跨国深谈← 返回←Steven Sinofsky：AI监管为什么急不得

Steven Sinofsky：AI监管为什么急不得

关联

人物 Theo Jaffe · Sofia Puccini · Steven Sinofsky

公司 AT&T · Anthropic

概念 监管俘获 · precautionary principle · 开源 · bank shots · regulation

这一集是科技分析师 Steven Sinofsky 聊 AI 监管——他长期在微软做领导，写过 Hardcore Software，对技术周期和政策博弈有第一手经验。他最核心的一个判断是：现在对 AI 搞监管，完全是本末倒置，因为连要监管的东西长什么样都还没搞清楚 。

监管的教训：先让技术跑起来，再修规矩

历史上每一次重大技术创新，监管都是严重滞后的——但这不是bug，是feature。汽车安全是最经典的例子：汽车公司前50年都在解决”怎么让车跑起来”这个问题，安全根本不是设计标准。直到1960年代，行业才逐渐搞清楚可以把车造得安全得多，安全带、安全气囊这些设计才被推到造车的上游环节 。

如果你穿越回去跟亨利·福特说”你需要安全气囊”，他的回答会是：我们还搞不清楚怎么让引擎正常工作，而且这些车时速才15英里 。

同样的矛盾今天也在 AI 身上：它不可能是”世界上最强智能”和”满嘴胡言乱语、幻觉不断、答案不可靠”这两件事同时成立 。社交网络当年也一样——它不可能同时是”浪费时间的小玩具”和”能推翻政府的武器”，但当时人们就是这么同时描述它的 。

预防原则(Precautionary Principle) 是监管界很流行的一个思路：在坏事发生之前就抢先监管 。问题在于，这么做真正限制的是解决方案的空间——你把可能的出路提前砍掉了 。

回想一下，如果当年对互联网搞预防性监管，我们会不会永远停在 AOL Instant Messenger？或者停在 Web 1.0，所有人只能在 Yahoo 和 Excite 上查东西，没有视频、没有音频 。

AI 公司主动求监管，背后的真实逻辑

这轮 AI 监管最反常的一点：科技公司自己跑到国会说”求求你们监管我们” 。这在科技行业史上几乎没见过——以前科技公司对政府的态度一律是”别碰我们” 。

为什么会这样？因为政府这边一直觉得自己错过了监管互联网、错过了 PC、错过了大型机，这次终于被主动邀请了，当然铺开红地毯 。

这其实就是监管俘获(regulatory capture)——公司打着”为了大家好”的旗号，推政府往对自己有利的方向走 。历史上这种事反复发生：AT&T 用”普遍接入”的承诺换来了事实上的国家电话公司地位；JP Morgan 变成事实上的国家银行；标准石油变成事实上的国家石油公司 。

为什么反对开源站不住脚

AI 公司反对开源，说白了就一个理由：不想让竞争对手存在，不想费心去竞争 。但这个立场经不起推敲——政府自己资助的计算机科学研究，要求全都是以开源形式发布的，政府怎么可能突然反对开源？ 更何况，这些 AI 公司自己就是从学术界的开源研究中获益长大的 。

有人会说”AI 不一样，它在走向超级智能，需要全新方法”——Sinofsky 的回应很直接：没人知道未来。基于个人预测来监管，而预测的正确率历史上相当有限，而且这些预测全是自利的 。

两年前去国会的人，眼里带着对经济崩溃和人员死亡的恐惧，但同时他们做的产品还在产生幻觉、还在编东西 。你不能同时持有这些互相矛盾的说法。

真正该做的：把现有法律对齐到 AI，而不是新造规矩

Sinofsky 提了一个很务实的替代路径：不需要新造 AI 专属法律，先把现有200万条法律过一遍，看哪些需要明确加上 AI 的场景 。

比如各州负责验光师执照——现有的法律措辞能不能阻止有人在商场里放个 iPhone 加摄像头就给人开眼镜处方？如果不能，补上措辞就行 。电动汽车当年也是这个路径：它不是内燃机车，但必须遵守汽车安全规则，所以得回去检查碰撞区、前备箱这些新组件有没有被现有法律覆盖 。

