創新權衡：雙面刃
任何對外國 AI 技術的全面禁令，最顯著的犧牲者將是創新的潛力。雖然聲稱的意圖可能是阻止不受信任的 AI，但實際結果可能是美國創新體系的孤立，甚至可能超過中國施加的限制。這些禁令通常以粗略的方式構思，往往產生比最初預期更廣泛的影響，限制對重要技術的獲取，同時扼殺市場活力和合作努力。
至少，這種技術孤島化將通過消除外國競爭的良性壓力來削弱美國市場的活力。國際競爭的優勢對於美國 AI 公司來說已經顯而易見。在限制性的 AI 制度下，這種強大的激勵措施將消失，可能導致進展放緩。
除了抑制市場力量外，禁止外國 AI 還將通過阻止技術進步的交叉授粉來進一步阻礙創新。獲取各種各樣的技術使美國工程師能夠自由地試驗、學習和整合來自世界各地的寶貴創新。在長期處於主導地位的美國 AI 領域，這種動態可能被低估了。然而，如果美國產業落後，重新取得領先地位很可能取決於這種暢通無阻的技術思想交流。
對於那些處於創新前沿的人來說，獲取外國 AI 可能非常重要。無論美國是否保持在 AI 市場的領先地位，國際模型都是學習、靈感和新穎想法的重要來源。如果美國有朝一日放棄其領先地位，學習和適應尖端系統的自由可能成為我們重新取得領先地位的絕對必要條件。冒險實施禁令的政策制定者可能會鞏固外國實體的競爭優勢。
網路安全影響：防禦減弱
限制對中國 AI 的訪問也存在損害網路安全的風險。AI 系統越來越多地具備網路能力，在進攻和防禦行動中都發揮著雙重作用。
這些發展表明，AI 很快將在不斷發展的網路威脅態勢中扮演關鍵角色。對於安全研究人員來說，理解和防禦這些新出現的威脅將需要對外國 AI 系統有深入的了解。如果沒有對這些模型進行持續、不受限制的試驗，美國安全專家將缺乏有效對抗惡意 AI 應用所需的關鍵知識和熟悉度。
對於私營部門的防禦性網路安全態勢，獲取外國模型可能很快變得更加不可或缺。
如果 AI 驅動的掃描工具成為行業標準，那麼獲取各種各樣的模型將至關重要。每個模型都有獨特的優勢、劣勢和知識領域。不可避免地，每個模型都會識別出不同的漏洞。在不久的將來，全面的網路安全策略可能需要配備多個 AI 系統的掃描軟體。對於美國組織而言，禁止中國或其他外國 AI 將意味著原本可檢測到的漏洞存在盲點。由於束手無策，美國軟體將變得更加脆弱，可能讓外國競爭對手決定全球安全標準。
應對風險：審慎的方法
在快速發展的 AI 市場中，獲取外國技術對於保持技術對等、促進創新和確保強大的安全性仍然至關重要。這並不是說美國應該忽視來自敵對國家的技術所構成的國家安全風險。理想情況下，先進技術將完全由以市場為導向的自由民主國家開發，使其免於在間諜活動、審查制度或故意製造網路不安全因素方面為專制政權服務。然而，這並非當前現實，極權主義和敵對政權將繼續投資於技術發展。例如，Deepseek 在中國政府的監督下運營，鑑於政府有權要求公司提供數據，並且有故意在消費技術中植入安全漏洞的歷史，人們有理由持懷疑態度。
為了保留開放技術獲取的基本好處，同時減輕這些風險，官員應避免實施全面禁令。相反，政策制定者必須採取限制較少的做法，將知情使用、應用商店安全管理以及在絕對必要時針對特定安全關鍵環境的狹義法規相結合。
對於普通用戶而言，目前與中國 AI 相關的安全風險可能微不足道，最有效的通用風險緩解策略是知情使用。鑑於 AI 市場上有大量的選擇和產品信息，用戶有相當大的自由來自我教育並選擇符合其個人安全和隱私需求的特定模型。在大多數情況下，用戶可以並且將默認使用美國模型。但是，當他們希望嘗試外國替代方案時，應該允許他們這樣做。在自我教育和選擇可能不足的情況下，應用商店管理可以作為基本的安全保障。領先的應用商店已經積極掃描產品是否存在明顯的安全問題，並在必要時刪除不安全的軟體。
如果中國或外國 AI 系統確實存在不可接受的風險，政策制定者應仔細調整針對這些特定情況的法規。例如，高度敏感的聯邦數據不應由中國 AI 處理。一個適當範圍的例子是 ‘No Deepseek on Government Devices Act’，該法案將限制在聯邦系統上使用 Deepseek。這種監管模式應作為類似努力的指南。法規應該是例外，而不是常規，但在需要時，它們應該是針對特定環境的，以避免不必要地限制一般的使用和實驗自由。
前進的道路：平衡安全與開放
