我们已经讨论美中两国之间的人工智能竞赛一段时间了。它们在人工智能方面的各自优势和劣势是什么？其他参与者还有可能赶上吗？
有许多国家在这方面做得相当不错，比如英国和法国等几个欧洲国家。甚至阿联酋也能够生产出相当先进的人工智能模型。但目前我认为美国和中国将继续在人工智能领域保持领先。
我认为在可预见的未来，它们将继续保持领先地位，因为这两个国家已经拥有非常强劲的势头，以及拥有充足资源和人才的顶级且具有竞争力的公司。
因此，其他国家很难赶上。现在，美国的具体优势之一是其创新能力，特别是从0到1的科学突破。
中国非常擅长产品普及，其执行力在最近几个月得到了清晰的展示，DeepSeek和许多其他领先的人工智能公司的成功，能够以其美国竞争对手成本的一小部分提供具有可比性的人工智能产品。
我认为这两个国家在优势方面是互补的。如果他们能够合作，这将是一个完美的团队。
包括DeepSeek在内的中国人工智能模型倾向于使用开源方法，而美国的人工智能模型则更具专有性。这些方法有哪些优点和缺点？开源在长期内是否可持续？
开源人工智能模型一直是公司赶上前沿人工智能模型的方式之一。这就是为什么Meta在美国成为一种特立独行的玩家。因为其他所有公司都是闭源的。
我认为美国公司对人工智能模型采取闭源的原因有很多。一是国家安全方面的考虑。他们不希望最先进的人工智能模型落入包括中国在内的敌对国家手中。
另一个原因是竞争。他们花费了数十亿美元来训练人工智能模型，如果他们开源，似乎并没有获得太多回报。现在的问题是中国人工智能公司继续采用开源人工智能模型是否具有可持续性。
下一步将取决于中国人工智能公司如何开始将其开源人工智能模型商业化。目前，如果您想访问DeepSeek的API[应用程序编程接口]，他们会向您收取费用。模型本身是免费的，您甚至可以自己下载，但要部署它，您需要获得访问权限。
我认为开源模式随后成为这些人工智能公司将其与其他功能和其他服务相结合的一种方式，他们可以向消费者收费，以使业务具有可持续性。
因此，下一步是中国公司找到一种可持续的方式来商业化这些人工智能产品。
人工智能竞赛中，监管处于什么位置？中国的方法与美国和欧盟的方法有何不同？
人工智能监管是一个非常广泛的话题，因为人工智能产品涉及许多不同的法律领域。
人工智能产品的开发、部署、使用和消费涉及许多法律领域。如果你想到知识产权法，那么关于知识产权侵权就有很多争议。想想侵权法——谁应该对人工智能产品的责任负责？还有关于诽谤的问题——谁应该对这种人工智能内容负责？还有关于数据隐私的问题，即在训练人工智能模型中使用个人数据。
生成式人工智能正在给许多现有法律带来新的挑战，特别是知识产权，这正是美国存在如此多诉讼的原因，因为内容创作者认为不应该根据美国版权法将使用其受版权保护的材料视为合理使用。
但我认为我们目前面临的人工智能监管的最大问题是如何监管人工智能的安全性，特别是前沿人工智能模型的风险，因为这是我们没有太多现有法律涉及的。这就是为什么其他地方——例如，欧盟试图在欧盟人工智能法案中解决这些问题。
拜登政府于2023年10月发布了一项行政命令，该命令还试图对前沿人工智能模型施加一些监督和透明度要求。中国于2023年推出了生成式人工智能服务管理暂行办法。
这些暂行办法也非常广泛，几乎涉及所有内容。它没有具体说明如何监管前沿人工智能的风险，尽管它确实非常强调人工智能模型开发者的内容审核义务，特别是那些向公众提供服务的开发者。
在实践中，那些向公众提供服务的公司需要通过向中国国家互联网信息办公室提交申请来获得中国监管机构的批准。但网信办的主要重点仍然是内容审核。
因此，中国似乎没有采取强有力的全面措施来监管前沿人工智能风险。然而，中国的人工智能能力正在迅速发展。而人工智能是一种应用范围广泛的技术。我只是担心，如果我们不采取适当的预防措施来监管这项技术，将来可能会出现问题——比如人工智能滥用、人工智能事故，甚至灾难。
监管是否未能跟上人工智能发展的步伐？
总是存在一个步调问题，即法律往往跟不上技术的发展。
关于监管有两种思想流派，第一种是很多人，特别是行业内的人，认为我们不应该急于监管这项技术，因为它发展太快，而且目前还处于起步阶段。他们认为过多的监管会损害其进一步发展，特别是来自中国的人。
因此，行业有充分的理由强烈倾向于放松监管。但其他人会说，你知道，如果我们做得不够，那么等到我们介入时就为时已晚了。我对双方都有同情心。