而且他强调：人们担心的那些 AI 作恶场景，100% 已经有法律在管了 。向市场投放有害药物是非法的，因性别种族拒绝贷款是非法的，给孩子看裸体照片是非法的——AI 做这些事同样违法，不需要额外立法 。有州在讨论”AI 不能注册成为律师”——AI 连名字都签不了，现有执照制度天然就排除了它 。

责任归属也很清楚：如果医生用 AI 写了错误的病历，那是她的行医执照出问题，不是 AI 的执照——AI 根本没有执照 。

中美博弈：开源成了”反弹球”

中美之间现在确实有一场创新领导权战争——不是冷战，不是纯粹的贸易战，而是争夺谁在创新上说了算 。政府在这种战争里有两个工具：用现有法规打击国际对手，以及资助或国有化本国公司去竞争 。中国走的是国家层面大量注资的路线，类似1980年代日本用产业省引导存储芯片行业——但日本最终并没有统治那个行业，中央规划的成功记录其实很有限 。

更多时候，政府用的是**“反弹球”**(bank shots)——不直接针对 AI，而是侧面出手，比如禁芯片。这可能会让中国训练更慢，但中国不缺电，模型多跑一段时间就是了，最终跟模型本身关系不大 。这种迂回手段在外交上很常见——对方意外炸了学校，你不会故意炸对方学校，而是炸一个军用工厂 。

但让 Sinofsky 觉得”不符合美国精神”的是：美国公司居然在帮政府找反弹球的弹药。当 Anthropic 说”限制开源是打击中国的最好方式”时，真正受益的是 Anthropic 自己——因为被限制的不只是中国的开源模型，也包括美国的开源竞争对手 。这跟1970年代底特律控告日本汽车”倾销”如出一辙——当时日本车企的应对是直接把工厂建到美国，而底特律现在连车都不造了 。

【背景】Scott Besson 应指 Scott Bessent，美国财政部长；FDR 指富兰克林·罗斯福总统；CSAM 指儿童性虐待材料(Child Sexual Abuse Material)，是互联网内容监管的重点领域；ChemEat 应指中国 AI 公司 DeepSeek 的语音识别误写。

本集带走

• 监管滞后是正常的，不是失误：汽车安全花了60年才进入设计标准，AI 现在连”能不能可靠工作”都没解决，现在监管等于在福特造车时要求安全气囊
• 预防原则的真实代价是砍掉解决方案空间：不是”防止坏事发生”，而是”你还没看到哪些路可以走，就先堵死了”
• AI 公司求监管是监管俘获：历史上 AT&T 用”普遍接入”换垄断地位，现在 AI 公司用”安全”换护城河
• 反对开源的唯一真实理由是不想竞争：政府资助的研究本身就要求开源，AI 公司自己就是开源生态的受益者
• 不需要新造 AI 法律，先对齐现有200万条法律：人们担心的每个 AI 作恶场景都已有法律覆盖，缺的是把”AI 场景”明确写进现有条文的措辞里
• 警惕”反弹球”：禁芯片这类侧面包抄看着是在打压对手，实际上也在帮国内公司消灭开源竞争者

对我来说，监管的整个话题似乎完全是本末倒置，因为它在我们甚至都不知道我们在监管什么之前就开始了。
The whole topic of regulation for me just seems completely backwards because it’s starting before we even know what we’re regulating.
—— Steven Sinofsky · [00:00]

AI 公司应该反对开源没有任何理由，除了我们只是不想让我们的竞争对手存在，而且我们不想费心去竞争。
There’s no reason why the AI companies should be against open source other than we just don’t want our competition to exist and we don’t want to bother to compete.
—— Steven Sinofsky · [00:11]

对我来说，监管的整个话题似乎完全是本末倒置，因为它在我们甚至都不知道我们在监管什么之前就开始了。
The whole topic of regulation for me just seems like completely backwards because it’s starting before we even know what we’re regulating.
—— Steven Sinofsky · [02:09]

事实上，我想说人们说有问题的场景中，100% 都有针对它们的法律。
In fact, I would say 100% of the scenarios that people say are problematic, there are already laws against them.
—— Steven Sinofsky · [16:46]

目前与中国确实存在一场创新战争。
There is an actual innovation war with China happening right now.
—— Steven Sinofsky · [23:02]

所以比如当 Anthropic 说，嘿，伤害中国的最好方式是限制开源时。
So like when Anthropic says, hey, the best way to hurt China is to curtail open source.
—— Steven Sinofsky · [25:58]