鑑於地緣政治緊張局勢和相互衝突的價值觀，Deepseek 和其他中國 AI 技術無疑值得審視和懷疑。然而，任何全面禁令不僅會犧牲一般的使用自由，還會犧牲關鍵的市場活力、創新機會和網路安全優勢。通過採取審慎的方法，優先考慮知情使用、應用商店管理以及在絕對必要時採取範圍狹窄的監管，美國可以保持對安全和全球領導地位至關重要的技術開放性。
進一步闡述具體要點：
1. 市場動態的細微差別：
「市場動態」的概念不僅僅是簡單的競爭。它涵蓋了整個創新體系，包括：
- 創新速度： 外國競爭充當催化劑，迫使國內公司加快創新步伐以保持其競爭優勢。
- 方法的多樣性： 不同的公司和研究團體，無論是國內還是國外，都會探索解決 AI 問題的不同方法。這種多樣性導致了更豐富的想法和潛在突破。
- 人才吸引力： 一個充滿活力和開放的 AI 生態系統吸引了來自世界各地的頂尖人才，進一步推動了創新。
- 投資流動： 健康的競爭環境吸引投資，為研發提供所需的資源。
限制獲取外國 AI 將扼殺市場動態的這些方面，可能導致美國 AI 產業的創新性和競爭力下降。
2. 技術交叉授粉的細節：
「技術交叉授粉」不僅僅是複製想法。它涉及：
- 理解不同的架構： 檢查外國 AI 模型的設計方式可以提供對美國研究人員可能沒有考慮過的替代架構和方法的見解。
- 識別新技術： 外國 AI 模型可能採用獨特的演算法或訓練技術，美國研究人員可以對其進行調整和改進。
- 基準測試和評估： 比較美國和外國 AI 模型在各種任務上的表現提供了有價值的基準，並有助於確定需要改進的領域。
- 靈感和創造力： 接觸不同的方法可以激發新的想法，並激發創造性的解決方案來應對具有挑戰性的 AI 問題。
通過限制獲取外國 AI，美國將剝奪自己這些寶貴的學習機會。
3. 網路安全：超越防禦措施：
AI 的網路安全影響不僅限於防禦措施。AI 還可用於：
- 進攻性網路行動： AI 驅動的工具可以自動發現漏洞、開發漏洞利用程序和執行網路攻擊。
- 威脅情報： AI 可用於分析大量數據，以識別新出現的威脅並預測未來的攻擊。
- 欺騙和虛假信息： AI 可用於生成逼真的虛假內容，包括文本、圖像和視頻，以傳播虛假信息或操縱公眾輿論。
了解外國對手如何在這些領域使用 AI 對於制定有效的對策至關重要。
4. 知情使用的重要性：
「知情使用」不僅僅是閱讀產品說明。它涉及：
- 了解風險： 用戶應了解與使用任何 AI 系統相關的潛在安全和隱私風險，無論其來源如何。
- 評估來源： 用戶應考慮開發 AI 系統的公司或組織的聲譽和可信度。
- 閱讀隱私政策： 用戶應仔細閱讀 AI 系統的隱私政策，以了解他們的数据將如何被收集、使用和共享。
- 使用強密碼和安全措施： 用戶在使用 AI 系統時應遵循基本的網路安全最佳實踐，例如使用強密碼和啟用雙重身份驗證。
- 保持知情： 用戶應隨時了解最新的 AI 安全和隱私新聞及最佳實踐。
賦予用戶這些知識是至關重要的第一道防線。
5. 應用商店管理：必要的後盾：
應用商店管理通過以下方式提供了額外的保護層：
- 審查應用程式的安全漏洞： 應用商店可以在應用程式向用戶提供之前掃描已知的安全漏洞。
- 刪除惡意應用程式： 應用商店可以刪除被發現是惡意的或違反其服務條款的應用程式。
- 提供用戶評論和評級： 用戶評論和評級可以幫助用戶了解應用程式的質量和可信度。
- 執行安全標準： 應用商店可以對開發人員執行安全標準，要求他們在其應用程式中實施某些安全措施。
此管理過程有助於為用戶創建一個更安全的環境來試驗 AI 技術。
6. 範圍狹窄的監管：例外，而非規則：
監管應謹慎使用，並且僅在絕對必要時使用。在需要時，它應該是：
- 有針對性的： 法規應側重於特定風險和特定環境，而不是廣泛的禁令。
- 相稱的： 法規應與其旨在解決的風險相稱。
- 基於證據的： 法規應基於確鑿的損害證據，而不是猜測或恐懼。
- 定期審查： 應定期審查法規，以確保它們仍然必要和有效。
- 透明的： 制定和實施法規的過程應透明並向公眾開放。
這種方法可確保法規不會不必要地扼殺創新或限制用戶和研究人員的自由。‘No Deepseek on Government Devices Act’ 提供了一個很好的範例。
通過仔細考慮這些因素並採取細緻入微的方法，美國可以駕馭 AI 發展的複雜格局，並在維護其國家安全的同時保持其領先地位。關鍵是在開放性和安全性之間取得平衡，在降低風險的同時促進創新。