特别是，当我们谈论前沿人工智能风险时，真的很难监管，因为——在很大程度上——我们并不真正了解人工智能是如何工作的。因此，我们如何有效地监管人工智能是一个非常大的难题。
但尽管如此，我认为像中国和美国这样的先行者至少应该努力思考如何监管它。积极思考如何设计和改进人工智能监管就像购买保险。
即使人工智能失控的可能性很小，如果后果足够严重，我们也应该采取一些预防措施。我们至少应该今天就努力，而不是等到灾难即将发生时。
到目前为止，中国在推出全国性人工智能监管法律方面进展缓慢。这背后的因素是什么？
中国受到阻碍的原因有很多。
首先，它与行业对监管会阻碍创新的担忧类似。
其次，地缘政治以及与美国的地缘科技竞争也发挥了作用，因为两国都认为，在这个时候我们不应该束缚自己的手脚来加速我们自己的人工智能发展，而中国已经面临着来自美国的诸多限制。
中国不想阻碍其国内创新。中国在监管人工智能方面有点像走钢丝，他们必须达成非常微妙的平衡，一方面认为这项技术可能具有危险的能力，但另一方面他们不想扼杀创新。
同样，如果你看看美国，比如最近J.D. Vance在欧洲的演讲以及来自白宫的所有信号，他们也在放弃拜登政府之前的所有努力，现在至少在联邦层面采取非常宽松的立场来监管人工智能。
中国的治理结构很复杂。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》于2023年由七个部门联合发布。哪个部门在监管人工智能方面最有发言权？中国新的国家数据局可能会发挥什么作用？
在执行暂行办法方面，毫无疑问是网信办。因为人工智能开发者必须向该机构提交安全评估。
中国科学技术部和工业和信息化部也是强大的人工智能监管机构，因为它们更负责如何促进人工智能的发展，而不是监管其内容。
根据公开信息，这个国家数据局似乎负责收集和整合重要数据，目的是通过分析这些数据来识别有价值的见解。
该局在协调数据资源方面的成功可以为人工智能模型提供重要的输入。如果这些数据可以在不违反法律的情况下用于训练目的，那将是一个巨大的优势。
但到目前为止，我还没有听到任何关于国家数据局在加速这些努力方面发挥实际作用的具体消息。
在其他国家，比如阿联酋，他们有一位专门负责收集数据和促进人工智能发展的AI部长。
北京几年前对大型科技公司发起了一场监管风暴。人工智能会期待类似的事情吗？
中国政府正处于与整个人工智能行业的蜜月期——我们从最近习近平主席与中国领先的科技企业家举行的座谈会上可以清楚地看到这一点，几位人工智能老板坐在了习近平的餐桌旁。显然，政府认识到这是一项可以加速中国工业能力的重要技术，也可以带回中国私人企业家的许多动物精神，并显着改善投资者情绪。
我认为中国高层领导人认识到这些人工智能公司的重要作用，他们将极其谨慎地出台任何可能被刚刚开始重返市场的外国投资者消极看待的规则和法规。
如果一个“超级人工智能”真的出现，它会在中国、美国还是其他地方出现？在那一天到来之前，应该为它做哪些政策和监管方面的准备？
我认为它会首先在美国出现，因为我们所谈论的几乎所有前沿人工智能模型都在美国。
在类人机器人方面，我认为中国做得很好，但他们并非由前沿人工智能模型驱动，所以我们需要拭目以待。但我不会感到惊讶，如果我们在中国看到一个类似DeepSeek的人形机器人时刻。
在政策和监管准备方面……美国的各种人工智能实验室投入了大量精力进行图像处理、安全测试等等。
而且曾经有一段时间，像OpenAI这样的公司投入了巨大的资源，比如他们20%的计算能力，用于安全项目。因此，从表面上看，美国人工智能实验室似乎非常致力于在产品发布前进行对齐（alignment）。
我不确定中国的AI开发者在测试AI产品方面投入了多少精力。我认为当我们开始考虑新的和新兴的AI产品，如自主代理和人形机器人时，这些测试将变得非常重要。
我担心的是，如果公司急于推出产品，并且这些产品非常容易获得且价格实惠——这要归功于中国的产品扩散能力——那么这可能会对社会构成相当严重的威胁。我认为中国监管机构应该开始思考如何应对这些潜在问题，并确保这些公司在向公众发布产品之前，在内部进行充分的安全测试。
原文链接：https://www.scmp.com/news/china/politics/article/3312444/how-us-tech-curbs-pushed-china-innovate-and-where-super-ai-could-emerge?module=top_story&pgtype=homepage
